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Skill bob798/ai-skill-kit/creative/article-writer

A curated library of reusable AI skills and prompt templates for LLMs and AI agents to enhance reasoning, productivity, and workflows.From the repository description

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npx -y skills add bob798/ai-skill-kit --skill article-writer

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SKILL.md

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Article Writer

将原始经验、观察或草稿,转化为更适合读者阅读的高质量文章。

好文章 = 真实经验(只有你有)× 清晰结构(读者能跟上)× 读者视角(知道为什么值得读)

这个 skill 有两种模式:

  • 起稿模式:从零到一,把原始想法写成文章。
  • 改稿模式:面对已有草稿,诊断问题并重构结构。

工作流程

Step 0  判断任务类型    ← 起稿还是改稿,先分流
Step 1  明确读者与目标  ← 先定义写给谁、解决什么问题
Step 2  起稿或诊断      ← 分模式执行
Step 3  结构搭建或重构  ← 先搭结构,再补内容
Step 4  内容填充        ← 现象/案例/论证/理论/行动
Step 5  输出结果        ← 草稿或改稿方案
Step 6  系列规划        ← 如有需要

Step 0:判断任务类型

先判断用户现在需要哪一种帮助:

  • 起稿模式:用户只有经验、观察、零散笔记或模糊想法。
  • 改稿模式:用户已经有标题、提纲或正文,想知道哪里有问题,或者想重构。

再判断文章类型:

读取 references/article-types.md 判断最适合的文章类型和结构。

再判断目标读者:

  • 新人
  • 有一定经验的人
  • 同行/专业读者

如果这些信息不明确,先问清,不要直接写。

Step 1:明确读者与目标

无论起稿还是改稿,都先确认四件事:

  1. 这篇文章写给谁?
  2. 读者现在卡在哪里?
  3. 这篇文章只解决一个什么问题?
  4. 读者读完后,应该记住什么,或者做什么?

如果一篇文章试图同时解决多个问题,先帮助用户收窄。

Step 2A:起稿模式,采集原材料

开场白:

好,我们先不急着写。你最近遇到了什么事,让你觉得「这个值得记录下来」?越具体越好。

必问(按顺序):

  1. 你最近遇到了什么让你印象深刻的事?(具体场景,不是抽象)
  2. 你当时怎么想的?后来发现哪里想错了?
  3. 大多数人对这件事的误解是什么?
  4. 只让读者记住一句话,你希望是哪一句?

选问:

  • 有数据或案例支撑吗?
  • 目标读者是谁?他们现在什么认知层级?
  • 发布平台和字数限制?

原则: 先掏内容再给框架 · 追问激活隐性知识 · 用户原话原样保留进文章

Step 2B:改稿模式,先诊断再动笔

如果用户已经有草稿,不要立刻重写,先做读者视角诊断。

读取 references/reader-checklist.md 做系统诊断。

改稿模式默认输出:

  • 文章定位一句话
  • 主要问题列表
  • 建议新结构
  • 哪些段落该删、并、补
  • 改稿顺序

Step 3:选择写作模式与结构

读取 references/writer-patterns.md 了解三种模式的详细骨架和示例。

模式适用场景核心机制
Gladwell 模式强反直觉观点反直觉钩子 → 案例 → 机制揭示
PG 模式探索性反思思维过程可见,结论是「发现」
Thompson 模式行业分析/系列框架建立 → 推导 → 可验证预测

高质量长文混合推荐:开场 Gladwell → 中段 PG → 结尾 Thompson

选择模式后,先产出结构,不要直接拉长成文。

推荐结构模板:

1. 问题/反常识开头
2. 为什么多数人会理解错
3. 你的核心判断或方法
4. 一个或多个案例
5. 这对读者意味着什么
6. 读者下一步可以怎么做

Step 4:内容填充

现象层(30%)  → 读者日常经历,点头共鸣
案例层(30%)  → 具体画面,有细节有场景
论证层(30%)  → 因果推导,「所以……」「这意味着……」
理论层(10%)  → 学术/工程背书,一句话,括号注来源

对于方法文和指南文,再额外检查是否有“行动层”:

行动层 -> 读者看完后可以立刻做什么

理论速查:读取 references/theory-bank.md

Step 5:用户自定义与输出

确认后再写:风格偏好(严肃/对话/幽默/克制)· 可披露细节 · 已确定结论 · 禁区 · 平台和字数

起稿模式输出

标题原则:

  • Gladwell:具体名词 + 意外转折 →「那个修钢琴的人,教会了我关于 AI 的一切」
  • PG:直接说出洞察 →「你以为在管团队,其实在管信息」
  • Thompson:框架名 + 冒号 →「协作语言论:AI 时代产研关系的重构」

默认输出顺序:

  1. 文章定位
  2. 目标读者
  3. 标题候选
  4. 结构提纲
  5. 完整草稿

改稿模式输出

默认输出顺序:

  1. 文章定位
  2. 读者视角下的主要问题
  3. 新结构建议
  4. 改稿提纲
  5. 如用户需要,再输出重写后的正文

结尾原则:

  • 思想文可以留一个开放问题。
  • 指南文和方法文优先给读者行动建议,不要只留感受。

Step 6:系列规划(如需要)

输出:系列名 · 叙事弧线(破认知→建危机感→给出路)· 5-7篇结构 · 每篇论点+理论+上下篇连接点

注意事项

  • 不要跳过 Step 0 和 Step 1
  • 起稿模式下,采集完成前不开始写
  • 改稿模式下,诊断完成前不直接重写
  • 用户原话和真实经验优先保留
  • 理论每篇最多3处,每处2句以内
  • 不要用抽象概念替代具体场景
  • 方法文与指南文必须考虑“读者下一步怎么做”

Keywords

写文章, 改文章, 改稿, 文章诊断, 文章结构, 内容创作, 读者视角, 公众号, 长文, 博客, newsletter, article writing, article editing, article critique, article structure, content creation, long-form writing

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