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营销增长

从品牌文档、销售通话记录或调研报告中生成可执行的品牌语调指南

当你需要把品牌资料、会议转录或调研报告整合成结构化、可执行的品牌语调与风格指南时使用。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

从品牌文档、销售通话记录或调研报告中生成特定

解决思路

  1. 识别并分类用户提供的来源：调研报告、品牌文档（PDF/PPTX/DOCX/MD/TXT）、对话转录（Gong、Granola、手动上传或 Notion 会议记录）或用户直接输入；若没有来源，先检查是否存在之前 `/brand-voice:discover-brand` 生成的调研报告，检查 `.claude/brand-voice.local.md` 中已知的品牌资料位置，并建议先运行 `/brand-voice:discover-brand`。
  2. 处理来源：文档交给 document-analysis agent 做重度解析，提取语调属性、信息主题、术语、语气指引和示例；转录交给 conversation-analysis agent 做模式识别，提取隐含语调属性、成功语言模式、按语境变化的语气和反模式；调研报告则直接提取已分诊的来源、冲突和缺口，使用其排序后的来源。
  3. 按 `references/guideline-template.md` 模板把所有发现综合成统一指南，核心部分包括："We Are / We Are Not" 对照表（从最一致的模式中提炼属性，每行附支撑证据）；区分 Voice Constants（人格、价值观、We Are/We Are Not，所有内容中恒定）与 Tone Flexes（正式度、能量、技术深度，按语境变化）；以及 Tone-by-Context Matrix（至少覆盖冷启动外联、企业提案、社交媒体等语境，标注正式度、能量、技术深度和示例短语）。
  4. 按 `references/confidence-scoring.md` 的方法为每个部分打置信度：高=3+ 个相互印证的来源且有明确指引；中=1-2 个来源或从模式推断；低=单一来源、推断或数据冲突。
  5. 为无法解决的歧义生成开放问题，每个问题必须包含：发现的内容（冲突或不完整信息）、agent 建议（带推理的解决建议）、需要用户做的具体决定或确认；把歧义转化为"确认或推翻"，绝不留下死胡同。
  6. 在呈现前通过 quality-assurance agent（定义在 `agents/quality-assurance.md`）做质量检查：所有主要部分已填充（若来源支持则包括 Brand Personality 和 Content Examples）、至少 3 个带证据的语调属性、"We Are / We Are Not" 表至少 4 行、语气矩阵至少覆盖 3 个语境、每部分已分配置信度、所有提取元素有来源归属、无 PII 泄露、开放问题包含建议。
  7. 呈现并总结关键发现：生成的总部分数及置信度分布、最强的语调属性和最有效的信息、开放问题数量（如有）。
  8. 保存到用户工作文件夹内的 `.claude/brand-voice-guidelines.md`：先确认工作文件夹路径（不要用当前工作目录，尤其在 Cowork 中插件从插件缓存目录运行）；检查该路径是否已有指南；若存在则把旧文件重命名为同目录下的 `brand-voice-guidelines-YYYY-MM-DD.md`（用今天日期）；保存新指南到 `.claude/brand-voice-guidelines.md`；用完整绝对路径向用户确认，并说明 `/brand-voice:enforce-voice` 会在未来会话中自动找到它。若没有设置工作文件夹，跳过文件保存并告知用户指南仅在本次对话中可用。
  9. 保存后提供后续选项：逐节讲解指南、用 `/brand-voice:enforce-voice` 开始创作内容、解决开放问题。
  10. 在整个生成工作流中（不只是输出时）执行隐私约束：从所有示例中隐去客户姓名和联系方式；如用户要求，对转录摘录中的公司名做匿名化；标记处理过程中检测到的任何敏感信息。

适用边界 · 注意事项