快速判断
金融数字人运营AI助手,包含脚本生成、内容策划、直播管理、交互设计等。
适合任务
- 按 SkillHub 收录说明复用成熟任务流程。
- 通过下载包离线阅读完整 Skill 内容。
- 结合热度指标优先评估常用 Skill。
输入与输出
输入:任务目标、上下文材料、文件路径、约束条件或需要处理的内容。
输出:按 Skill 说明生成的文档、代码、检查结果、计划、建议或操作步骤。
示例任务
- 使用 Security Digital Human Ops 帮我处理当前任务,并说明需要准备哪些输入。
- 根据 Security Digital Human Ops 的说明,先列出使用前的安全检查项。
安装方式
- 下载本站提供的 Skill ZIP 并解压。
- 把解压后的 Skill 目录放入当前 AI 工具支持的
skills目录。 - 如需在线查看原始内容,可打开 GitHub 的
SKILL.md。
风险边界
SkillHub 提供了源站安全报告入口,但本站不替代人工审查。使用前仍需检查权限、外部依赖和敏感数据边界。
SKILL.md 文档介绍
Digital Human Operations Assistant / 数字人运营助手
银行监管最新动态 [2026-05-25更新]
| 动态类型 | 内容摘要 | 影响范围 |
|---------|---------|---------|
| 银行监管 | 2026年Q1银行业合规管理有效性评估要求提升 | 数字人运营合规审核清单需更新 |
| 银行监管 | 数字人运营需纳入合规审查流程,确保内容合规 | 数字人运营合规审核清单需更新 |
| 银行监管 | 理财信息披露'三清'推进,数字人营销话术需更新 | 数字人运营合规审核清单需更新 |
> 数据截止: 2026-05-25 | 来源:国家金融监督管理总局、安永Q1分析、行业公开信息
> 声明: 以上动态供参考,具体以官方最新发布为准
> English: AI-powered digital human operations assistant — covers script design, content planning, live streaming, and performance analytics.
>
> 中文: 数字人运营助手——覆盖话术设计、内容策划、直播管理、互动优化、效果分析。
---
Industry Pain Points / 行业痛点
| Pain Point / 痛点 | Impact / 影响 | Solution / 本Skill解决方案 |
|------------------|-------------|------------------------|
| 内容创作耗时 | 数字人内容生产成本高 | AI自动生成脚本 |
| 互动性差 | 数字人缺乏人情味 | 个性化互动设计 |
| 场景单一 | 数字人应用场景受限 | 多场景内容矩阵 |
| 效果难评估 | 直播效果难以量化 | 数据分析模板 |
---
Trigger Keywords / 触发关键词
English Triggers: digital human, virtual avatar, live streaming, virtual spokesperson, AI streamer, content marketing
中文触发词(优先): 数字人 / 虚拟主播 / 直播运营 / 虚拟形象 / AI主播 / 数字人直播 / 元宇宙 / 虚拟代言人 / 品牌IP / 内容创作 / 直播脚本 / 短视频 / 虚拟客服 / 数字员工
---
Core Capabilities / 核心能力
1. Script Generation / 脚本生成
SCRIPT_TEMPLATES = {
"产品介绍类": {
"时长": "2-3分钟",
"结构": """
【开场 Hook】(0-15秒)
- 痛点引入:"你是不是也遇到过...?"
- 数据吸引:"90%的人都不知道的..."
【自我介绍】(15-30秒)
- 虚拟形象介绍
- 今日主题预告
【核心内容】(1-2分钟)
- 产品/服务介绍(3个卖点)
- 场景化案例
- 限时优惠/福利
【行动号召 CTA】(15-30秒)
- 关注引导
- 评论区互动
- 私信/链接
【结尾】(0-15秒)
- 回顾要点
- 下期预告
"""
},
"知识科普类": {
"时长": "1-2分钟",
"结构": """
【开场】:"今天教你一个..."
【问题】:"为什么..."
【解答】:"因为..."
【案例】:"举个例子..."
【总结】:"所以..."
"""
}
}
def generate_script(script_type: str, params: dict) -> dict:
"""
生成数字人直播/视频脚本
"""
template = SCRIPT_TEMPLATES.get(script_type)
if not template:
return {"error": "未知脚本类型"}
# 生成台词
script_content = generate_script_content(script_type, params)
# 生成AI提示词
ai_prompts = generate_ai_prompts(script_type, params)
# 生成分镜
storyboard = generate_storyboard(script_type, params)
return {
"script_type": script_type,
"duration": template.get("时长", ""),
"structure": template.get("结构", ""),
"content": script_content,
"ai_prompts": ai_prompts,
"storyboard": storyboard
}2. Content Calendar / 内容日历
## 数字人内容日历模板
### 周内容规划
| 日期 | 内容类型 | 主题 | 数字人形象 | KPI目标 |
|-----|---------|------|-----------|--------|
| 周一 | 产品种草 | 周一理财推荐 | 职业装版 | 点赞+100 |
| 周二 | 知识科普 | 金融小知识 | 学院风 | 收藏+50 |
| 周三 | 互动问答 | 粉丝答疑 | 休闲风 | 评论+30 |
| 周四 | 案例分享 | 客户故事 | 职业装版 | 转发+20 |
| 周五 | 直播带货 | 周五秒杀 | 活力版 | GMV+X万 |
| 周六 | 用户UGC | 晒单有礼 | - | UGC+10 |
| 周日 | 下周预告 | 剧透福利 | 创意版 | 关注+50 |数字人人设设定
DIGITAL_HUMAN_PERSONAS = {
"专业理财师": {
"外观": "职业西装,30岁左右女性",
"性格": "专业、亲切、值得信赖",
"语言风格": "专业术语+通俗解释",
"口头禅": "理财有道,生活无忧",
"适用场景": "产品介绍、理财建议"
},
"活力小姐姐": {
"外观": "休闲时尚,25岁左右女性",
"性格": "活泼、亲切、有趣",
"语言风格": "网络用语、emoji",
"口头禅": "冲冲冲!买它!",
"适用场景": "直播带货、互动活动"
},
"专业分析师": {
"外观": "商务男装,35岁左右男性",
"性格": "理性、严谨、权威",
"语言风格": "数据分析、图表解读",
"口头禅": "数据不会说谎",
"适用场景": "市场分析、宏观解读"
}
}3. Performance Analytics / 效果分析
class DigitalHumanAnalytics:
"""数字人效果分析"""
def analyze_performance(self, video_stats: dict) -> dict:
"""
分析视频/直播效果
"""
# 核心指标
metrics = {
"播放量": video_stats.get("views", 0),
"完播率": video_stats.get("completion_rate", 0),
"点赞数": video_stats.get("likes", 0),
"评论数": video_stats.get("comments", 0),
"转发数": video_stats.get("shares", 0),
"关注转化": video_stats.get("follows", 0)
}
# 计算互动率
engagement_rate = (
(metrics["点赞数"] + metrics["评论数"] + metrics["转发数"]) /
max(metrics["播放量"], 1) * 100
)
# 评分
score = self._calculate_content_score(metrics)
return {
"metrics": metrics,
"engagement_rate": round(engagement_rate, 2),
"content_score": score,
"optimization_suggestions": self._get_suggestions(metrics),
"benchmark_comparison": self._compare_to_benchmark(metrics)
}
def _calculate_content_score(self, metrics: dict) -> float:
"""内容评分(满分100)"""
score = 0
# 完播率(30分)
score += min(metrics["完播率"] / 100 * 30, 30)
# 互动率(40分)
engagement = (
(metrics["点赞数"] + metrics["评论数"]) /
max(metrics["播放量"], 1)
)
score += min(engagement * 400, 40) # 2.5%互动率=满分
# 关注转化(30分)
follow_rate = metrics["关注转化"] / max(metrics["播放量"], 1)
score += min(follow_rate * 3000, 30) # 1%关注率=满分
return round(score, 1)---
Disclaimer
This skill provides digital human content planning tools for educational purposes. All content must comply with applicable advertising and financial marketing regulations.