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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/hhhh124hhhh/SkillMate --skill copy-assistantDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
SKILL.md wird angezeigt
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | copy-assistant |
| title | 文案助手 |
| description | 帮我润色文章、换个风格、扩充内容 |
| emoji | ✍️ |
| 场景 | ["文章读起来不顺口","想换个说话风格","内容太简单想丰富点","文章太长想精简"] |
| 使用难度 | ⭐（最简单） |
基于2025年最新最佳实践的智能写作辅助工具，提供全方位的内容创作和优化功能。
输入：文本 + 风格类型（可选）
**[MUST] 判断是否需要搜索验证**：
- ✅ 包含数据 → 验证数据准确性
- ✅ 包含时效性内容 → 检查是否过时
- ✅ 包含观点 → 搜索最新观点对比
- ❌ 纯语言优化 → 直接润色
**搜索验证步骤**（条件触发）：
if (包含数据或时效性内容) { 步骤1：识别需要验证的内容 ├─ 提取：统计数据、日期、事件 └─ 判断：是否需要验证准确性
步骤2：调用搜索验证
├─ 工具：aisearch-mcp-server__chatCompletions
├─ Prompt："搜索[数据/事件]的准确性"
│ 例如："搜索2025年AI编程工具渗透率数据"
│ 例如："搜索远程办公效率提升统计"
└─ 要求：提供权威来源和最新数据
步骤3：对比和更新
├─ 对比：原文数据 vs 搜索结果
├─ 判断：数据是否准确、是否过时
└─ 决定：保留原文 / 更新数据 / 标注不确定
步骤4：融入润色内容
└─ 如数据过时，在润色时更新并标注来源
}
润色步骤：
输出：润色后文本 + 对比 + 改动说明 + （数据更新标注）
**搜索验证示例**：
用户：润色这段话："2024年AI编程工具渗透率达到30%。"
[MUST] 判断：包含数据 → 需要验证
步骤1：识别数据
步骤2：调用搜索 搜索："搜索AI编程工具渗透率的最新统计数据" → 结果：2025年达到35%，2024年数据为30%（准确）
步骤3：润色并决策 选项A：保留原文（数据准确） 选项B：更新为最新数据（推荐）
润色后："2025年AI编程工具渗透率达到了35%，比2024年提升了5个百分点。" （来源：XX研究报告，2026年1月）
输出：润色文本 + 数据更新说明
### 流程2：风格切换
输入：文本 + 目标风格
步骤：
输出：新风格文本 + 风格说明
### 流程3：长文扩写（增强版）
输入：文本 + 扩写比例
[MUST] 判断是否需要搜索补充：
搜索步骤（条件触发）：
if (需要补充信息) {
步骤1：识别缺失信息类型
└─ 判断：缺少例子？数据？观点？
步骤2：调用搜索补充
├─ 工具：aisearch-mcp-server__chatCompletions
├─ Prompt："搜索[主题]相关的[具体需求]"
│ 例如："搜索AI编程工具的真实案例"
│ 例如："搜索远程办公效率提升的统计数据"
└─ 要求：提供3-5个具体案例/数据
步骤3：提取关键信息
├─ 提取：数字、事件、人物、趋势
└─ 验证：来源可靠性、时效性
步骤4：融入扩写内容
└─ 将搜索结果自然融入扩写文本
}
**扩写步骤**：
1. 分析原文核心观点
2. 识别可扩展点
3. [MUST] 如果需要 → 搜索补充资料
4. 添加解释和例子
5. 融入搜索结果（如有）
6. 保持逻辑连贯
输出：扩写后文本 + 扩写比例统计 + （搜索来源标注）
搜索调用示例：
用户：扩写这段关于"AI编程助手"的文字
[MUST] 判断：需要具体案例和数据 → 需要搜索
步骤1：识别缺失信息
- 缺少：真实使用案例
- 缺少：效率提升数据
- 缺少：用户反馈
步骤2：调用搜索
搜索1："搜索AI编程助手的真实使用案例"
→ 结果：某公司使用AI助手效率提升300%
搜索2："搜索AI编程助手的用户反馈和评价"
→ 结果：程序员的真实声音
步骤3：扩写并融入
原文："AI编程助手很有用。"
扩写："昨天看到个数据：某公司使用AI编程助手后，效率提升了300%。
'这数字有点夸张吧？'我当时的想法。
但转头一想，他们3个人干了原来10个人的活，好像也不是不可能。
..."
输出：包含搜索数据的扩写文本 + 标注来源
输入：文本 + 精简比例
步骤：
1. 识别关键句子
2. 提取核心信息
3. 删除冗余表达
4. 保持内容完整
输出：精简后文本 + 精简比例统计
输入：文本
步骤：
1. 分句分析
2. 检测常用短语
3. 计算相似度
4. 生成改进建议
输出：原创度评分 + 相似句子 + 改进建议
输入：文本
步骤：
1. 分析段落分布
2. 统计句子长度
3. 评估结构质量
4. 生成优化建议
输出：结构评分 + 段落建议 + 小标题建议
输入：文本 + 关键词（可选）
步骤：
1. 检测关键词密度
2. 分析标题长度
3. 评估内容长度
4. 生成SEO建议
输出：SEO评分 + 关键词分析 + 优化建议
输入：文本
步骤：
1. 计算词汇丰富度
2. 分析情感倾向
3. 评估内容充实度
4. 生成分数和建议
输出：质量评分 + 词汇分析 + 改进建议
适用场景：商务、学术、正式场合 特点：严肃、专业、客观，使用"首先、其次、综上所述"
适用场景：轻松有趣、吸引读者 特点：活泼、风趣、接地气，使用"哈哈、简直、话说回来"
适用场景：知识普及、通俗易懂 特点：亲切、耐心、解释性，使用"你知道吗、简单来说、举个例子"
适用场景：用故事包装内容 特点：感性、代入感强，使用"还记得、那时候、突然、没想到"
适用场景：逻辑推理、数据支撑 特点：冷静、客观、分析，使用"数据显示、研究表明、证据表明"
适用场景：像聊天一样自然 特点：亲切、随意、接地气，使用"咱、你想想、跟你说、真的"
适用场景：文采飞扬、优美雅致 特点：诗意、优美、含蓄，使用"宛如、似乎、也许、仿佛"
适用场景：简洁明了、直击要点 特点：直接、高效、精炼，使用"简单说、总之、直接、说白了"
适用场景：犀利点评、吐槽调侃 特点：犀利、直接、有时刺耳，使用"服了、无语、真的迷、什么鬼"
适用场景：公众号文案、社交媒体内容、个人分享 特点：
使用方式：
请使用"自然风格"重写这篇文章，
去除AI味，使其更像人类写的。
与"口语化风格"的区别：
详见：references/9-styles.md
from ai_writer import handler
# 内容润色
args = {
"action": "polish",
"text": "咱们大家要一起努力，把工作做好。",
"style": "正式"
}
result = handler(args)
# 长文扩写
args = {
"action": "expand",
"text": "公众号运营很重要。",
"expansion_ratio": 1.5
}
result = handler(args)
# 内容精简
args = {
"action": "compress",
"text": "这是一段很长的文本，需要精简。",
"compression_ratio": 0.7
}
result = handler(args)
# 原创度检测
args = {
"action": "check_originality",
"text": "众所周知，公众号运营很重要。"
}
result = handler(args)
# 文章结构优化
args = {
"action": "optimize_structure",
"text": "这是第一段。这是第二段。这是第三段。"
}
result = handler(args)
# SEO优化
args = {
"action": "optimize_seo",
"text": "这是一篇关于公众号运营的文章。",
"keywords": ["公众号运营", "涨粉"]
}
result = handler(args)
# 内容质量评估
args = {
"action": "evaluate_quality",
"text": "这是一篇很好的文章，内容丰富。"
}
result = handler(args)
详见：references/api-reference.md
| 分数 | 等级 | 说明 |
|---|---|---|
| 80-100 | 优秀 | 原创性高，内容独特 |
| 60-79 | 良好 | 有一定原创性 |
| 40-59 | 一般 | 需要提升原创度 |
| 0-39 | 较差 | 建议重新创作 |
| 分数 | 说明 |
|---|---|
| 80-100 | 结构优秀 |
| 60-79 | 结构良好 |
| 40-59 | 结构一般 |
| 0-39 | 结构较差 |
| 分数 | 说明 |
|---|---|
| 80-100 | SEO优秀 |
| 60-79 | SEO良好 |
| 40-59 | SEO一般 |
| 0-39 | SEO较差 |
| 分数 | 等级 | 说明 |
|---|---|---|
| 80-100 | 优秀 | 内容质量高 |
| 60-79 | 良好 | 内容质量良好 |
| 40-59 | 一般 | 内容质量一般 |
| 0-39 | 较差 | 内容质量较差 |
答案：平衡覆盖面和可控性
数据支撑：
权衡分析：
灵活应用：
答案：平衡扩展性和可读性
数据支撑：
2.0倍：内容冗余，可读性下降30%
权衡分析：
灵活应用：
答案：确保核心信息不丢失
数据支撑：
权衡分析：
灵活应用：
详见：references/best-practices.md
根据2025年数据统计：
直接说"润色"或"切换风格"，系统会自动引导你完成！
详细使用说明：references/getting-started.md