社交媒体智能回复 -> 社交媒体智能回复（Social Media Intelligent Reply）

社交媒体智能回复助手 为内容创作者智能生成评论回复，提升互动率、维护粉丝关系。 核心能力 功能 说明 单条回复 输入评论 + 上下文，生成精准回复 批量回复 一次处理多条评论，统一风格 风格切换 幽默 / 专业 / 温暖 / 高情商 / 互动引导 / 毒舌俏皮 平台适配 自动匹配平台调性（小红书 emoji 风 / 抖音口语化 / 知乎理性风等） 风格模板 保存/加载个人回复风格偏好

使用方式 方式一：直接给出评论 用户：帮我回这条评论 "你皮肤真好，用的什么护肤品？" Agent 会分析评论意图，直接生成合适回复。 方式二：指定平台+风格 用户：小红书评论回复，幽默风格：

• "姐妹你这个妆也太好看了吧！"
• "求教程！急！"
• "口红什么色号啊"

Agent 会按指定平台风格批量生成回复。 方式三：附带帖子上下文 用户：我刚发了一篇测评 iPhone 16 的文章，这几条评论帮我回一下：

• "电池续航真的提升了吗？"
• "对比安卓优势在哪？"
• "值不值得从 14 升级？"

方式四：管理风格模板 用户：保存我的回复风格 - 偏专业但不枯燥，偶尔抛梗，字数控制在 20 字以内 用户：加载我的回复风格

回复策略详解

• 幽默风格 😄 适度玩梗，自嘲/调侃，拉近距离

例：评论 "太厉害了吧" → "主要是脸皮够厚 😂 试试你也行"

• 专业风格 🧐 认真回答，展现专业度，适当科普

例：评论 "这个真的有用吗" → "从成分角度看，XX 确实有 XX 临床数据支撑，但效果因人而异"

• 温暖风格 🥰 走心回应，表达感谢，建立情感连接

例：评论 "好喜欢你的内容" → "这句话是我今天收到最好的礼物，谢谢你在 ❤️"

• 高情商风格 🎯 巧妙化解尴尬，照顾多方感受，格局打开

例：评论 "我觉得你这个不如 XX" → "XX 确实很棒！我也要多学习，各有各的好 ✨"

• 互动引导风格 🚀 回复同时引导更多互动（提问、投票、@ 好友）

例：评论 "这也太好看了" → "你更喜欢 A还是 B？评论区告诉我 ～"

• 毒舌俏皮风格 😏 带点小刺但有趣，适合个人风格鲜明的博主

例：评论 "你怎么什么都会" → "会的多是因为 …… 选择困难症 😂"

平台风格适配 平台 调性特征 emoji 使用 字数建议 小红书 闺蜜感、热情、emoji 丰富 多，姐妹/宝/亲 15-40 字 抖音 口语化、接地气、网感 中等，哈哈/笑死 10-30 字 微博 简洁犀利、时事感 少，偶尔一个 10-25 字 B 站 二次元、梗多、真诚 中等，awsl/草 15-35 字 知乎 理性、有逻辑、深度 极少 30-80 字

工作流程 Agent 收到回复请求后，按以下步骤执行： 分析评论：识别评论类型（提问/夸赞/吐槽/质疑/无关） 确定平台：用户指定或从上下文推断，默认小红书 选择风格：用户指定或从已保存模板加载，默认温暖风格 生成回复：按平台 + 风格生成 1-3 个候选回复 展示结果：带编号列出，用户可要求调整

数据存储 使用 scripts/style_manager.py 管理风格模板： # 保存风格 python3 {SKILL_DIR}/scripts/style_manager.py save --name "我的风格" --style "幽默" --extra "字数 20 字以内，偶尔抛梗，喜欢用 [doge] 表情" # 列出已保存的风格 python3 {SKILL_DIR}/scripts/style_manager.py list # 加载风格 python3 {SKILL_DIR}/scripts/style_manager.py load --name "我的风格" # 删除风格 python3 {SKILL_DIR}/scripts/style_manager.py delete --name "我的风格" 风格数据存储在 ~/.qclaw/workspace/cn-social-reply/styles.json

快速开始示例 最简用法： 帮我回这条评论："写得真好！关注了！" 进阶用法： 小红书风格，帮我批量回复：

• "姐妹你也太会穿了吧"
• "链接链接链接！"
• "这是 P 过的吧"
• "请问多高呀"

人设锁定： 我是一个科技博主，风格偏专业但轻松，帮我回： "这篇文章不太客观吧，感觉在给苹果洗地"

注意事项 回复应该像真人，避免机器人感（不要每次都 "谢谢您的关注"） 遇到恶意评论/杠精，建议高情商化解而非对骂 不确定回复是否合适时，给用户多个选项让其选择 尊重用户人设，不要生成与博主风格冲突的回复