content-repurposer
Über
Die Content-Repurposing-Fähigkeit wandelt langformatige Inhalte wie Podcasts, Blogs und Transkripte in mehrere kurze Formate wie Social-Media-Beiträge und Zitate um. Sie ermöglicht Entwicklern die Implementierung eines "Einmal erstellen, überall veröffentlichen"-Workflows, indem Inhalte aus einer einzigen Quelle extrahiert und neu formatiert werden. Nutzen Sie sie, um Podcasts in Social-Media-Beiträge umzuwandeln, Twitter-Threads aus Blogs zu extrahieren oder Inhaltsvarianten zu generieren.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skillsgit clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/content-repurposerKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
Content Repurposer
Turn one piece of content into 10+ pieces using AI-powered extraction and reformatting - the "create once, publish everywhere" workflow.
When to Use This Skill
- Podcast repurposing - Convert episode transcripts to threads, posts, quotes
- Blog distribution - Transform articles into LinkedIn posts, Twitter threads
- Video content recycling - Extract quotable moments and insights
- Newsletter content - Generate social snippets from weekly newsletters
- Webinar follow-up - Create post-event content from recordings
What Claude Does vs What You Decide
| Claude Does | You Decide |
|---|---|
| Structures production workflow | Final creative direction |
| Suggests technical approaches | Equipment and tool choices |
| Creates templates and checklists | Quality standards |
| Identifies best practices | Brand/voice decisions |
| Generates script outlines | Final script approval |
Dependencies
pip install anthropic jinja2 click pyyaml
# Requires ANTHROPIC_API_KEY environment variable
Commands
Multi-Format Repurpose
python scripts/main.py repurpose transcript.txt --formats "twitter,linkedin,instagram"
python scripts/main.py repurpose blog-post.md --formats all
Twitter Thread
python scripts/main.py thread article.md --max-tweets 10
python scripts/main.py thread transcript.txt --style educational
Quote Extraction
python scripts/main.py quotes podcast-transcript.txt --count 5
python scripts/main.py quotes interview.txt --style inspirational
Hook Generation
python scripts/main.py hooks content.txt --count 10
python scripts/main.py hooks product-page.txt --style curiosity
Examples
Example 1: Podcast Episode → Full Content Suite
# Input: 45-minute podcast transcript
python scripts/main.py repurpose episode-42-transcript.txt --formats all
# Output directory: episode-42-transcript_repurposed/
# ├── twitter_thread.md (10-tweet thread)
# ├── linkedin_post.md (long-form post)
# ├── instagram_carousel.md (10 slides)
# ├── quotes.md (5 quotable moments)
# └── hooks.md (5 attention grabbers)
Example 2: Blog Post → Twitter Thread
# Convert 2000-word article to thread
python scripts/main.py thread positioning-strategy.md --max-tweets 12 --style educational
# Output: positioning-strategy_thread.md
# 1/ Here's how the best B2B companies position themselves (thread)
# 2/ First, they identify their competitive alternatives...
# ...
# 12/ TL;DR: Position for differentiation, not features. Link in bio.
Example 3: Extract Quotable Moments
# Pull shareable quotes from interview
python scripts/main.py quotes founder-interview.txt --count 10 --style inspirational
# Output: founder-interview_quotes.md
# 1. "We didn't build a product, we built a belief system."
# 2. "Your first 100 customers should feel like co-founders."
# ...
Output Formats
| Format | Best For | Typical Length |
|---|---|---|
twitter | Thread with numbered tweets | 8-15 tweets |
linkedin | Long-form professional post | 1,200-1,500 chars |
instagram | Carousel slide content | 10 slides |
quotes | Shareable quote graphics | 5-10 quotes |
hooks | Opening lines for posts | 10 hooks |
summary | Executive summary | 200-300 words |
newsletter | Email-friendly summary | 500-800 words |
Content Styles
| Style | Tone | Use Case |
|---|---|---|
educational | Teaching, explaining | Tutorials, how-tos |
inspirational | Motivating, uplifting | Founder stories |
provocative | Challenging assumptions | Thought leadership |
conversational | Casual, relatable | Personal brand |
professional | Formal, authoritative | B2B, enterprise |
How It Works
- Content Analysis - AI reads full content, identifies key themes
- Format Adaptation - Restructures for each platform's constraints
- Hook Generation - Creates attention-grabbing openings
- Quote Extraction - Pulls most shareable moments
- Consistency Check - Ensures message alignment across formats
Best Practices
- Start with transcripts - Raw transcripts work better than polished content
- Review hooks - AI-generated hooks need human judgment
- Edit threads - Check flow between tweets
- Add context - AI can't know your audience's inside jokes
- Test variations - Generate multiple versions, pick the best
Skill Boundaries
What This Skill Does Well
- Structuring audio production workflows
- Providing technical guidance
- Creating quality checklists
- Suggesting creative approaches
What This Skill Cannot Do
- Replace audio engineering expertise
- Make subjective creative decisions
- Access or edit audio files directly
- Guarantee commercial success
Related Skills
- whisper-transcription - Create transcripts to repurpose
- youtube-downloader - Get video content to repurpose
- copywriting-schwartz - Improve repurposed copy
Skill Metadata
- Mode: cyborg
category: automation
subcategory: content-automation
dependencies: [anthropic, jinja2]
difficulty: beginner
time_saved: 8+ hours/week
api_cost: ~$0.02-0.10 per repurpose
GitHub Repository
Verwandte Skills
content-collections
MetaDiese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
polymarket
MetaDiese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.
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sglang
MetaSGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
