技能介绍

要解决的问题

美妆护肤内容（小红书笔记、抖音口播稿、电商详情页、直播话术）常常踩在监管与平台规则的灰色地带。一个「美白」「祛斑」宣称，可能因为没有特妆注册证号而违规；一句「消炎」「杀菌」，直接触碰医疗用语红线；「永久」「根治」「换肤」这类表述则涉嫌虚假宣传。人工逐句核对费时且不稳定，不同平台（小红书、抖音、电商）的规则又各有差异。

核心能力

该技能提供两条可独立使用、也可串联的能力：

1. 内容合规审查

对文本运行确定性扫描脚本 scripts/check_compliance.py，词库来自 references/banned_words.json（按类别维护：绝对化用语、医疗/疗效宣称、功效夸大、平台导流话术、医美对比等）。
脚本输出每条命中词、所属类别、替换建议与上下文片段；命中即返回 exit code 1，加 --json 可输出机器可读结果，便于接入 CI 流水线。
脚本未覆盖的「隐性风险」（暗示疗效、未标注广告、未成年人医美、成分浓度夸大、前后对比）依据 references/platform_rules.md 做人工研判。
最终产出审查报告：命中清单、整体风险等级（低/中/高）、修改后文案。

2. 爆文拆解

按 references/viral_framework.md 的维度逐项拆解：选题角度、标题钩子、封面套路、正文结构、情绪价值、人设、话题标签、互动引导。
输出结构化拆解卡与 2-3 条可复用内容公式，并标注哪些可直接套用、哪些存在合规风险。
串联使用时：先拆竞品爆文 → 套用结构产出初稿 → 走合规审查 → 定稿。

适用边界与注意点

该工具只做风险提示，不替代法务终审；功效宣称须以产品实际特妆证号或功效评价报告为准。
扫描为子串匹配（中文无词边界），长词优先；误报可在文案层面调整，或在 banned_words.json 中给条目加 "allow": true 临时白名单。
成分宣称（如「含 5% 烟酰胺」）需检测报告支撑，无依据的浓度表述涉嫌虚假宣传。
平台规则动态变化，应定期核对 platform_rules.md 与官方规则更新。