社交神经元示例
提示驱动的工作流，显示 社会性神经元 需要 克劳德代码。每个示例都是一个独立的配方，您可以复制粘贴并运行。
不需要代码——提示就是界面。
先决条件
npx @socialneuron/mcp-server setup示例
| # | 示例 | 功能 | 最小计划 | 估计。学分 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 构思：热门话题 | 根据趋势生成10个内容创意 | 免费 | ~2 |
| 2 | 品牌语音提取 | 从网站提取并存储您的品牌标识 | 免费 | ~1 |
| 3 | 从单一理念到多平台 | 将一个想法转化为5个平台原生帖子 | 免费 | ~3-5 |
| 4 | 每周内容计划 | 计划和安排一周的内容 | 初学者 | ~10-15 |
| 5 | 脚本故事板 | 脚本到视觉故事板到视频 | 专业版 | ~15-30 |
| 6 | 增长循环分析 | 分析性能并获得更明智的内容创意 | Starter | ~2 |
| 7 | 自动驾驶仪自动化 | 设置免提内容引擎 | Pro | ~5/run |
| 8 | YouTube重新利用TikTok | 将长篇视频转化为短片 | 初学者 | ~5-8 |
| 9 | Instagram旋转木马 | 从主题创建多幻灯片Instagram轮播 | 初学者 | ~3-5 |
| 10 | 评论审核 | 监控、分类和自动回复评论 | 初学者 | ~1-2 |
| 11 | YouTube健康频道 | 分析您在YouTube上的表现并计划下一个视频 | Starter | ~2 |
闭环
Social Neuron将内容生命周期的每个阶段连接到一个学习系统中：
Ideate ──→ Create ──→ Distribute
↑ │
│ ▼
└──── Analyze ◄──── Publish性能数据反馈到构思中，因此每个周期都会产生比上一个周期更智能的内容。
运作原理
Social Neuron公开了Claude Code代表您调用的52个MCP工具。当你键入一个提示时，克劳德会编排一系列工具——获取趋势、应用你的品牌声音、生成内容、检查质量和安排帖子——所有这些都在一次对话中完成。
工具类别（51种工具）
| 类别 | 工具 | 它们的作用 |
|---|---|---|
| 构思 | generate_content, fetch_trends, adapt_content, get_ideation_context | 产生想法，获取趋势，适应平台，为更聪明的想法获取背景 |
| 品牌 | extract_brand, get_brand_profile, save_brand_profile, update_platform_voice | 提取、存储、应用品牌标识，并为每个平台调整语音 |
| 内容 | generate_video, generate_image, generate_voiceover, generate_carousel, create_storyboard, check_status | 创建视频、图像、画外音、旋转木马、故事板，并检查异步作业状态 |
| 规划 | plan_content_week, save_content_plan, get_content_plan, update_content_plan, schedule_content_plan, submit_content_plan_for_approval | 计划、保存、检索、更新、安排和提交内容计划 |
| 计划批准 | create_plan_approvals, list_plan_approvals, respond_plan_approval | 创建、列出和批准/拒绝/编辑计划项 |
| 分布 | schedule_post, list_connected_accounts, list_recent_posts, find_next_slots | 发布、安排、列出帐户、查看最近的帖子、找到最佳时间段 |
| 分析 | fetch_analytics, refresh_platform_analytics | 提取性能数据并刷新平台指标 |
| 洞察 | get_performance_insights, get_best_posting_times | 从分析中提取见解并找到最佳发布时间 |
| 质量 | quality_check, quality_check_plan | 发布前对内容和计划进行评分 |
| 评论 | list_comments, reply_to_comment, post_comment, moderate_comment, delete_comment | 监控、回应和缓和评论 |
| 自动驾驶 | list_autopilot_configs, update_autopilot_config, get_autopilot_status | 配置和监控自动化内容管道 |
| 油管 | fetch_youtube_analytics | 提取YouTube频道分析和视频指标 |
| 提取 | extract_url_content | 从URL中提取内容以重新调整用途 |
| 远程动议 | list_compositions, render_demo_video | 列出视频作品并渲染演示视频 |
| 截图 | capture_screenshot, capture_app_page | 捕获URL和应用程序页面的屏幕截图 |
| 增长循环 | get_loop_summary | 了解分析如何反馈到构思中 |
| 学分 | get_credit_balance, get_budget_status | 检查信贷余额和预算使用情况 |
| 用法 | get_mcp_usage | 查看MCP服务器使用统计信息 |
更多示例
有关基于代码的示例（REST API、TypeScript SDK、CLI脚本），请参阅 mcp服务器/示例 目录：
- REST API --8个curl示例，用于内容生成、视频、日程安排、分析、评论、品牌提取
- TypeScript 软件开发工具包 --5个例子
@socialneuron/sdk（即将推出） - 命令行界面 --4个用于终端工作流和CI/CD管道的shell脚本
- MCP提示 --AI代理的结构化提示模板
版本兼容性
这些例子是针对 @socialneuron/mcp-server v1.6.x（52个工具）。更新为：
npx @socialneuron/mcp-server setup链接
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