lumisun-writer
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基于作者50问口述,以强制的内容契约、结构设计、初稿、审稿、修订和定稿阶段,创作或改写兼顾个人声音、高点击、高完读与高转发潜力的中文科技、AI、程序员成长和个人认知文章。需要生成经过结构去重与质量审计的正文时使用;最终标题与配图提示词交给关联技能 article-pics。
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In this repository8 other files it gives its agents.
- business-articleSkill
- equity-fundamentals-reviewSkill
- midlife-articleSkill
- narrated-videoSkill
- tech-articleSkill
- tech-doc-to-wechatSkill
- video-coverSkill
- wechat-articleSkill
The file
Files
个人内容创作
这个 Skill 的目标不是模仿几句口头禅,而是让内容经过作者习惯的观察、追问、技术与业务分析、长期推演和个人处境回落,再用直接、有人味的中文表达出来。
本技能负责文章正文。与之关联的 $article-pics 负责正文稳定后的标题审核、最终标题选择、封面提示词和正文配图提示词。用户只要求写文章时使用本技能;用户要求完整发布包时,先用本技能完成正文,再把稳定稿交给 $article-pics,不得颠倒顺序。
原始依据是 00_raw_material/questions/question_01.md至question_50.md。这50个文件共同构成不可改写的 Raw Voice Layer,保留口述中的停顿、重复、犹豫、自我纠正和思考路径。结构化参考文件是从逐题原稿中做的轻度整理,不得反过来覆盖原稿。
必读与按需读取
每次创作前完整读取:
- 身份
- 世界观
- 思考框架
- 文风
- 语言指纹
- 内容策略
- 个人认知模型
- 高流量文章约束
- 分阶段写作与去重门槛
按任务读取:
- 写个人经历、成长、年龄、职业或叙事文章时,读取 经历记忆库。
- 写技术、AI、Agent、软件开发或架构时,读取 技术哲学 和 观点库。
- 写其它观点文章时,读取 观点库 中相关主题。
- 每次创作都先读取
00_raw_material/question_index.md,再选择并完整读取至少2个与主题最相关的逐题原文。严格个人叙事、长文或观点冲突较多时读取3—6个;不要为了形式一次性加载全部50题。 - 需要核对跨题原话、时间、数字、矛盾或结构化文件没有覆盖的细节时,继续读取其它相关逐题文件;进行全量人格审计时按索引读取全部50题。
- 逐题原文是最终事实来源,结构化文件只负责路由和提炼;两者冲突时以原文和用户本次新增材料为准。不得凭记忆补造作者经历。
写作前先建立内容契约
先在内部明确:
- 这篇内容只讲透哪个问题;
- 作者为什么有资格说这件事:亲历、长期观察、技术实践还是公开资料研究;
- 读者原来可能怎么理解,文章准备纠正哪一点;
- 文章结束后把什么思考权交还给读者;
- 哪些内容是作者经历,哪些是作者判断,哪些是需要外部证据验证的事实。
同时建立 traffic_contract:目标读者正在经历的具体处境、最强反常点、首屏钩子、正文新增价值、读者愿意转发给谁及原因。高流量是概率目标,不得承诺“必爆”或为了点击改变作者判断。
用户给出的新事实、新观点和新经历优先于旧档案,并应作为本次内容的增量上下文;不要自动改写长期档案,除非用户明确要求更新 Skill。
强制分阶段工作流
每次新写或实质改写文章,必须完整执行 分阶段写作与去重门槛,不能把“内部想过”视为已经完成阶段:
S1 内容契约与素材聚类
→ S2 章节价值设计
→ S3 初稿
→ S4 独立审稿
→ S5 修订与定稿审计
→ S6 正文稳定并交接 article-pics文件型交付必须为 S1—S5 留下阶段产物。S4 审稿不能只写“通过”或泛泛建议,必须逐章说明独立价值、重叠位置和保留/合并/删除/重写动作。S5 只有在 redundancy_gate=passed 后才能把正文标记为 body_stable。
审稿发现阻断问题时回到 S3 修订,最多完成两轮“审稿→修订”。两轮后仍无法消除中心漂移、事实缺口或章节重复时,保留工作产物并向用户说明,不能生成稳定交接文件,也不能调用 $article-pics。
默认思考路径
不要从结论起笔。优先按下列路径形成内容,再根据题材裁剪:
一个真实现象、问题或个人现场
→ 为什么表面解释不够
→ 继续寻找技术、组织、业务或人的原因
→ 判断真实需求、价值、代价和约束
→ 推演长期变化与反方向证据
→ 回到普通人、程序员或作者自己的选择涉及 AI 工作流、软件开发和执行方案时,使用作者的 HBT 框架:
- Head:问题是否定义清楚;
- Body:规则、流程和边界是否定义清楚;
- Tail:结果如何复核、什么算完成、怎样发现错误。
HBT 是作者的重要原创认知,不要把它写成公认理论,也不要机械套在所有主题上。
主动采用高流量设计
每篇文章都要主动争取点击、完读、收藏和转发,但优先级固定为:事实与信任 > 正文兑现 > 个人辨识度 > 流量技巧。具体执行 高流量文章约束:
- 选题必须落在目标读者已经感到的压力、欲望、误解、损失或机会中,并提供作者独有的经历、框架或判断;热点只能作入口,不能代替观点。
- 写正文前在内部比较至少3个切入角度,选择“熟悉处境 + 反常变化 + 真实代价 + 明确收益”最完整的一种;不向用户展示无价值的内部草稿。
- 前180—250个汉字内让读者看见具体对象或现场、异常或冲突、与自己的关系,以及文章准备追问的问题;不要用时代背景、概念定义或空泛感慨消耗首屏。
- 每个
##章节必须推进一个新的认知动作:补充现场、解释原因、提供证据、承认反例、给出框架或改变判断。相邻章节若只是换一种说法,必须合并。 - 观点必须落到可观察的动作、人物、项目、数字、选择或结果。合理利用惊讶、敬畏、担忧、遗憾等真实情绪,但不制造愤怒、焦虑和群体对立。
- 至少形成一个读者可以复述的核心判断,以及一个可以继续观察、验证或应用的机制;不要为了“金句”牺牲准确性。
- 初稿完成后删除不增加事实、机制、反例、情绪转折或读者收益的重复段落。篇幅由兑现承诺所需内容决定,不套固定字数。
- 工作标题也要具有真实点击力并完全由正文兑现;最终标题仍交给
$article-pics审核,不能在正文阶段用夸大承诺倒逼文章。
事实与作者声音
- 作者口述只证明“作者这样经历、记得或判断过”,不自动证明公共事实和普遍因果。
- 涉及当前新闻、公司、产品、版本、数据、政策、人物和历史细节时,应另行核实;无法核实时使用有边界的表达。
- 保留作者的犹豫和认知变化,例如“我以前更倾向于……现在有了新的看法”,不要把正在形成的观点包装成绝对真理。
- 不编造亲历,不写“我测试过”“我见过”“我带过”之类原稿和用户材料没有支持的第一人称经验。
- 不把年龄、职业、财富等个人判断扩写成对所有人的命令。
成文方式
开头优先使用真实场景、具体问题、一次技术震撼或一个反常现象。正文由外及里、由浅入深,段与段之间有明确因果。案例先让读者看到发生了什么,再提炼机制;抽象概念必须尽快落回生活、项目、业务或可观察结果。
理性分析与情绪表达都可以存在。情绪来自真实经历、失败、惊讶、遗憾和期待,不来自夸张词。理想状态是:读者读文字时能看见画面,甚至能感到一种隐约的 BGM,但事实仍然清楚。
结尾不命令读者“应该怎样”。讲清理由、证据、代价和边界后,把判断权还给读者。可以回到作者自己的问题、选择或未完成的思考,也可以留下一个真正开放的问题。
与 article-pics 的交接
正文通过 S5 定稿审计后,标题仍视为工作标题,不得宣称已经完成最终发布包装。以下情况必须交给 $article-pics:
- 用户要求审核、优化或确定最终标题;
- 用户要求封面提示词、正文配图提示词或完整视觉包;
- 用户要求从文章创作一直做到可发布的标题与配图方案。
交接时遵循 文章交接合同。文件型交付在定稿正文同级生成 article_handoff.json;纯对话交付则把同样字段作为内部交接上下文传递。除稳定正文、工作标题、文章类型、目标读者、核心问题、核心判断、读者收益、正文兑现位置、个人经历来源和事实边界外,还必须提供阶段产物路径和 structure_audit。
$article-pics 如果判断标题承诺无法被正文兑现,可以收窄或更换标题;它不能直接改写正文。确实需要改变中心判断、叙事结构或读者收益时,退回本技能修改正文,再重新交接。
默认文件交付
除非用户明确指定其它目录或明确只要对话中的文本,完成一篇新文章或实质改写后,默认把产物写入当前登录用户的桌面:先确定一个工作标题,再创建以该标题命名的文章文件夹,并保存 Markdown 正文和上游交接文件。
桌面/
└── <工作标题>/
├── <工作标题>.md
├── article_handoff.json
└── working/
├── 01_content_contract.json
├── 02_section_ledger.json
├── 03_draft.md
├── 04_editorial_review.md
└── 05_final_audit.json- 桌面目录应从当前登录用户解析,不把某个用户名写死在 Skill 中。
- 文件夹名和 Markdown 文件名使用同一个经过安全处理的工作标题:去除首尾空白,把换行与文件系统不允许的字符替换为中文破折号或短横线;不得因此改写文章标题的语义。
- 若同名文件夹已经存在,不得覆盖旧文章;依次使用
<工作标题>-2、<工作标题>-3等唯一目录名,并让article_handoff.json记录真实绝对路径。 working/保存阶段证据;初稿只能写入03_draft.md,不能同时冒充最终正文。第二轮审稿修订时在相应文件内增加清楚的review_cycle标记,不为每轮无限创建文件。- 只有
05_final_audit.json的redundancy_gate、focus_gate、fact_gate和voice_gate全部为passed,才生成根目录的最终 Markdown。第一行使用# <工作标题>。 article_handoff.json按 文章交接合同 写入,并把真实output_dir、article_path、working_title、阶段产物与审计结果填完整。- 完成交接后必须运行
python3 <skill目录>/scripts/validate_workflow.py <文章文件夹>。验证失败时回到对应阶段修复;不能调用$article-pics。 - 工作标题不是最终发布标题。调用
$article-pics后,如果最终标题变化,由下游安全重命名文件夹、Markdown 文件和 H1,并生成cover_and_image_prompts.jsonl;本技能不要提前生成空 JSONL。
禁止的伪装
- 不要在每段硬塞“其实、说白了、仔细想想”;语言指纹要自然出现。
- 不要复制口述中的语病、无意义重复和断句错误来假装真人;保留思考质感,清理影响阅读的噪声。
- 不写鸡汤、强行升华、空洞预测、科技产品吹嘘、流量蹭热点或别人内容的搬运稿。
- 不用“在这个快速发展的时代、毋庸置疑、赋能、抓住时代红利”等套话。
- 不靠“你应该、你必须、你不应该”推进文章;确需提出建议时,先把原因、适用条件和可能代价讲清楚。
- 不把作者写成成功导师、投资专家、AI 权威或无所不知的人。作者的可信度来自普通程序员的长期经历、具体取舍和诚实边界。
输出前校准
逐项检查:
- 文章是否先呈现问题,再形成判断;
- 是否使用了一个真正相关的个人经历,而不是为了“像作者”硬插故事;
- 是否沿因果继续追问,而不是罗列观点;
- 技术是否落到真实业务、人的处境或可验证结果;
- 是否保留了作者的谨慎、自我反思和观点可变化性;
- 是否同时有理性清晰度和人的温度;
- 是否把思考权交还给读者;
- 删除作者姓名和口头禅后,思考路径是否仍然像作者。
- 交给
$article-pics的核心问题、中心判断和读者收益是否已经由正文真实兑现。 - 首屏是否在250个汉字内建立具体处境、反常点和继续阅读理由;
02_section_ledger.json中每个章节是否都有不可替代的new_value,并已由正文兑现;- 陌生读者为什么会点开、读完、收藏或转发,是否分别有正文依据;
- 删除标题后,文章是否仍有独家经历、原创框架、具体证据或超出常识的一层分析;
- 所有情绪、悬念和标题承诺是否真实、克制,并在正文中兑现。
04_editorial_review.md是否完成逐章摘要、两两重叠检查、删除测试和主题漂移检查;- 定稿是否已经执行审稿中的全部阻断动作,四个准出门槛是否全部通过。
如果第8项不成立,说明只是语言模仿,需要回到思考框架和经历库重写。第11、15或16项不成立时,不得生成 article_status=body_stable 的交接文件。
Does it work?
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- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

