| name | public-account-writing-style |
| description | Use when drafting or revising Chinese public-account essays in the library's editorial style. Triggers on: "公众号文章", "不像我的风格", "按我的节奏改", "写一篇产品分析", "写 Skill 相关文章", "写一篇深度文章", "帮我分析一下这个选题", or when a draft feels too slogan-like, too AI-polished, overuses short punchy sentences, or uses "不是…而是…" / "如果…那么…" patterns. Also triggers when the user wants structured thinking around a topic before writing.
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Public Account Writing Style
核心结构：两层
- Layer 1: Framework（可选脚手架） -- 文章的结构骨架。可选、可只取局部、可不用。AI 根据题材自主判断是否需要、用哪个、取哪部分。
- Layer 2: AI-Flavor Filter（强制） -- 通用 AI 味检测，分结构层 / 语言层 / 认知层三组。强制启用，不可跳过。
Framework 和 Filter 解耦。可以不用任何 Framework，但 Filter 必过。
设计理由（为什么是两层不是三层）
原来的三层是 Framework + Voice + Filter。Voice 层强制加载个人 voice，容易制造口头禅、伪造临场感和虚构个人经历--模型会为了"像某个人"而反复使用那套标志句式，反而成了另一种 AI 味。Voice 应该是作者自己的，不是 skill 注入的。移除 Voice 层后，语言质地由 Filter 的"该避免什么"来约束，而不是由"该模仿谁"来注入。
Framework 改可选：不同题材需要不同结构自由度。探索型 essay 可能不需要任何框架（meander 本身就是结构）；产品分析可能只取 SCQA 的开场。强制"选一个完整框架、逐步确认、默认 5000 字"会让文章天然形成论证流水线。
工作流（强制）
Step 0: 理解写作场景
读用户给的题材、原始诉求、已有材料。
如果用户只给了一个话题但没有任何材料，先做一轮澄清问答，不要直接开写。澄清要问：
- 是什么题材类型？（产品分析 / 复杂概念解释 / 探索型 essay / 新闻资讯 / ...）
- 用户自己有没有论点？还是想边写边发现？
- 有没有 deadline / 字数约束？
Step 1: 编辑判断（强制，在选框架之前）
在选框架、起草之前，先对素材做编辑判断，落盘到 01.5-editorial-judgment.md，写五项：
- 竞争解释 -- 对同一现象，有哪些不同的解释路径？它们各自站不站得住？
- 反证 -- 哪些事实会反驳我倾向的解释？我有没有回避它们？
- 未知项 -- 哪些东西我其实不知道、素材也没覆盖？是继续查还是带着未知写？
- 暂时结论 -- 基于现在的素材，我敢说到什么程度？哪里是判断、哪里是猜测？
- 删除哪些材料 -- 收集到的素材里，哪些不进最终文章？（素材是原料，不是装饰品。大多数收集到的材料永远不应该在最终草稿中被命名。）
这一步在"素材"和"成稿"之间加一层判断，避免素材直接堆进文章变成综述，也避免带着预设结论找证据。这层判断比选框架更重要。
Step 2: 选 Framework（可选）
- 加载
references/_index-frameworks.md 信号路由表
- 根据题材特征，自主判断是否需要框架、用哪个、取哪部分。框架是脚手架不是模具：
- 可以选一个完整框架
- 可以只取一个框架的局部（比如只用 SCQA 的 S+C 铺开场，不用 Q+A）
- 可以组合多个框架的局部
- 可以不用任何框架（编辑判断本身已经够支撑结构时）
- 如果选了框架，加载
references/frameworks/<chosen>.md，按需取用
- 向用户告知选择和理由。不强制逐步确认，除非用户明确要求。
- 框架是脚手架：写到一半发现框架不适合，可以丢掉，不要为了走完框架而硬撑。
Step 3: 起草
基于编辑判断 + 可选框架起草。字数由题材和素材决定，不设默认下限。2000 字能说清的就 2000 字，需要 8000 字的就 8000 字。
Step 4: 事实审校
草稿完成后，核对事实：
- 引用是否准确、数字是否有出处
- 人物身份和时间是否对
- 引用语是否忠实（不为了对偶或排比而曲解源材料）
- 英文引用是否给了中文翻译（见下方翻译规则）
Step 5: AI-Flavor Filter 三层审校（强制）
- 完整加载
references/ai-flavor-filter/checklist.md，不得先自行概括、改写或压缩规则再执行
- 先按结构层 / 语言层 / 认知层逐组扫描，再执行清单中的改写前置约束、内容与证据、格式、分场景和增量检查
- 判断标准是频率、分布、功能，不是简单禁词。"反而""卡住""功能性小标题"出现一次不构成问题；整篇均匀出现才是模型指纹。
- 发现问题时只做必要的组织、删减、顺句和排版；保留原文含义、事实、逻辑和因果。如果原句已经自然、准确、清楚，不改。
- 去 AI 味不制造另一种 AI 味：不能为了像真人而强制跑题、说脏话、重复观点、虚构凌晨读论文或咖啡馆写笔记。真实的经验不足时，应增加事实、观察和推理过程，不能编造个人经历。
- 单独执行改写任务时，只交付改写后的文本，除非用户明确要求改动清单或解释。端到端写作链仍在过程文件中保留审校记录。
Step 6: 交付
- 草稿全文
- 标注：是否用了 Framework / 哪个 / 取了哪部分；编辑判断的五项结论；AI 味审校修了什么
- 简要说明主要的结构选择
配图建议规则
Weave picture cues directly into the body at the natural visual break of a section -- after the core argument lands and before the next paragraph picks up.
Format: [📷 配图建议：这里放 X 的截图/生成图，承接上文的 Y 论证点，视觉上突出 Z]
A good cue answers three questions: what image, which argument it serves, and what it visually emphasizes.
在端到端 wechat-writing chain 中，这些 cue 只是候选位置，不是最终视觉文案。下游 editorial-visual-storytelling 负责把候选位置改写为 Viewer job、人/材料锚点和 Scene fact，再由 Visual Copy Desk 生成候选并确定允许画内文字；渲染技能不得直接把本节小标题、文章金句或 cue 原句搬进图片。
Rules:
- Never lean on the cue as a crutch for weak prose. Text must carry the argument.
- One cue per major section or pivotal turn; don't carpet-bomb every two paragraphs.
- Only suggest images that actually exist in the research folder, or generated concepts a human can picture. Don't hallucinate screenshots.
- Cues in Chinese, inline. Don't hoist into a separate appendix.
English-to-Chinese Translation Rule
When quoting English source material in a Chinese article, always provide a Chinese translation immediately after the English text.
The translation should be natural Chinese -- capture meaning and tone, not grammar. For short embedded terms ("prompt", "loop", "agent"), inline translation is not required if already established. For full sentences or substantive clauses, always translate. When the English quote is the punchline of a section, the Chinese translation should carry equivalent weight.
Output Expectations
New article: 不设默认字数下限。完整草稿，除非用户只要大纲。
Revision: 保留用户的论点和事实。先修结构/语言/认知层的 AI 味，再提风格建议。
Reference Files Routing
本 skill 用渐进式加载。SKILL.md 是路由骨架，详细内容在 references/，按需加载。
| 文件 | 何时加载 |
|---|
references/_index-frameworks.md | Step 2 选框架时（可选，不选框架就不加载） |
references/frameworks/<name>.md | 选定框架后按需加载，可只读需要的部分 |
references/ai-flavor-filter/checklist.md | Step 5 强制扫描 |
references/skill-methodology-writing.md | 题材是 agent skills / context engineering / prompt workflows / writing systems 时按需加载 |
完成标准
- 完成本 Skill 正文中 Mode、Output、Handoff 或最终交付步骤声明的全部适用产物，不因它处在较大任务中而缩减。
- 执行正文已有的检查清单、视觉检查、平台兼容检查或事实检查；不适用项说明理由，失败项先在本 Skill 内返工。
- 返回用户可直接使用或交给下一个完整 Skill 的独立产物，并明确仍需用户授权的外部写入。
