instagram-agent-skill 中文 hook 評分與文案檢查：原版 5 句全判弱，補上繁中規則後排序正確

懶人包

• 學長 Ethan 在 2026-10-30 推的「13 個免費 Claude skill 搞定 Instagram」，原始出處是 Jakeschincariol/instagram-agent-skill（MIT），11/1 查詢 4,214 星、880 forks。
• 原版 hookscore.py 吃中文開場，5 句全判 WEAK（43.4～20.4 分），「哈囉大家好，今天想跟大家聊聊」只被扣分，沒被當成打招呼擋下。
• 原版 caption.py 吃中文文案，4 個 hashtag 只數到 2 個（#程式設計、#重構 漏掉），「留言 PROMPT 我私訊你」判成沒有行動呼籲。
• 兩支都是同一個原因：分詞與規則寫死成 ASCII 英文。我寫了 195 行的 zh_ig_lint.py，用中文字數估口播秒數、用中文詞庫抓打招呼與前言，排名變成 88.4／81.6／63.1／19.7／12.8，爛開場正確排到最後。
• 文案檢查改成任何非空白字元都算 hashtag、中文 CTA 用「留言／私訊／收藏…」比對，同一篇文案從 REVIEW 變成 OK；7 項回歸測試全過。
• 中文版的權重與語速（每秒 4.5 字）是我設的假設值，沒有用真實留存資料驗證。它跟原版一樣，只適合擋掉明顯爛的開場，不負責挑爆款。

IG 帳號 @ethanhuang01（學長 Ethan）在 2026-10-30 發了一支 Reel：「Claude 用 13 個免費 skill 搞定了 Instagram」，列出 Reel 寫手、留言、回覆、主頁評分、週計畫、爆款拆解六種用途，封面標著「只起草・不自動發佈」。我抓資料時是 2,922 個讚、6,675 則留言，貼文要你留言「SKILL」拿安裝指南。

它推的就是 instagram-agent-skill。10/30 我寫過一篇中文實測，補好了腳本估時和套話清理，當時留下 hookscore、caption 兩支沒補。這篇把剩下的補完：讓中文開場能被正確排名，讓中文文案的 hashtag 和行動呼籲能被數到。

instagram-agent-skill 的 hook 評分在做什麼？

/ig-reel 會用 26 個 hook 公式幫你寫 Reel 腳本，錄之前先把開場丟給 hookscore.py 打分。它看五個面向：

作者自己在 README 公開了實測：抓爛開場 AUC 0.83，從同一個創作者的作品裡挑贏家只有 0.56。所以這支工具的正確用法是「刷掉明顯爛的開場」，下面的中文版也照這個定位設計。

中文開場丟進原版 hookscore 會怎樣？

我準備了 5 句中文開場，從好到爛各一種，用原版跑（python -I -X utf8 hookscore.py hooks_zh.txt）：

左邊原版的結果：

• 5 句全部 WEAK，最高 43.4。工具最後一行寫「If the top one is under 50, none of these are the hook.」，等於叫你 5 句都不要用。
• 「哈囉大家好，今天想跟大家聊聊 AI 寫程式工具」拿 20.4 分，沒有任何 dealbreaker。打招呼清單是 hey、hi、hello 這些英文詞，「哈囉」「大家好」對不到。
• 只有「停止滑動！…🔥」因為 emoji 被抓到，emoji 的 regex 跟語言無關。

WORD_RE = re.compile(r"[A-Za-z0-9$%'’-]+")

中文字不在裡面。「我用一句 Claude 指令刪掉了 4000 行程式碼。」只會數到 Claude 和 4000 兩個字，長度、前置、利害的判斷全部建立在這兩個英文 token 上。

同一組開場翻成英文，原版排得很合理：「Nobody tells you that Claude Code skills are just markdown files.」83.0、「I deleted 4,000 lines…」80.8，「Hey guys…」被打成 9.6 並標出打招呼。工具本身沒問題，它就是為英文寫的。

繁中 hook 評分怎麼設計？

zh_ig_lint.py 保留原版的五個面向和 dealbreaker 結構，只把計量單位和詞庫換成中文。單檔、只用 Python 標準函式庫，不連網。

口播秒數改用中文字數算，英文字和數字另外算，一個英文 token 抵 1.5 個中文字：

CHARS_PER_SEC = 4.5   # 中文口播語速假設值，可用 --cps 覆寫
HAN_RE = re.compile(r"[\u3400-\u9fff\uf900-\ufaff]")
LATIN_WORD_RE = re.compile(r"[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9$%.,'-]*")

def say_seconds(text, cps):
    han = len(HAN_RE.findall(text))
    latin = len(LATIN_WORD_RE.findall(text))
    return (han + latin * 1.5) / cps

五個面向各 0～100 分，取平均；中一個 dealbreaker 分數乘 0.5：

length = 100 if secs <= 3 else max(0, 100 - (secs - 3) * 40)
specificity = min(100, 25 + concrete * 35)   # 數字＋專有名詞個數
stakes = min(100, 30 + 35 * sum(w in hook for w in STAKES_WORDS))
frontload = 100 if (NUM_RE.search(hook[:8]) or any(w in hook[:8] for w in STAKES_WORDS + ["我"])) else 50
address = 100 if any(w in hook for w in ["你", "妳", "你們"]) else 70
score = sum([length, specificity, stakes, frontload, address]) / 5
score = score * (0.5 ** len(deal))

中文 dealbreaker 用四組詞庫比對：

NUM_RE = re.compile(r"\d[\d,]*(?:\.\d+)?|[一二兩三四五六七八九十百千萬億]+(?:個|次|年|天|分鐘|小時|行|萬|倍|%|元|塊)")

同一組中文開場的結果在上圖右邊：

中文 IG 文案檢查漏了什麼？

/ig-caption 的 caption.py 會模擬動態牆前 125 字元的可見區，檢查首行、hashtag 數量與位置、行動呼籲只有一個。我丟了一篇中文文案進去：

原版漏了兩件事：

• hashtag 只數到 #claudecode #AI。它的 regex 是 (?:^|\s)(#[A-Za-z0-9_]+)，#程式設計、#重構 不符合，等於中文 tag 不存在。IG 從 2025-12-18 起每篇上限 5 個 tag（原版程式註解寫的），中文 tag 數不到，超量也就檢查不出來。
• 「留言「PROMPT」我私訊完整版給你」被判成沒有行動呼籲。原版的 ask 全是英文 pattern，例如 comment (the word )?[A-Z0-9]{2,}、dm me、link in bio。

中文版的改法：

HASHTAG_RE = re.compile(r"#[^\s#]+")       # 任何非空白字元都算 tag 內容
CTA_PATTERNS = [r"留言", r"私訊", r"點.*連結", r"收藏", r"分享給", r"追蹤", r"按讚"]

ctas = [p for p in CTA_PATTERNS if re.search(p, body)]
if "留言" in ctas and "私訊" in ctas:      # 「留言關鍵字 → 私訊給你」是同一個 ask
    ctas = [p for p in ctas if p != "私訊"]

最後那兩行是為了中文 IG 最常見的導流寫法。「留言關鍵字，我私訊你」同時命中「留言」和「私訊」，但它是一個動作，不該被判成兩個 ask。Ethan 這支 Reel 本身就是這個寫法，留言數是讚數的 2.3 倍。

hashtag 位置的判斷也調了一點：全文都在可見區內時，原版仍會警告「hashtag 佔了可見區」，中文版改成只在文案超過 125 字元、tag 又出現在前 125 字元時才警告。短文案整篇都看得到，tag 放哪不影響截斷。

--keywords 參數照原版保留，用來確認搜尋關鍵字有出現在文案裡。

怎麼在自己的電腦跑？

前置：Python 3（我用 3.11.9），不需要裝任何套件。程式是單一檔案，可以直接下載：zh_ig_lint.py（195 行，照原版的評分結構改寫成中文規則，只用標準函式庫）。

# 一行一個開場，輸出排名
python -I zh_ig_lint.py hook hooks.txt

# 文案檢查，可指定要出現的搜尋關鍵字
python -I zh_ig_lint.py caption caption.txt --keywords 重構,Claude

# 去 AI 味，修正後的版本另存
python -I zh_ig_lint.py human draft.txt --write cleaned.txt

# 語速比較快或慢，用 --cps 調整每秒字數
python -I zh_ig_lint.py hook hooks.txt --cps 5.5

中文版在程式開頭就把 stdout 設成 UTF-8，所以在繁中 Windows（cp950）不用另外加 -X utf8。原版在這個環境碰到 emoji 會丟 UnicodeEncodeError: 'cp950' codec can't encode character '\U0001f525'，hookscore 和 humanize 都會。

結束碼照原版的慣例：hook 最高分低於 50、文案有任何 WARN／FAIL、去 AI 味後分數低於 70，都回傳 1，可以直接接進發文前的檢查流程。

human 模式這篇不展開。它用 24 條中文 AI 味詞庫做替換（「深入探討」「解鎖」「尖端」…），同一段套話段落自動修正 13 項，另外標出「不只是 X，更是 Y」、emoji 條列、🚀 三種要自己改的句型。原版 humanize 對同一段只刪了 1 個零寬字元，還把全形破折號換成英文半形「, 」。

回歸測試驗了什麼？

我用 7 項測試鎖住上面這些行為，全部通過：

$ python -I test_zh_ig_lint.py
...
7/7 passed

這個中文版的限制

• 權重和語速是假設值。每秒 4.5 字、一個英文字抵 1.5 個中文字、dealbreaker 乘 0.5，都是我依英文版結構設的，沒有拿任何留存曲線驗過。原版作者至少用 74 個真實開場量過 AUC，中文版連這一步都還沒做。
• 詞庫是我列的。打招呼、前言、利害詞、AI 味詞都是手寫清單，沒有用真實中文 Reel 逐字稿測命中率。「各位朋友」「Hi 各位」這類變體目前抓不到。
• 125 字元的可見區沿用原版。原版自己註明這個數字會隨裝置和字體變動；中文在手機動態牆實際顯示幾個字，我還沒用實機確認。
• 自動替換會讓句子變生硬。human 改完的版本有「用這些順、新的技巧」這種句子，只能當提示，最後還是要人改。

我該用原版還是中文版？

git clone https://github.com/Jakeschincariol/instagram-agent-skill.git
cp -r instagram-agent-skill/skills/ig-* ~/.claude/skills/

搜尋 instagram-agent-skill 會看到很多內容一樣的複製 repo，裝之前認明 Jakeschincariol 這個原始帳號。

延伸資源

• instagram-agent-skill GitHub repo：README 的「What I actually measured」寫了 hook 評分能做到什麼、做不到什麼
• 上一篇：instagram-agent-skill 中文實測：腳本估時與套話清理的中文補丁
• 這次的中英對照輸出頁：5 支工具在中英文、cp950 下的完整輸出
• Claude Code 的 find-skills 怎麼找 Skill：裝別人的 Skill 之前先看它做什麼