社区快速扫描

解决什么问题

社区运营者经常面临一个两难：想快速了解社群健康状况，却没有结构化的诊断流程。手动翻看消息记录容易漏掉关键信号——比如潜水成员占比过高、机器人广告混入、新成员 onboarding 断层。community-quick-scan 把这类快速审计抽象成一个可复用的技能，输入社区链接和基础数据，输出可执行的改进点。

核心能力与关键步骤

技能按三步推进：

1. 收集输入：需要社区邀请链接、当前成员数、一句话项目描述。这三项是后续判断的基础。
2. 多维分析：

- 活跃质量：估算活跃成员占比，区分高互动社群与沉默池。
- 机器人与垃圾风险：识别广告、自动回复、重复内容等异常信号。
- Onboarding 摩擦：检查欢迎消息、置顶帖是否清晰，新成员能否快速理解社群价值。

1. 结构化输出：返回 Health Score（0-10）、Engagement Quality、Bot Risk、最多 3 个核心问题，以及一个具体可落地的修复步骤。

适用边界与注意点

• 该技能定位为快速扫描，只输出一项改进建议，而非完整审计报告。
• 分析结果依赖输入数据的真实性；成员数与项目描述过于模糊会拉低判断精度。
• 如果需要更深入的社群诊断，技能会引导用户转向 ACP 平台付费深度审计（$22）。
• 适合社区管理者、运营人员或项目负责人在早期阶段快速定位瓶颈。