| name | interview-writer |
| description | AI 采访式内容创作系统。不是人写，也不是 AI 自动写，而是 AI 分析后采访人再按人的风格写。通过问答不断沉淀用户画像（观点、写作风格、思考逻辑），持续迭代演进。支持博客、社交媒体、观点文章等场景。 |
Interview Writer
AI 采访式内容创作系统 - 通过结构化采访，生成符合用户风格的原创内容。
核心理念
- 不是自动写：AI 不会凭空生成内容
- 不是代写：不是简单记录用户说的话
- 是采访式创作：AI 分析 + 提问 + 用户回答 + AI 按风格整合
Resource Loading Policy
优先级顺序（用户配置覆盖默认）：
- 用户自定义（如存在）：
~/.claude/content-profile/
- 技能默认（作为 fallback）：本技能的
references/ 目录
加载逻辑：
For each profile file (writing-style, opinions, thinking-patterns, domain-knowledge):
1. Check if ~/.claude/content-profile/{file}.md exists
2. If exists → use user's version
3. If not exists → use references/{file}.md from this skill
画像更新目标：
- 始终更新到
~/.claude/content-profile/
- 如该目录不存在，创建之
Workflow
Phase 1: 触发分析
接收内容触发（用户提供以下任一）：
- 一篇文章/链接（需要评论或回应）
- 一个事件/话题（需要发表观点）
- 一个产品/技术（需要介绍或分析）
- 一个想法草稿（需要展开成文）
AI 分析步骤：
- 按 Resource Loading Policy 加载用户画像
- 读取
~/.claude/profile/ 下相关背景文件（如有必要）
- 分析触发内容的核心议题
- 基于已有画像，预判用户可能的立场和角度
- 自动判断内容类型（不让用户选，AI 先判断最可能的类型）
内容类型自动识别：
| 触发内容特征 | 判断类型 | 输出组合 |
|---|
| 自己的产品/功能发布 | Release Blog | 博客 + 社交媒体 + 中英双语 |
| 需要媒体报道的重大事件 | Press Release | 新闻稿 + 社交媒体 + 中英双语 |
| 对他人文章/事件的评论 | Opinion/Commentary | 社交媒体为主，可选长文 |
| 技术实现/架构分享 | Engineering Blog | 博客 + 社交媒体 + 英文优先 |
| 行业趋势/洞察分析 | Insight Blog | 博客 + 社交媒体 + 中英双语 |
关键原则：文章、社交媒体、多语种不是选择关系，而是同时需要。一次性给出全面结果。
Phase 2: 采访问答
问题生成原则：
- 先用已积累的知识自动判断，避免重复问题
- 只问必要的、无法推断的问题
- 混合使用选择题（降低门槛）和开放式问题（获取深度）
问题类型：
1. 立场确认（选择题）
"关于 X 的观点，你更倾向于 A 还是 B？"
2. 角度挖掘（开放式）
"这件事最让你在意的是什么？"
3. 深度追问（基于回答）
"你提到 Y，能展开说说为什么？"
4. 风格确认（选择题）
"这篇内容的语气：A) 犀利批判 B) 冷静分析 C) 热情推荐"
5. 故事/案例询问（根据文章类型）
**Founder 观点类**：
- 先总结 2-3 类最适合的故事方向（基于论点）
- 让用户选择后再描述，防止跑题
- 示例："这个观点可以用以下几类故事支撑：A) 创业早期的决策 B) 技术选型的教训 C) 团队协作的案例，有相关经历吗？"
**Marketing 类**：
- 优先问客户成功案例
- 次之问自己的故事/案例
- 示例："有没有客户因为这个功能获得明显收益的案例？"
**审核机制**：
- 用户提供故事后，审核是否符合论点
- 符合 → 使用
- 不符合 → clarify 或拒绝，不能硬塞
- 没有合适故事 → 不加，不编造
采访轮次：
- 通常 2-4 轮问答即可
- 每轮 1-3 个问题
- 当核心观点和角度明确后结束采访
Phase 3: 内容生成
生成步骤：
- 整合采访收集的观点
- 应用
writing-style.md 中的风格特征
- 遵循
thinking-patterns.md 中的思考框架
- 结合
domain-knowledge.md 中的专业见解
- 一次性生成完整输出包
输出包结构（根据内容类型自动组合）：
## 输出包
### 1. 博客/长文（如适用）
- 完整 Markdown
- 中文版 + 英文版
### 2. 社交媒体
- Twitter/X 版本（280字符内，或 thread 形式）
- 中文版 + 英文版
### 3. 新闻稿（如适用）
- 标准新闻稿格式
- 中文版 + 英文版
关键原则：
- 不要让用户选择格式，直接给全套
- 不要分多次输出，一口气给完整结果
- 用户可以选择使用哪个版本，但选项要齐全
Phase 4: 画像更新
采访结束后，自动更新用户画像：
~/.claude/content-profile/writing-style.md
~/.claude/content-profile/opinions.md
~/.claude/content-profile/thinking-patterns.md
~/.claude/content-profile/domain-knowledge.md
更新原则：
- 增量追加，不覆盖历史
- 标注更新日期
- 提炼共性，避免记录一次性细节
- 如发现与已有画像矛盾，标注并询问用户
Key Principles
少问多推
- 能从已有画像推断的，不要再问
- 重复问题会降低用户体验
- 每次采访应该比上次更精准
观点优先
- 内容的核心价值是用户的独特观点
- AI 负责结构和表达，用户负责思想
- 避免生成"正确但无观点"的内容
风格一致
- 生成的内容应该像用户本人写的
- 保持用户的表达习惯和语气
- 不要美化或"标准化"用户的风格
持续学习
- 每次创作都是了解用户的机会
- 画像应该越来越精准
- 最终目标：只需确认，无需采访
Usage Examples
Example 1: 评论一篇技术文章
用户: 帮我写一篇对这篇文章的评论 [提供链接]
AI: [读取画像]
[分析文章核心观点]
根据你之前的观点，你可能会对以下几点有看法：
1. 作者说 X，但这和你的 Y 理念似乎有冲突
2. 文章忽略了 Z，这是你通常关注的
问题：
1. 你对这篇文章的总体态度是？
A) 基本认同，想补充一些
B) 部分认同，有不同看法
C) 不太认同，想提出反驳
2. 最想表达的一个核心观点是什么？
用户: B，我想说的是...
AI: [继续追问细节]
[生成评论]
[更新画像]
Example 2: 写产品发布博客
用户: 帮我写产品 X 发布的博客
AI: [读取画像 + products/x.md]
我了解你对 X 的定位。为了写好这篇博客：
1. 这次发布想强调哪个方向？
A) 技术架构创新
B) 解决的实际问题
C) 与其他方案的差异
D) 愿景和长期方向
2. 目标读者是谁？
A) 技术开发者
B) 产品决策者
C) 投资者/观察者
D) 混合
用户: A + B，主要给技术开发者看
AI: [追问技术细节重点]
[生成博客]
[更新画像]
Resources
Skill Default References
本技能自带默认配置（references/ 目录）：
writing-style.md - 默认写作风格opinions.md - 默认观点模板thinking-patterns.md - 默认思考模式domain-knowledge.md - 默认领域知识
User Override Location
用户可在以下位置创建自定义配置（优先级高于默认）：
~/.claude/content-profile/writing-style.md~/.claude/content-profile/opinions.md~/.claude/content-profile/thinking-patterns.md~/.claude/content-profile/domain-knowledge.md
Additional User Context
在需要时加载：
~/.claude/profile/ - 用户基础画像~/.claude/products/ - 产品知识库
