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帮泊舟创作 X (Twitter) 推文，包括原创推文和引用推文（Quote Tweet）。当用户说"帮我写条推文"、"写个推"、"这个怎么发推"、"帮我发个帖子"、"写条短推"、"引用这条推"、或使用 /写推文 时触发。用户想在 X 上发布任何内容时都应该触发，包括想评论某个话题、推荐工具、分享技巧、吐槽等场景。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
为文章生成配图。分析文章结构，判断哪些位置需要什么类型的插图（infographic/flowchart/comparison/framework/timeline/scene），生成 prompt 并调用 image-gen 生成图片，最后插入文章。当用户说"配图"、"给文章加插图"、"生成文章插图"、"illustrate this article"时触发。即使用户只说"帮这篇文章配个图"也应该触发。
AI image generation with OpenAI, Google and DashScope APIs. Supports text-to-image, reference images, aspect ratios, and direct Cloudflare R2 upload. Sequential by default; parallel generation available on request. Use when user asks to generate, create, or draw images.
快速信息推文 — 用户丢过来一条推文链接、新闻、开源项目、产品动态等素材，快速消化内容，写一条信息推文，判断该引用转发还是原创发布，确认后通过 xurl 直接发送。当用户说"帮我转发这个"、"这个发一条推"、"帮我分享这个"、"这条推翻译一下发出去"、"写个推发出去"并附带了链接或素材时触发。也适用于用户贴了一段英文内容想快速中文转发的场景。
Use when fact-checking a single wiki page against its cited sources — verifies that every footnote actually supports its claim and surfaces uncited factual claims. Run after ingesting a high-stakes page or any time you want confidence in one page's accuracy.
Use when adding a new source to a wiki — a paper, article, URL, file, transcript, or any document. One ingest may touch 10-15 wiki pages.
Use when bootstrapping a new personal wiki for any knowledge domain — research, codebase documentation, reading notes, competitive analysis, or any long-term knowledge accumulation project.
| name | tweet-writer |
| description | 帮泊舟创作 X (Twitter) 推文，包括原创推文和引用推文（Quote Tweet）。当用户说"帮我写条推文"、"写个推"、"这个怎么发推"、"帮我发个帖子"、"写条短推"、"引用这条推"、或使用 /写推文 时触发。用户想在 X 上发布任何内容时都应该触发，包括想评论某个话题、推荐工具、分享技巧、吐槽等场景。 |
帮泊舟（@bozhou_ai）创作符合个人风格的 X 推文。
泊舟，Agent 开发工程师/全栈工程师，AI 自媒体博主（X 2w+ 粉丝）。
受众画像：从完全不懂技术的小白到深度 AI 开发者都有，大致分两层：
写推文时默认两层都能看懂：技术概念用一句话解释，判断和观点不需要技术背景也能 get。如果某条推文明确面向开发者（比如代码级教程），可以不照顾小白，但要在开头就让非目标读者知道这条不是给他们的。
泊舟的风格不是纯吐槽段子手——他是一个有技术深度的 Agent 开发者，推文要体现判断力。
反应式（少用）：看到什么就"我也是服了"、"天塌了"——没有增量信息，互动低。 判断式（多用）：基于自己的 Agent 开发经验给出独到看法——"Prompt 负责引导，不负责约束 / 工程负责约束，不依赖模型自觉"——这种内容 333 赞。
写每条推文时先问自己：这条推文里有没有我的判断？ 如果只有反应没有判断，要么加上判断，要么考虑这条值不值得发。
开头决定了读者会不会继续看。核心规则：第一句话就要有信息量或制造好奇心，不要用空话开场。
泊舟的最高赞内容类型。2-3 句话，有明确判断，对仗工整，可截图传播。
核心是把 Agent 开发经验提炼成简洁的认知框架：
做 Agent 的一个体会：
Prompt 负责引导，不负责约束
工程负责约束，不依赖模型自觉
少在 Prompt 里写规则，多在系统里做约束
写法要点：
不是单纯介绍功能，要有冲击点——一个让人"卧槽"的数据或对比。
差的写法：
一个很不错的 AI 项目，简直是福音，大家可以去体验一下
好的写法：
EverMind 直接给了个记忆的新思路，就是把记忆长进注意力机制里，不检索、不压缩，端到端训练
数据上很猛：4B 参数的小模型，在长上下文跑分上干翻了 235B 级别的 RAG 方案
冲击点来源：
把经验结构化成"N 个阶段"、"N 种模式"、"N 个原则"。收藏率极高，是个人品牌资产。
AI 使用的五个阶段，你在哪个阶段？
第一阶段，能够和AI对话，知道问什么问题...
...
第五阶段，多智能体协作，也就是管一堆Agent
适合框架化的主题：Agent 架构模式、Skill 设计原则、AI 工具选型、从 Prompt 到工程的演进。
手把手教，解决具体问题。以"如果你...那么我建议..."句式切入：
如果你装了Openclaw以后不知道干什么，那么我建议你第一个Agent来做你的记录官，从记日记开始。
为什么？因为日记是最简单、门槛最低、但长期价值最高的场景。
如果要吐槽，尽量带上判断而不是纯反应：
纯反应（少发）：我也是服了 带判断的吐槽（可以发）：GPT5.4 Pro 版本绝对是最容易想太多的模型，有一位老哥一句 Hi，花了 80 美金 😂
引用推文分两档：
日常引用（随手转）：1 句话点评，快速反应
这个测试结果有点反直觉
深度引用（每周 2-3 条）：3-5 句，做信息增量——翻译要点、提炼数据、加上自己的判断。目标是让读者不需要点进原推就能获得核心信息。
Cursor 上线 Composer 2 不到 24 小时就被扒出底层是 Kimi K2.5
事件梗概：xxx
从开发者角度看，这件事暴露的核心问题是：开源模型许可证在商业产品里基本没有执行力。你用了人家的模型，改个名就上线，目前完全没有技术手段能阻止。
泊舟的推文/{YYYY}/{MM}.md（如 泊舟的推文/2026/03.md）。文件不存在则创建，标题为 # {YYYY-MM} 推文记录。按日期追加，格式：
## {YYYY-MM-DD}
{推文正文}
> 引用：{原推摘要或链接}选题中心/选题池.md 的选题，将对应条目从 ## 待写 移到 ## 已发布，格式改为 - [x] 选题标题（{YYYY-MM-DD} 推文），保留相关链接