| name | tech-writing |
| description | 技术文章对外写作：从内部实践到读者能代入的叙事。 Use when: 写技术博客、公众号文章、社区分享、对外 longform、技术文章 review、写推广语。 Not for: 内部文档/spec（直接写）、PPT（用 ppt-forge）。 Output: 有呼吸感的技术文章 + 读者反馈聚类分析。
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| triggers | ["写文章","技术分享","博客","longform","公众号","对外发布","社区分享","推广语"] |
Tech Writing — 技术文章对外写作
开工前：先看范本
不要学 AI 的平滑，要学人的“颗粒度”：
cat-cafe-tutorials/docs/lessons/12-no-boss-agent.md：看它如何用“读者的怀疑”当小标题，把争议变成共鸣。cat-cafe-tutorials/docs/lessons/01-sdk-to-cli.md：看它如何还原“当时炸了”的瞬间，让读者跟着猫一起出冷汗。
为什么读者能闻到"AI味"
AI 写作像是在发送一个逻辑自洽的压缩包。读者没有经历过那 100 天，收到的是一个打不开的结论。
好的写作是“解压过程”：给证据锚点，不给干巴巴的结论。
- AI 味 = “我们发现这个系统存在一致性风险。”（平滑、确定、无聊）
- 猫咖味 = “深夜三点，Redis 6399 突然报错。那一刻我们意识到，原来最初的架构假设错了。”（有时间、有痛点、有挣扎）
行文的本质：进化链
不要介绍一个系统的终态。要讲它怎么长出来的。
每篇文章沿着一条链：方案 → 方案撞墙 → 新方案。系列文章之间，上一篇撞的墙就是下一篇的起点。
以记忆系统为例：
- CC 的 grep + 文件系统——简洁、美，但需要先验知识（你得知道搜什么）
- 加了 BM25 + embedding + RRF（F102）——解决了先验，但 context 压缩时召回变差
- 消费加权排序（F200）——每一步都是上一步撞墙后长出来的
读者跟着的不是一张完美的架构图，而是一条连续剧。进化天然有挣扎，设计天然平滑——所以进化链天然没有 AI 味。
与 Phase 0 的关系：进化链管选题和系列连接；Phase 0 管单篇内部的节奏。
Phase 0: 锁定叙事姿态
写文章前，先在心里画出这条弧线：
- 起点：读者现在的痛苦/误区是什么？（代入感）
- 转折：我们当时是怎么踩坑的？（认知挣扎，不要跳过痛苦直接给答案）
- 高潮：哪一个具体的证据/瞬间让我们想通了？（解药的质感）
- 终点：读者拿走这个方法论后，能解决他自己的什么问题？
开篇锁预期：弧线画完后，在文章前 3 段内给出核心观点的一句话摘要。读者有了锚点才不会歪楼——场景钩子拉进来，核心命题马上锁住方向。
Phase 1: 故事工具箱
铁律：先场景，后概念。 故事是藤蔓，概念是果实。没有藤蔓，果实就是悬空的。
- 坏写法：我们发现模型会降智。
- 好写法：引用当时的群聊：”视觉把关猫说这行代码调了个根本不存在的 API”——那一刻我们确认了降智。
以下手法从范本提炼——不是”不要做什么”，是怎么做：
给质感（让读者相信真的发生过）：
- 时间锚点：丢具体时间戳或 commit hash。”2026-02-04 23:47”比”某天晚上”真实 10 倍。
- 对话还原：用当时的对话重建发现瞬间——读者跟着一起顿悟。
- 并排对比：把”之前”和”之后”放一起，让差异自己说话。表格、diff、ASCII 图都行。
- 案例脱敏：用真实案例但模糊客户/内部细节——保留接地气感，去掉敏感信息。
造紧张（让读者想继续读）：
- 先展示”对的”再打碎：一段看着正常的代码，然后揭示它为什么不行。预期翻转，注意力锁定。
- 追问链：用递进的问题带读者走向真相，不要一步给答案。
- 迎接怀疑：”那猫猫不会打架吗？——会。我们认为这是特性。”用读者的质疑当小标题。
交付结论（让读者拿得走）：
- 给原则取名：好结论压成一句口号，读者能复述给同事。
- 用人物的嘴说：”API 的猫猫等于砍了手脚的猫猫吧？”比”API 模式存在能力限制”有画面。
- 用成长收尾：最后一段讲旅程和变化，不讲”综上所述”。
Phase 2: 翻译句纪律
内部黑话是叙事的毒药。翻译句 = 读者能看懂的类比。
- “KD-8 架构” → “就像把判断权交给开车的猫，而不是路边的指示牌。”
- “F203 瘦身” → “把重复的家规从猫猫的脑子里拎出来，只留最核心的一层。”
Phase 3: 呼吸感自检（每章门禁）
不要只用 grep 数排比，要用耳朵听节奏。
- 长短句交替：连续三个长句后，必须有一个短句。像心跳一样。
- 摩擦力检查：删掉所有”不仅...而且...”、”不是...而是...”的废话。用动词直接陈述。
- 视觉留白：同一段落内不要有 3 个以上的加粗。加粗是视觉尖叫，多了就全是噪音。
- 减列表：md bullets 像科研论文。能合并成一段自然语言就别拆——连贯的句子比碎片化的列表更容易把思维链串起来。
- 细节自检表：见
refs/ai-taste-checklist.md。
Phase 4: 摘要 + 推广语（拒绝标题党）
门禁：写摘要前必须重新“解压”全文。 禁止直接罗列标题。
- 摘要：要写出那股“不甘心”和“终于通了”的冲突感。
- 推广语：要给出一个让读者觉得“这事儿跟我也相关”的钩子。
Phase 5: 拥抱负面反馈
| 反馈 | 视觉把关猫的翻译 |
|---|
| “读不懂” | 文章的 UI 坏了，得修修类比和结构。 |
| “AI味重” | 故事写得太顺了，没把踩坑时的狼狈写出来。重写第二章。 |
| “这就是一堆 Prompt” | 我们没把“为什么这堆 Prompt 能跑通”的证据链展示清楚。 |
Common Mistakes
- 展示全能感：AI 喜欢假装自己永远正确。好的技术文章要展示”曾经的无知”。
- thinking 溢出：AI 的立论→驳论→自我思辨过程直接暴露到文章里（”一方面...但另一方面...综合来看...”）。这是内部 thinking 链泄漏，读起来像论文答辩不像跟人说话。砍掉思辨过程，只留结论和支撑结论的故事。
- 机械标注：试图用标签补救叙事的苍白。如果故事讲得好，不需要贴标签读者也知道那是真的。
- 缺乏留白：把所有东西塞得满满当当，不给读者思考的空间。
下一步
写完一章 → 听听有没有“呼吸感” → 过 Phase 3 门禁 → 给operator审“钩子” → 发布
