AlphaMoatによると、2026-09時点でCommerce Content Generatorのダウンロード数は2,742、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中3,917位、コンテンツ制作では362件中258位です。

インストール数

248

ダウンロード数

2742

スター数

総合順位

#3,917

全体の上位 78% · コンテンツ制作の上位 72%

プラットフォーム	インストール数	ダウンロード数	スター数	コメント
ClawHub ↗	62	2422	-	-
SkillHub ↗	248	2742	1	—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

商品概要、根拠、対象読者、媒体に基づき、小紅書、抖音、広告、メール、商品ページ向けの下書きを作り、主張の根拠や不足資料を示します。公開前に商品事実と媒体規則を確認し、裏付けのない訴求を追加しないでください。

資料公開日 2026-10-27

できること

複数媒体向けの販売文案を作る
主張と根拠を確認する

使う場面

商品情報をマーケティング文に直すとき
文案の商品訴求を確認するとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

資料から商品ページと SNS の下書きを作り、各主張の根拠を示して。

証拠のない訴求を示し、下書きは公開しないで。

月次の推移

ダウンロード数2742

スター数1

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月	ダウンロード数	前月比	スター数
2026-09	2742	—	1
2026-08	2307	+6.0%	1
2026-07	2177	+11.7%	1
2026-06	1949	+18.5%	1
2026-05	1645	—	-
2026-03	1105	—	-

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

2.8 KB・ClawHub v1.2.0

---
name: content-generator
description: "Commerce content generator. Input a product brief, evidence, audience, and channel; output Xiaohongshu notes, Douyin scripts, ad/email/listing variants, and a claims checklist. Evidence-aware: does not invent unsupported claims and flags missing proof."
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# Content Generator

Create platform-ready commerce content without inventing unsupported claims.

## Workflow

すべて表示(全 66 行)

1. Capture the product brief:
   - product name, category, price or price range
   - target audience and use scenario
   - benefits, differentiators, proof points, limitations
   - platform, tone, length, conversion goal
   - forbidden claims or regulated categories
2. If the brief is thin, ask for the missing business-critical facts. If the user wants speed, continue with explicit assumptions and mark `待补充证据`.
3. Select the right output pack:
   - Xiaohongshu: personal discovery note, practical list, comparison note
   - Douyin: short-video hook, spoken script, captions, CTA
   - Live selling: opening, demo flow, objections, close
   - Moments: concise social recommendation
   - Zhihu: rational evaluation and purchase advice
   - Marketplace: title, bullets, detail-page sections
   - Ads: A/B angle variants and CTA options
4. Draft using only user-provided facts or clearly labeled assumptions.
5. Run a quality pass before final output: evidence, platform fit, claim safety, specificity, and next data needed.

## Deterministic Pack Generator

When the user wants a structured first draft, batch variants, or repeatable output, use:

```bash
node scripts/generate_content_pack.js --input product.json --format markdown
```

The input JSON can include:

```json
{
  "name": "HydraGlow Cream",
  "category": "美妆",
  "price": "299",
  "audience": "commuters with dry skin",
  "scenario": "winter office skincare",
  "benefits": ["light texture", "long-lasting moisture"],
  "evidence": ["user test: 8-hour office day"],
  "limitations": ["not a medical treatment"],
  "tone": "calm and trustworthy",
  "platforms": ["xiaohongshu", "douyin", "marketplace"]
}
```

Read `references/platform-playbook.md` when platform details matter. Read `references/quality-checklist.md` before publishing, reviewing risky copy, or handling health, finance, legal, children, food, supplements, or high-priced products.

## Output Contract

For user-facing answers, prefer this shape:

- `Brief`: product, audience, goal, assumptions.
- `Content`: platform-specific drafts.
- `Quality Notes`: unsupported claims, risky phrases, missing evidence.
- `Next Iteration`: what data would improve conversion or trust.

Do not claim guaranteed outcomes, medical effects, investment returns, legal compliance, official endorsement, scarcity, or comparative superiority unless the user supplied reliable evidence.