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从一组优秀参考文章中提炼可复用的写作决策，并通过无参考盲写、逐篇对照和多轮处理组实验迭代成一个独立写作 skill。适用于学习作者或刊物的深层组织方式、读者假设、详略分配、推理顺序和停止条件；不用于复制原文表达、模仿口癖或冒充作者。
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基于 SOC 职业分类
| name | writing-style-distill |
| description | 从一组优秀参考文章中提炼可复用的写作决策，并通过无参考盲写、逐篇对照和多轮处理组实验迭代成一个独立写作 skill。适用于学习作者或刊物的深层组织方式、读者假设、详略分配、推理顺序和停止条件；不用于复制原文表达、模仿口癖或冒充作者。 |
这个 skill 的目标不是让模型“像某个人说话”，而是从优秀文章中发现一组可检验的写作决策：作者如何选择主线、安排详略、假设读者、组织推导、表达判断，并在什么时候停止。
最终产物必须能够脱离参考作者独立存在。它学的是方法，不是身份；学的是选择规则，不是表面语气。
开始前明确以下约束：
如果无法保证写作 agent 没有看到原文，就不要把该稿件记为盲测。
先对语料做轻量普查：
随后分层抽样，不必机械读完全部文章。样本应覆盖不同类型、长短和技术难度，直到新文章不再持续产生新的稳定假设。不要只选最著名或最符合预期的文章。
初读时只记录观察，不急着把口头禅、句长或第一人称频率称为“风格核心”。这些往往是深层写作决策的结果。
从参考文章抽取若干主题，为盲写 agent 制作题目卡。题目卡只能包含：
题目卡不能包含：
如果任务高度依赖生僻知识，给基线和 treatment 同一份中性事实表。否则知识差异会被误判成写作差异。
选择三到六个有代表性的题目，让全新 agent 独立成稿。每个 agent 必须：
基线不需要很多。目的不是统计模型平均水平，而是找出反复出现的默认倾向，例如：
只有跨多个题目重复的倾向，才优先进入初版 skill。
默认参考文本优于盲写稿，但不要停留在“更自然”“更有味道”之类的感受。至少检查以下维度：
每个差异都写成因果诊断：
盲写稿做了什么选择 → 这个选择让读者付出什么代价 → 参考文本换成了什么选择 → 因此获得什么效果。
不要仅仅罗列两篇文章分别有哪些章节。
如果盲写稿不知道关键事实、误解论文结论或缺少指定证明路线，这首先是知识输入问题，不应直接提炼成风格规则。
可以归因于写作的差异包括：
遇到知识混杂时，补一份中性事实表重新测试，而不是凭印象裁决。
初版 skill 只收录有重复证据的规则。每条规则最好包含：
例如，“详略得当”不是规则；“把最多篇幅给旧理解跨向新理解的那一步，标准定义压缩到下一步能够进行即可”才是规则。
避免把参考作者的名字、口癖、比喻、固定句式或文章标题写进可发布 skill。若某条规则必须依赖作者身份才能成立，它还没有被充分抽象。
用全新 agent 测试初版 skill。至少包含：
Treatment agent 只能读取当前版本 skill 和中性事实表，仍然禁止读取参考文本及其他 skill。
比较时使用三列：
| 维度 | 无 skill 基线 | 当前 treatment |
|---|---|---|
| 主线 | 是否围绕大题目铺开 | 是否集中到一个认知动作 |
| 读者 | 是否偷带专题前置 | 是否建立明确知识契约 |
| 详略 | 是否按相关性堆内容 | 是否按认知瓶颈分配 |
| 停止 | 是否追加第二篇文章 | 是否在承诺完成后结束 |
Treatment 仍然默认低于参考文本。任务是寻找它缩小了哪些差距、制造了哪些新问题，而不是证明 skill 已经成功。
每轮对照结束后，立即更新 SKILL.md，并记录：
常见的矫枉过正包括：
规则只能由具体失败推动，不要为了让版本号增长而扩写 skill。
工作目录可以包含：
SKILL.md
BASELINE.md
ROUND1.md
ROUND2.md
topic_cards/
drafts/
reference/ # 仅内部研究，不进入公开仓库
每个 ROUND<n>.md 至少写清：
# 第 n 轮
## 隔离条件
谁能看原文，谁不能；使用了哪些事实表和 skill。
## 题目一
基线差距、treatment 改善、残余问题。
## 题目二
……
## Skill 更新
本轮为什么改，具体改了什么。
不需要追求复刻作者。满足以下条件后即可停止：
无法蒸馏的部分应诚实保留为边界。真正的选题判断、发现历史、实验经验和长期形成的品味，不能仅靠格式规则复制。
公开版本只发布独立产物，不发布研究语料：
最终公开的 skill 应当让不了解参考作者的人也能直接理解和使用。