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通过进行研究、添加引用、改进开头、迭代大纲并为每个部分提供实时反馈来协助撰写高质量内容。将你的写作过程从独自努力转变为协作伙伴关系。
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Baseado na classificação ocupacional SOC
启动本地 VitePress 服务器，在 http://localhost:5173 预览文档站点
创建高质量 MCP（模型上下文协议）服务器的指南，使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务交互。在构建 MCP 服务器以集成外部 API 或服务时使用，无论是 Python（FastMCP）还是 Node/TypeScript（MCP SDK）。
分析会议转录和录音，揭示行为模式、沟通洞察和可行的反馈。识别何时回避冲突、使用填充词、主导对话或错失倾听机会。非常适合寻求改善沟通和领导技能的专业人士。
为 Slack 创建优化动画 GIF 的工具包，包含大小约束验证器和可组合动画原语。当用户请求为 Slack 创建动画 GIF 或表情动画时使用此技能，例如"为 Slack 制作一个 X 做 Y 的 GIF"。
分析职位描述并生成定制简历，突出相关经验、技能和成就，最大化面试机会
使用 Twitter 开源算法洞察分析和优化推文以获得最大传播范围。根据推荐系统对内容的排名方式重写和编辑用户推文，以提高参与度和可见性。
| name | content-research-writer |
| description | 通过进行研究、添加引用、改进开头、迭代大纲并为每个部分提供实时反馈来协助撰写高质量内容。将你的写作过程从独自努力转变为协作伙伴关系。 |
此技能作为你的写作伙伴，帮助你研究、列大纲、起草和完善内容，同时保持你独特的声音和风格。
为你的文章创建专用文件夹：
mkdir ~/writing/my-article-title
cd ~/writing/my-article-title
创建你的草稿文件：
touch article-draft.md
从此目录打开 Claude Code 并开始写作。
帮我为一篇关于 [主题] 的文章创建大纲
研究 [特定主题] 并在我的大纲中添加引用
这是我的介绍。帮我让开头更有吸引力。
我刚完成"为什么这很重要"部分。审查它并给出反馈。
审查完整草稿的流畅性、清晰度和一致性。
当用户请求写作协助时：
了解写作项目
询问澄清问题：
协作大纲制定
帮助构建内容：
# 文章大纲：[标题]
## 开头
- [开篇语句/故事/统计数据]
- [读者为什么要关心]
## 介绍
- 背景和上下文
- 问题陈述
- 本文涵盖的内容
## 主要章节
### 第 1 节：[标题]
- 要点 A
- 要点 B
- 示例/证据
- [需要研究：特定主题]
### 第 2 节：[标题]
- 要点 C
- 要点 D
- 需要数据/引用
### 第 3 节：[标题]
- 要点 E
- 反论点
- 解决方案
## 结论
- 主要观点总结
- 行动号召
- 最后想法
## 研究待办
- [ ] 查找关于 [主题] 的数据
- [ ] 获取 [概念] 的示例
- [ ] 为 [主张] 寻找引用来源
迭代大纲：
进行研究
当用户请求研究某个主题时：
示例输出：
## 研究：AI 对生产力的影响
主要发现：
1. **生产力提升**：研究显示内容创作任务节省 40% 时间 [1]
2. **采用率**：67% 的知识工作者每周使用 AI 工具 [2]
3. **专家引述**："AI 增强而非取代人类创造力" - Jane Smith 博士，MIT [3]
引用：
[1] McKinsey Global Institute. (2024). "生成式 AI 的经济潜力"
[2] Stack Overflow 开发者调查 (2024)
[3] Smith, J. (2024). MIT Technology Review 访谈
已添加到大纲第 2 节下。
改进开头
当用户分享介绍时，分析并加强：
当前开头分析：
建议替代方案：
选项 1：[大胆声明]
[示例] 为何有效：[解释]
选项 2：[个人故事]
[示例] 为何有效：[解释]
选项 3：[令人惊讶的数据]
[示例] 为何有效：[解释]
开头问题：
提供逐节反馈
当用户撰写每个部分时，审查：
# 反馈：[章节名称]
## 哪些做得好 ✓
- [优点 1]
- [优点 2]
- [优点 3]
## 改进建议
### 清晰度
- [具体问题] → [建议修复]
- [复杂句子] → [更简单的替代]
### 流畅性
- [过渡问题] → [更好的连接]
- [段落顺序] → [建议重新排序]
### 证据
- [需要支持的主张] → [添加引用或示例]
- [笼统陈述] → [使其更具体]
### 风格
- [语调不一致] → [更好地匹配你的声音]
- [词汇选择] → [更强的替代]
## 具体行编辑
原文：
> [草稿中的确切引用]
建议：
> [改进版本]
原因：[解释]
## 需要考虑的问题
- [发人深省的问题 1]
- [发人深省的问题 2]
准备进入下一节！
保持作者声音
重要原则：
定期询问：
引用管理
根据用户偏好处理参考：
行内引用：
研究显示 40% 的生产力提升 (McKinsey, 2024)。
编号参考：
研究显示 40% 的生产力提升 [1]。
[1] McKinsey Global Institute. (2024)...
脚注样式：
研究显示 40% 的生产力提升^1
^1: McKinsey Global Institute. (2024)...
维护运行中的引用列表：
## 参考
1. 作者. (年份). "标题". 出版物.
2. 作者. (年份). "标题". 出版物.
...
最终审查和润色
当草稿完成时，提供全面反馈：
# 完整草稿审查
## 总体评估
**优势**：
- [主要优势 1]
- [主要优势 2]
- [主要优势 3]
**影响**：[整体效果评估]
## 结构与流畅性
- [组织评论]
- [过渡质量]
- [节奏评估]
## 内容质量
- [论证强度]
- [证据充分性]
- [示例效果]
## 技术质量
- 语法和机制：[评估]
- 一致性：[评估]
- 引用：[完整性检查]
## 可读性
- 清晰度评分：[评估]
- 句子多样性：[评估]
- 段落长度：[评估]
## 最终润色建议
1. **介绍**：[具体改进]
2. **正文**：[具体改进]
3. **结论**：[具体改进]
4. **标题**：[如需要的选项]
## 发布前检查清单
- [ ] 所有主张都有来源
- [ ] 引用已格式化
- [ ] 示例清晰
- [ ] 过渡流畅
- [ ] 存在行动号召
- [ ] 已校对错别字
准备发布！🚀
用户："我正在写一篇关于连续发现的文章。帮我创建一个大纲。"
过程：
结果：以 Teresa 的声音撰写的、研究充分、正确引用的文章，具有强大的结构和流畅性。
用户："我正在写关于 AI 对产品管理的影响。帮我查找当前数据和示例。"
输出：
## 汇编的研究
### 近期数据
- Gartner：到 2025 年 80% 的 PM 将使用 AI 工具 [1]
- 调查：45% 报告功能发布更快 [2]
- 案例研究：Airbnb 的 AI 辅助优先级排序 [3]
### 专家引述
- "AI 放大 PM 的判断，而非取代它" - Marty Cagan
- [带引用的额外引述]
### 真实示例
1. **公司 A**：使用 AI 进行用户研究综合
- 结果：节省 60% 时间
- 来源：[引用]
2. **公司 B**：AI 驱动的路线图分析
- 结果：更好的利益相关者对齐
- 来源：[引用]
所有内容已添加到你的大纲，带有正确的引用。
用户的原始开头：
"产品管理因 AI 而改变。在本文中，我将讨论 AI 影响产品经理的一些方式。"
改进选项：
选项 1（数据驱动）：
"上个月，我让 AI 分析了 500 个客户访谈。它花了 30 分钟而不是 3 周。产品管理将永远不同。"
选项 2（问题）：
"如果你能在早餐前与每个客户交谈、阅读每条评论并分析每个支持工单会怎样？"
选项 3（故事）：
"Sarah 花了两周时间构建错误的功能。不是因为她不了解用户，而是因为她无法足够快地处理数百个访谈以发现模式。"
用户："刚完成我的'常见错误'部分。想法？"
响应：
# 反馈：常见错误部分
## 哪些做得好 ✓
- 强大的示例（Slack 通知故事）
- 清晰的结构（3 个错误，干净布局）
- 每个错误的实用建议
## 建议
### 使其更具体
你的第二点说"糟糕的优先级排序"但可以更强：
当前：
> "许多团队优先级排序糟糕，专注于功能而非结果。"
建议：
> "我看到团队在一个季度发布 14 个功能，却没有推动任何关键指标。他们优先考虑活动而非进步。"
### 添加数据
第三个错误将受益于证据：
> "[添加引用]：研究显示没有定期用户联系的团队构建未使用功能的可能性高 3 倍 [需要来源]"
### 流畅性改进
考虑重新排序：错误 3 → 错误 2 → 错误 1
这从小影响构建到大影响。
准备下一节！
写作项目的推荐结构：
~/writing/article-name/
├── outline.md # 你的大纲
├── research.md # 所有研究和引用
├── draft-v1.md # 第一稿
├── draft-v2.md # 修订稿
├── final.md # 可发布版本
├── feedback.md # 收集的反馈
└── sources/ # 参考材料
├── study1.pdf
└── article2.md