Narrative personal brand
Skill lj22503/diaolong-skill/skills/narrative-personal-brand
雕龙·品牌 | DragonCraft Brand - description: ［何时使用］当需要构建持续、一致、进化的个人叙事宇宙时；当需要新故事、历史引用标注、叙事宇宙地图、下期建议主题时From its SKILL.md
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雕龙·品牌 (DragonCraft Brand)
描述：个人品牌持续叙事教练。内嵌叙事元系统，不是一次性生成故事，而是帮助用户构建持续、一致、进化的个人叙事宇宙。
🎯 功能
核心机制
- 每次创作前，元系统自动检索用户历史叙事记忆库
- 输出会标注："你曾在 [时间] 讲过 [主题]，建议本次从 [新角度] 延伸"或"避免重复讲述 [事件]，可改用 [旁边的细节]"
- 支持系列化叙事规划（如"我的三次失败""我认识的五个老师"）
输入字段（三层素材）
- 本次想讲的主题/事件：
- 希望传递的新认知或价值观：
- 是否延续前作（是/否，若是请选择引用的历史叙事 ID）：
输入校验规则
- 必填字段：3 个输入字段全部必填，缺任何一项需提示用户补充
- 长度限制：每个字段 20-500 字，过短需追问细节，过长需提炼核心
- 格式要求：用户输入为自然语言，AI 自动解析为结构化素材
- 受众画像（可选）：提供时用于调整叙事角度和语言风格
- 叙事人格（可选）：不填时根据素材特征自动推荐（INFP/INFJ/ENFP）
- 校验失败处理：字段缺失 → AI 必须主动追问缺失字段，直到 3 个字段全部提供；长度不足 → 追问细节；格式错误 → 引导正确格式
结构
历史记忆检索 → 新故事生成 → 历史引用标注 → 叙事宇宙地图 → 下期建议主题
输出
- 新故事（按个人 IP 结构）
- 历史引用标注（哪些句子呼应了旧故事）
- 叙事宇宙地图（可视化用户已建立的所有故事节点和关联）
- 下期建议主题（基于当前叙事缺口推荐）
🔗 依赖关系
本 Skill 依赖以下元 Skill 模块：
| 依赖模块 | 来源 Skill | 用途 |
|---|---|---|
| 八刀评估 | narrative-meta | 质量打分 |
| 去 AI化检测 | narrative-meta | 7 条规则检测 |
| 伦理审查 | narrative-meta | 三条原则检查 |
| 人格映射 | narrative-meta | MBTI 叙事人格推荐 |
| 记忆管理 | narrative-meta | 核心依赖：存储/检索用户历史叙事，确保跨场景一致性 |
调用方式：通过 narrative-workflow 编排调用，或直接调用 narrative-meta 对应模块。
⚠️ 常见错误
- 写成孤立故事：没有引用历史叙事，缺乏连续性
- 写成重复叙事：重复讲述相同事件，没有新角度
- 只讲成功：没有失败和试错过程，像机器人写的
- 人物过度完美：没有脆弱性和不确定性，粉丝不信任
- 空喊口号：没有具体的场景锚点和认知提炼
🧪 使用示例
示例1：新故事 + 历史引用标注
用户输入：
本次想讲的主题/事件：从大厂裸辞后，第一次创业失败
希望传递的新认知/价值观：失败不是财富，失败后的复盘才是
是否延续前作：是，引用之前的"大厂裸辞"故事（历史 ID: story_001）
AI输出：
【人格推荐】INFP
理由：素材特征为真诚、细腻、自传型、反思导向，INFP叙事风格最适合。
【历史记忆检索摘要】
你曾在 2024-11-20 讲过《我为什么从腾讯裸辞》，主要情绪是"解脱与自由"。
本次建议形成"三部曲"的第二部：从自由到幻灭。
避免重复描述裸辞时的兴奋，直接跳转到"创业第一个月"的细节。
【新故事节选】
（承接 story_001）
辞职那天我发了一条朋友圈："以后没有 KPI 了"。收获了 192 个赞。
创业的第一个月，我在家里办公，每天睡到自然醒，下午去咖啡厅写方案。
我以为这就是自由。
第三个月，合伙人说没钱发工资了。
我才发现，我根本没有算过账。
我以为创业就是"有一个好想法，然后别人给钱"。
第五个月，我们接了一个 10 万块的小单，客户改了 11 版，最后没付尾款。
我蹲在出租屋阳台抽烟，觉得还不如回去写周报。
那是我第一次意识到：裸辞不是勇气，创业也不是冒险。
真正的勇气是敢承认"我连账都不会算"。
后来我把这 11 版修改记录打印出来，贴了整面墙。
每看一次，就提醒自己：失败不给你加分，复盘才给。
如果你也想创业，先别辞职。
先回答我一个问题：你的第一个客户在哪里？
【历史引用标注】
- "辞职那天我发了一条朋友圈" → 呼应 story_001 的裸辞决定
- "我以为这就是自由" → 对比 story_001 的"解脱与自由"情绪
- 建议下期：如何从幻灭中爬出来（延续三部曲终章）
【叙事宇宙地图】
story_001: 裸辞 → 情绪：解脱
story_002: 创业失败 → 情绪：幻灭，认知：复盘的价值
建议下期：如何从幻灭中爬出来（延续三部曲终章）
📋 质量检查清单
叙事质量（由 narrative-meta 八刀评估驱动）
- 有开头抓力？（场景/动作/对话开场）
- 有逻辑递进？（历史→新故事→引用标注→宇宙地图→下期建议）
- 有真实感？（具体细节锚点：时间/地点/数字/情绪）
- 有认知提炼？（个人哲学/价值观，不是"我做了什么"，而是"我学到了什么"）
- 有价值输出？（读者能带走的具体方法/视角/行动）
- 适合个人品牌表达？（与目标受众画像匹配）
伦理与合规（由 narrative-meta 驱动）
- 伦理审查通过？（无事实篡改/无不当省略/无隐私泄露）
- 去AI化检测通过？（7条规则全部通过）
输入校验
- 3个必填字段全部提供？
- 每个字段长度在20-500字范围内？
- 受众画像/叙事人格已确认？
版本：1.0.0 | 最后更新：2026-04-30
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Counted across 690 of the 894 authors here whose files we hold, read 2026-08-07
- Apply Poppins font to headingsin 41 of 690, across 6 files
- Apply Lora font to body textin 41 of 690, across 6 files
- Use Arial fallback for headingsin 39 of 690, across 4 files
- Use Georgia fallback for body textin 39 of 690, across 4 files
- Maintain text hierarchy and formattingin 39 of 690, across 4 files
- Use accent colors for non-text shapesin 38 of 690, across 3 files
- Use RGB values for precise color matchingin 38 of 690, across 3 files
- Use brand colors for primary text and backgroundsin 36 of 690, across 1 file
- Read product marketing context file before asking questions, starting, or auditingin 35 of 690, across 23 files
- Use active voice instead of passive voicein 26 of 690, across 10 files
- Implement or generate appropriate JSON-LD structured datain 24 of 690, across 17 files
- Prioritize clarity over clevernessin 22 of 690, across 8 files
Said here and by no other author read
- retrieve historical narrative memories before creating
- mark historical references in the output
- verify all input fields are provided
- verify each input field length is between twenty and five hundred characters
- generate a new story following the personal IP structure
- produce a narrative universe map
Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.