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基于多篇作者、博主、公众号或品牌内容的正文，进行全面、可解释、可复核的数据分析，覆盖样本质量、发布节奏、选题结构、关键词概念、标题策略、篇章结构、论证方式、证据体系、案例实体、语言风格、情绪立场、读者收益、行动引导、视觉使用、时间演化和维度关联，并进一步提炼作者定位、内容资产、选题系统、分析框架、判断标准、表达模板、案例库、金句风格、内容机会和写作 SOP。默认生成本地 Markdown 报告、独立文案框架、HTML 看板并同步飞书；只有用户明确关闭时才跳过 HTML 或飞书。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/freestylefly/author-methodology-analysis-skill --skill author-methodology-analysis命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
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| name | author-methodology-analysis |
| description | 基于多篇作者、博主、公众号或品牌内容的正文，进行全面、可解释、可复核的数据分析，覆盖样本质量、发布节奏、选题结构、关键词概念、标题策略、篇章结构、论证方式、证据体系、案例实体、语言风格、情绪立场、读者收益、行动引导、视觉使用、时间演化和维度关联，并进一步提炼作者定位、内容资产、选题系统、分析框架、判断标准、表达模板、案例库、金句风格、内容机会和写作 SOP。默认生成本地 Markdown 报告、独立文案框架、HTML 看板并同步飞书；只有用户明确关闭时才跳过 HTML 或飞书。 |
调用方应提供：
input_dir 或明确的文件列表/文档内容output_dirgenerate_html：默认 truesync_lark：默认 true输入不足时先寻找工作区内可发现的内容；仍无正文样本才询问用户。不得只看标题分析。
支持格式与处理边界：
python-docx；不可用时明确报错。pypdf；扫描 PDF 无文本时标记需要 OCR，不伪造正文。lark-doc skill 读取，再把正文作为输入。始终写入调用方提供的 output_dir：
<output_dir>/
<博主>-方法论报告.md
<博主>-文案框架.md
<博主>-分析数据.json
<博主>-文章特征.csv
<博主>-方法论看板.html # 默认生成的学习者视角看板
<博主>-飞书同步.json # 成功同步后生成
<博主>-竞品标题样本.json # 提供竞品样本时生成
所有根目录产物统一使用“<博主>-<功能>.<扩展名>”命名。<博主>-分析数据.json 和 <博主>-文章特征.csv 是可审计交付物，不是临时文件。报告、HTML 和飞书内容必须使用同一份分析数据。只有用户明确要求“不生成 HTML”或“不同步飞书”时才关闭对应步骤。
本 skill 自行根据 references/copywriting-framework-template.md 生成文案框架，不依赖名为 creator-copywriting-framework 的外部 skill。
运行确定性分析脚本：
python3 scripts/analyze_corpus.py \
--input "<input_dir>" \
--output "<output_dir>"
脚本负责格式解析、去重、图片引用保留、基础统计和文章级特征。
少于 5 篇时只做描述性分析并明确低稳定性；少于 3 篇时不得输出趋势、演化或稳定风格结论。
超过 50 篇时优先全量做基础统计；只有上下文或处理成本明显过高时才抽样，并披露抽样方法。
先读取 <博主>-分析数据.json 和 <博主>-文章特征.csv，再按 references/data-analysis-framework.md 完成解释性分析。确定性指标不得由模型重新估算。默认覆盖：
数据和代表样本只用于解释作者的方法，不能把看板写成评分、自检、通过/不通过或改进作者的报告。平台后台表现指标不进入看板。其他不能计算的内容不得估算或编造。词频不能直接等同于作者态度；主题、金句、情绪和立场等主观标签必须说明分类规则与证据。
默认采用学习者视角输出，而不是只评价博主。每个核心模块都要说明：
主观标签需要写入 <博主>-分析数据.json 的 annotations，每条包含：
dimension,label,article_ids,evidence,rule,confidence
这样报告中的主题、立场、读者和金句结论可回溯到文章。
主报告使用 references/report-template.md。数据章节引用 <博主>-分析数据.json 中的指标和文章 ID，不重复制造第二套数字；方法论章节负责解释数据事实，至少包含：
报告“样本说明”必须写入 dataset_sha256，供一致性校验。
每个关键结论尽量引用 2-5 篇文章标题、短片段或案例。原文摘录保持必要且简短；抽象模板必须标注“抽象模板”，结构化示例必须标注“非作者原文”。
使用 references/copywriting-framework-template.md 生成 <博主>-文案框架.md。模板只规定结构，不预置任何作者风格句式；所有公式必须从样本证据归纳，包括：
只学习结构，不复刻作者独特表达，不冒充作者。
HTML 看板是本 skill 的标准交付物，不是可选的聊天附属内容。生成时必须读取
references/interactive-dashboard-template.md，并直接使用本 skill 内置的
scripts/generate_dashboard.py，不得临时改用另一套通用 BI 模板。
默认运行：
python3 scripts/generate_dashboard.py \
--data "<output_dir>/<博主>-分析数据.json" \
--output "<output_dir>/<博主>-方法论看板.html"
HTML 与 Markdown 必须共享 <博主>-分析数据.json 中的确定性统计。模型生成的方法论摘要可以作为附加数据写回 annotations，不得覆盖脚本计算字段。
看板必须保持以下固定结构：
所有章节站在学习者视角，重点回答“我应该学习什么、我要怎么学”，不得改回作者自检、文章评分或平台表现分析。页面底部只保留简短的来源说明与免责声明，不设置独立的“数据与边界”章节。
生成后用浏览器检查控制台、主要交互和视觉可读性。
仅当用户明确要求不生成 HTML，即 generate_html=false 时跳过。
先检查来源边界：
确认可同步后加载 lark-doc：
<博主>-飞书同步.json 中已有可访问 doc_token，更新该文档；否则创建新文档。lark-doc skill 的接口规范写入并读取校验。doc_token、URL、标题、内容指纹和更新时间写入 <博主>-飞书同步.json。飞书失败不得影响本地文件完成状态。
仅当用户明确要求不同步飞书，即 sync_lark=false 时跳过。
<博主>-分析数据.json 与 <博主>-文章特征.csv 必须由脚本生成。
结论基于正文并披露样本边界。
可观察统计与主观归纳明确区分。
数据分析尽量覆盖所有可计算维度，并明确不可得字段。
每项重要统计都说明口径、分母、分类规则或计算方式。
每个数据模块都连接到代表文章和方法论启发。
每个核心模块都有证据和可复用动作。
案例不足时明确写“未形成稳定案例库”。
不推断无法从样本支持的作者意图。
本地输出路径全部位于 output_dir。
HTML 和飞书默认完成；用户明确关闭时记录跳过原因。
HTML 导航必须为十个固定章节，底部必须包含来源说明和免责声明。
HTML 不得出现独立的“数据与边界”章节，不得出现“自检、评分、通过/不通过”等面向作者的评价模块。
最终运行：
python3 scripts/validate_outputs.py "<output_dir>"
references/report-template.md：生成主报告时读取。references/data-analysis-framework.md：执行详细数据分析时读取。references/copywriting-framework-template.md：生成独立文案框架时读取。references/interactive-dashboard-template.md：默认生成 HTML 时读取。references/analysis-data.schema.json：共享分析数据结构。scripts/analyze_corpus.py：解析语料并生成确定性特征数据。scripts/generate_dashboard.py：从共享数据源生成离线 HTML。scripts/validate_outputs.py：校验数据、报告、HTML 和同步元数据的一致性。