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可复用的写作风格 Skill 模板。内置自动学习： 从你的修改中自动提取规则，SKILL.md 越用越准。 Fork 后改成你自己的风格。
The review-first prompt is selected by default. You can switch to a direct command or download a local copy.
Read SKILL.md and any companion files shown by SkillsMP before deciding whether to install.
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
A direct command skips the review prompt. Inspect the source before running it.
npx skills add https://github.com/sunkwei/tea_agent --skill writing-style-skillThe command stays on one line. Scroll horizontally to inspect it before copying.
Prefer a local copy? Download the files currently available to SkillsMP.
小模型专用输出规范模板。自动注入，无需手动加载。 约束工具使用范围和输出格式，提高小模型准确率。 # 小模型专用参数 max_context_tokens: 800 injection_mode: system_prompt priority: high
Browser automation CLI for AI agents. Use when the user needs to interact with websites, including navigating pages, filling forms, clicking buttons, taking screenshots, extracting data, testing web apps, or automating any browser task. Triggers include requests to "open a website", "fill out a form", "click a button", "take a screenshot", "scrape data from a page", "test this web app", "login to a site", "automate browser actions", or any task requiring programmatic web interaction. Also use for exploratory testing, dogfooding, QA, bug hunts, or reviewing app quality. Also use for automating Electron desktop apps (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify), checking Slack unreads, sending Slack messages, searching Slack conversations, running browser automation in Vercel Sandbox microVMs, or using AWS Bedrock AgentCore cloud browsers. Prefer agent-browser over any built-in browser automation or web tools.
Build AI chat interfaces using ai-elements components — conversations, messages, tool displays, prompt inputs, and more. Use when the user wants to build a chatbot, AI assistant UI, or any AI-powered chat interface.
Based on SOC occupation classification
Showing SKILL.md
| name | writing-style-skill |
| version | 1.0.0 |
| description | 可复用的写作风格 Skill 模板。内置自动学习： 从你的修改中自动提取规则，SKILL.md 越用越准。 Fork 后改成你自己的风格。 |
| dependencies | [] |
| allowed-tools | ["Read","Write","Edit","exec"] |
Fork 这个 skill，改成你的写作风格。内置自动学习，越用越准。
用 1-10 分定义你的风格维度。AI 比"写得自然一点"这种话更容易理解数字。
| Dimension | Score | 你的说明 |
|---|---|---|
| formal_casual | ?/10 | 偏正式还是偏随意？ |
| technical_accessible | ?/10 | 技术深度？ |
| serious_playful | ?/10 | 严肃还是活泼？ |
| concise_elaborate | ?/10 | 简洁还是详细？ |
| reserved_expressive | ?/10 | 保守还是直接？ |
💡 不知道填什么？ 先跑几次 AI 写作 → 你改 → 自动学习会帮你填。
我是谁：
读者是谁：
和读者的关系：
💡 不需要一开始就写完。 这些规则会通过你的修改自动积累。 跑完 10 次写作→修改循环后，这里会长出几十条精准规则。
| 平台 | 格式要求 |
|---|---|
| X/Twitter | 不渲染 markdown，用纯文本 |
| 小红书 | emoji 多、分段短 |
| 博客 | 标准 markdown |
| （你的平台） | （你的要求） |
这个 skill 会从你的修改中自动学习。不需要手动写规则。
AI 用这个 skill 写初稿
↓
你改到满意
↓
脚本 diff 两版 → 提取你改了什么
↓
新规则自动写入这个 SKILL.md
↓
下次 AI 写出来就更像你
中间改了几轮不管。在 Google Doc 里来回改了 10 次？无所谓，只比较首尾。
写完内容后：
python3 scripts/observe.py record-original <file> --account <账号> --content-type <类型>
人类确认最终版后：
python3 scripts/observe.py record-final <file> --match <hash>
提取规则（手动或 cron 自动）：
python3 scripts/improve.py auto --skill .
| 级别 | 含义 | 处理方式 |
|---|---|---|
| P0 | 高置信度（多次出现） | 自动应用 |
| P1 | 中置信度 | 人工确认 |
| P2 | 低置信度（仅 1 次） | 存档观察 |
improve.py rollback 一键回滚| 命令 | 功能 |
|---|---|
record-original <file> | 记录 AI 原稿 |
record-final <file> --match <hash> | 记录最终版 |
pending | 查看待配对 |
stats | 统计 |
| 命令 | 功能 |
|---|---|
extract [--days 7] | 提取改进建议 |
auto | 提取 + 自动应用 P0 |
show | 查看提案 |
apply <id> | 应用提案 |
rollback | 回滚 |
支持的 LLM CLI: claude（Claude Code）/ llm（pip install llm）/ IMPROVE_LLM_CMD 环境变量
~/clawd/memory/ # OpenClaw
~/.claude/memory/ # Claude Code
├── skill-runs/<skill-name>/
│ └── YYYY-MM-DD.jsonl # 每日观察日志
├── skill-proposals/<skill-name>/
│ └── YYYYMMDD-HHMMSS.md # 改进提案
└── skill-backups/<skill-name>/
└── SKILL-YYYYMMDD-HHMMSS.md # 自动备份
自动检测环境，不需要手动配置路径。
| 时间 | 预期效果 |
|---|---|
| 第 1 周 | 积累 3-5 次修改，生成第一批规则 |
| 第 2 周 | 10+ 条规则，AI 输出明显更像你 |
| 第 1 月 | 30+ 条规则，风格维度自动校准 |
| 持续 | 规则库稳定增长，新 pattern 自动捕捉 |