| name | kol-writer |
| description | 梳理自媒体文章大纲与写作语料的管理流程 |
| license | Apache-2.0 |
| author | github/cafe3310 |
| depends_on_skill | ["github/cafe3310/public-agent-skills -> deep-research","github/cafe3310/public-agent-skills -> agent-browser","github/cafe3310/public-agent-skills -> markdown-new"] |
| depends_on_binary | [] |
kol-writer: 自媒体大纲梳理与语料管理
⚠️ 内置子技能 (Sub-skills) 加载路径
本技能包含三个依赖子技能,存放在本地 sub-skills/ 目录:
deep-research ──→ 位于 sub-skills/deep-research/
markdown-new ──→ 位于 sub-skills/markdown-new/
agent-browser ──→ 位于 sub-skills/agent-browser/
必须且只能从相对路径 sub-skills/ 下读取其 SKILL.md,严禁访问全局技能根目录以防冲突。
本技能用于协助创作者,将零散想法、原始素材与检索信息整理为结构化大纲,并归档个人写作资产。
1. 核心流程:大纲梳理与迭代
graph TD
AI_Ask["1. 询问基本信息<br>(主题/平台/风格/目标)"] --> U_Answer["2. 用户提供信息"]
U_Answer --> AI_Init["3. 初始化工作区<br>(创建目录并保存原始输入)"]
AI_Init --> AI_Note["4. 对话式观点速记<br>(仅记录事实,不做推理)"]
AI_Note --> AI_Eval["5. 结构化大纲梳理<br>(输出初版大纲并标注调查项)"]
AI_Eval --> AI_Research["6. 补充检索与回填<br>(针对大纲缺失信息执行检索)"]
AI_Research --> Loop_Iter{"7. 对话修改与调优<br>(反馈微调)"}
Loop_Iter -->|未完善| Loop_Iter
Loop_Iter -->|用户确认| AI_Write["8. 终稿归档<br>(写入 03-大纲终稿.md)"]
1.1 阶段一:初始化工作区
- 1. 询问基本信息:Agent 主动向用户确认五个维度:主题、发布平台、写作风格、预期目标以及参考样例。
- 2. 用户提供信息:用户针对提问提供输入。
- 3. 初始化工作区:创建独立的写作工作目录,将输入保存为
01-用户原始输入.md。详见:01_initialize_project.md
1.2 阶段二:观点速记
- 4. 观点速记:以对话形式记录用户的观点。Agent 需将用户输入保存到
02-用户想法记录.md 中,作为大纲整理和文风模仿的素材。详见:02_quick_notes.md
1.3 阶段三:大纲整理与检索
1.4 阶段四:大纲微调
1.5 阶段五:终稿归档
2. 交互规范
2.1 交互询问工具 (ask_user / ask_question) 优先
当执行环境支持 ask_question 或 ask_user 时,Agent 在关键决策点必须优先调用对应工具,避免使用纯文本交互。
应用场景:
- 初始确认 (Step 1):选择发布平台、文风及参考样例。
- 大纲侧重确认 (Step 5):确认大纲的方向偏好或调性选择。
- 检索方案确认 (Step 6.1):确认检索计划并选择网页访问方案(如
markdown-new 或 agent-browser)。
3. 语料收集流程
用于写作参考的博文、长图文及外部优秀案例,其收集、转写、清洗与归档需遵循统一的流程规范。详见:07_corpus_collection.md