将 Markdown 文章转换成 N 人播客脚本(1~4人),输出为 .txt 文件保存至当前项目的 markdown/ 目录。触发条件:用户提到"转成播客"、"生成播客脚本"、"把这篇文章做成播客"、"播客对话"、"podcast script"、"N个人的播客",或者上传了一个 markdown 文件并希望以播客形式呈现。即使用户只说"帮我把这篇文章转成播客",也应使用本 skill。默认输出中文脚本,除非用户明确指定其他语言。
72
88%
Does it follow best practices?
Run evals on this skill
Adds up to 20 points to the overall score
View guide
Low
Low-risk findings worth noting
将任意 Markdown 文章转换为自然、真实、有节奏感的多人播客对话脚本:
.txt,保存到 markdown/ 目录从用户提供的 Markdown 文件(或消息中的内容)提取:
用户如果没有指定人数,默认使用 1 人。
根据人数分配角色,风格要有差异化,形成自然的对话张力:
| 人数 | 角色分工建议 |
|---|---|
| 1 人 | 独白式主持,自问自答,穿插感慨和停顿 |
| 2 人 | 一位主持人(引导节奏)+ 一位嘉宾(补充深度/提出疑问) |
| 3 人 | 主持人 + 技术嘉宾(偏专业) + 行业嘉宾(偏实践/投资) |
| 4 人 | 主持人 + 3位嘉宾,每人代表不同视角(乐观/保守/中立/行动派) |
为每位 speaker 设定:
[开场] 主持人热场,介绍今天的话题和嘉宾 —— 约 5~8 轮对话
[正文] 按文章段落展开讨论,每个核心论点对应一轮对话 —— 占脚本 70%
[收尾] 总结观点、展望或留下开放性问题 —— 约 3~5 轮对话每行固定格式:
Speaker X(姓名): [对话内容]示例:
Speaker 1(林晓): 大家好,欢迎来到今天的节目。我是主持人林晓,今天我们聊一个最近在科技圈很火的话题——token 到底是什么?为什么有人说它是 AI 时代的新货币?我旁边坐着两位嘉宾,先请两位自我介绍一下。
Speaker 2(陈博): 我是陈博,在一家 AI 创业公司做产品,日常跟 API、token 计费打交道,可以说是每天都在算 token 的成本。
Speaker 3(吴静): 我是吴静,做二级市场投资,最近一直在研究 AI 产业链的投资逻辑,token 出海这个叙事让我很感兴趣。
Speaker 1(林晓): 好,那我们直接切入。陈博,你先给我们普及一下,token 到底是什么?自然性:
节奏感:
信息密度:
英文术语保留规则:
输出前检查:
输出路径:markdown/podcast-{文章标题关键词}-{人数}speakers.txt示例:markdown/podcast-token-economics-2speakers.txt
markdown/ 目录不存在,先用 bash_tool 创建:mkdir -p markdowncreate_file 工具写入,完成后用 present_files 展示给用户1 人独白播客:
去掉 Speaker 编号差异,改为单人自言自语风格,加入停顿感:
Speaker 1(主持人姓名, 默认姓名: 德哥): 今天想聊一个问题……其实说起来,这件事让我想了很久。[停顿] token,这个词最近出现的频率越来越高……用户指定其他语言:
将所有中文对话内容替换为目标语言,但 专有名词(包括中文公司名)保持原样,如 DeepSeek、MiniMax、阿里巴巴等。
文章过长(>3000字):
提炼文章中最重要的 5~8 个论点,不必逐段覆盖。优先保留:反常结论、数据亮点、核心争议点。
文章过短(<500字):
补充背景知识和延伸讨论,让对话有足够深度,不要简单复述原文。
3b9c83d
If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.