# Reviewing Weekly

> Use when 用户 says 盘点数据、周复盘、这周发得怎么样、数据回流，或每周固定复盘日（如周日），或某篇发布后需要归因时。

- Skill: `wlkerwong-boop/reviewing-weekly` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add wlkerwong-boop/reviewing-weekly`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/wlkerwong-boop/reviewing-weekly/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: wlkerwong-boop (https://skillmd.com/u/wlkerwong-boop)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/wlkerwong-boop/reviewing-weekly

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# 周复盘（reviewing-weekly）

## 概述
每周一次把发布数据变成下周的选题。闭环的最后一环：数据不回流，流水线就只是单向生产。

## 前置
读用户工作区的 `paths.md`（发布复盘目录在这里）、成稿目录、既有的复盘周表（有则续写，无则新建）。

## Step 1. 攒数据
- 让用户提供后台数据（各平台不开放自动读取）：曝光/阅读、点赞、收藏、转发/分享、评论、涨粉或粉丝变化
- 每篇一行记入周表；缺数据的格留空，不估不编
- 用户口头描述趋势也可入表，标注「口述」

## Step 2. 归因（≥3 篇才做，样本不够只记录不归因）
从四个维度给每篇打标签：
- 选题：哪个支柱、哪个格式
- 钩子：用了哪类开头（自曝+数据 / 低开反转 / 场景开场，以 voice.md 实际钩子库为准）
- 声线：是否走样（抽 2 处对照 voice.md）
- 发布：时间、平台、封面类型
找出「数据最好的 1 篇」与「最差的 1 篇」，各给一句归因假设（不许下断言）。

## Step 3. 回流（本技能的核心产出）
1. **改声线建议**（不直接改 voice.md）：发现系统性问题 → 给出建议条目，经用户确认后由用户或下次 building-voice-base（重训声线）采纳
2. **下周 3 个选题**：从数据最好的方向衍生 3 格新选题，交给 picking-topics 入矩阵
3. **淘汰**：连续 2 周数据垫底的格式，标记「暂停」，不删历史

## Step 4. 输出
- 周表存 paths.md 指定的发布复盘目录，文件名守该目录命名规范
- 对话里内联展示：本周一句话总结 + 归因 + 下周 3 选题 + 待用户拍板的事

## 常见错误
- 样本 <3 篇硬做归因
- 把单周波动当结论（连续 2 周才算趋势）
- 直接替用户改 voice.md（声线档案只能经「重训声线」流程更新）
- 数据没到就编个大概数字填表