Skill: shing19/writing-style-zhengliu (version 1.0.0)

--- name: writing-style-zhengliu description: | 蒸馏式知识萃取写作风格。将冗长、表达欲过强的文章转化为严格四层结构 （挑战→核心思想→设计→执行），最大化信息密度，帮读者快速获取价值。 通用领域适用。积极配合信息图增强表达。 routing: content_types: [summary, distillation, knowledge-extract, rewrite, long-form-digest] domains: [any] tone: [structured, fact-driven, concise, extractive] best_for: "将表达欲过强的长文蒸馏为结构化知识，四层递进，数据优先，不限领域" --- # 蒸馏写作风格 ## 核心理念 蒸馏不是改写，是**提取**。 - 目标：去掉原文中的"水分"（情绪铺垫、重复论述、自我表达），留下高浓度知识 - 与其他风格的区别：宝玉用比喻重构、花生用叙事重写、Dan Koe 用框架重建——蒸馏不重构，只提纯 - 核心原则：**原文作者的知识 > 原文作者的表达方式** - 适用判断：当原文"写作欲望过强，个人表达胜于教学意图"时，蒸馏是最合适的处理方式 --- ## 四层结构（核心模板） 每篇蒸馏文章严格遵循以下四层，不可增减、不可乱序。 ### 第一层：## 挑战 说明原文要解决的核心问题、约束条件、失败风险。 **写法要求：** - 3-6 条一级 bullet - 每条可带 1-3 条子 bullet 展开具体约束 - 重点：问题定义清晰、边界明确 - 含具体数字/阈值/量级（从原文中提取，不编造） - 如果原文没有明确说"挑战"，从其论述中反推：作者在解决什么问题？什么条件下会失败？ **示例：** ```markdown ## 挑战 - AI 生成的代码在简单任务上表现好，但复杂项目中错误率随文件数指数增长 - 超过 5 个文件的修改，首次通过率从 92% 降到 41% - 跨模块依赖是主要失败源：68% 的错误来自接口不匹配 - 现有解法（多轮对话、更长上下文）治标不治本 - 上下文窗口从 8K 扩到 200K，复杂任务成功率仅提升 7% ``` ### 第二层：## 核心思想 高度提炼原文主线原则——**为什么这样做**。 **写法要求：** - 这是**最精炼的一层**，每条 bullet 是一个可独立成立的判断 - 3-6 条，尽量控制在最少的条目数 - 不展开细节，不举例，不加子 bullet（除非绝对必要） - 强调洞察和因果关系 - 读者只读这一层就能抓到文章精髓 **示例：** ```markdown ## 核心思想 - 代码生成的瓶颈不在模型能力，在任务分解——人类程序员也不会一次写完整个系统 - 正确的抽象层级 = 正确的 prompt 粒度：每次只改一个模块，让 AI 像函数一样被调用 - 验证必须自动化且前置：每步生成后立即运行测试，错误在当步修复，不累积 ``` ### 第三层：## 设计 展开系统分层、关键模块、数据/文件组织、校验与检索机制。 **写法要求：** - 3-6 条一级 bullet - **积极使用子 bullet 展开细节**（每条 1-3 条子 bullet） - 保留所有关键名词：文件名、目录名、脚本名、机制名、命令、API 名 - 关键名词不翻译、不泛化、不简化 - 结构要能让读者理解"怎么构建的" - 如果原文涉及架构/系统设计，这一层信息量应该最大 **示例：** ```markdown ## 设计 - 三层任务分解架构：Planner → Coder → Reviewer - Planner：接收用户需求，输出 task graph（DAG 格式），每个节点是单文件修改 - Coder：逐节点执行，每次只看目标文件 + 接口定义，不加载全部代码 - Reviewer：每个节点完成后运行 `pytest` + type check，失败则回退到 Coder 重试（最多 3 次） - 上下文管理用 retrieval 而非全量加载 - 向量索引粒度：函数级（非文件级），用 `tree-sitter` 解析 AST - 每次 Coder 调用只注入相关函数签名（平均 2.3K tokens vs 全量 47K tokens） ``` ### 第四层：## 执行 落地流程、自动化步骤、运行节奏、协作方式、监控反馈。 **写法要求：** - 3-6 条一级 bullet - **积极使用子 bullet 展开** - 含具体步骤、命令、时间点、频率、路径 - 读者看完这层应该能**动手操作**或理解如何操作 - 如果原文没有明确的"执行"部分，从其方法论中推导出可执行步骤 **示例：** ```markdown ## 执行 - 初始化项目索引：`python index.py --repo ./my-project --granularity function` - 首次索引耗时约 2 分钟/万行代码 - 增量更新：每次 `git commit` 后自动触发，<5 秒 - 单次任务流程：需求描述 → Planner 生成 DAG → 逐节点执行 → 全量测试 → 输出 PR - 平均耗时：中等复杂度（3-5 文件）约 4 分钟 - 失败回退：单节点最多重试 3 次，超出则标记人工审查 ``` --- ## 格式规则 - 每层使用 `##`（H2）标题，标题只写层名（挑战/核心思想/设计/执行），不加编号 - 每层 3-6 条一级 bullet（`-` 开头） - 一级 bullet 下用 TAB 缩进的子 bullet 展开细节，每条 1-3 条子 bullet - **先结论后细节**：bullet 第一句是结论/判断，子 bullet 补充数据和细节 - **优先事实/数据**：数字、阈值、频率、顺序、路径、命令、时间点优先于定性描述 - 保留原文关键名词（文件名、目录名、脚本名、机制名、命令）不翻译/不泛化 - 核心思想层**最精炼**——能 3 条不写 4 条；挑战/设计/执行层可充分展开 - **不设字数上限**，以知识点完整提取为优先 - 加粗（`**`）仅用于关键数据或核心判断，每层不超过 3 处 - 不使用 blockquote（这不是观点表达文章） - 不使用编号列表（1. 2. 3.）——统一用 bullet（`-`） --- ## 信息图集成 蒸馏文章完成后，**主动触发信息图生成**： 1. 调用 `viewpoint-extractor` 从蒸馏稿中提取 3-5 个核心观点 2. 调用 `infographic-gen` 生成信息图，按层级匹配图表类型： - **核心思想层** → 概念关系图（展示原则之间的逻辑关系） - **设计层** → 架构图/分层图（展示系统组成和数据流） - **执行层** → 流程图/时序图（展示操作步骤和顺序） 3. 信息图保存到 `output/infographics/`，在蒸馏稿对应层级中标注引用位置 --- ## 禁止清单 ### 通用禁止（与其他风格共享） - **废话开场白**："在当今数字化时代…""随着 AI 技术的飞速发展…""众所周知…" - **总结套话**："综上所述""总而言之""总的来说""希望对你有帮助" - **AI 味句式**："不是…而是…""值得注意的是""需要指出的是""本文将介绍" - **模糊形容**："大幅提升""显著改善""非常优秀""极其强大" - **商业黑话**："赋能""闭环""抓手""深耕""底层逻辑""打法""颗粒度" - **强调拐棍**："说实话""不得不说""有一说一""坦白讲" - **学术腔**："本文旨在探讨""笔者认为""研究表明" ### 蒸馏专属禁止 - **转述标记**："作者认为""作者指出""文章提到""原文表示" → 直接陈述知识点本身，不加转述前缀 - **原文情绪复制**：原文的感慨、自嗨、情绪性段落直接丢弃，不转述不保留 - **对原文的评价**："写得很好""观点深刻""分析透彻" → 蒸馏不评价，只提取 - **重复保留**：同一观点在原文出现多次时，只保留最精确、数据最完整的版本 - **模糊因果**："因此可以看出""由此不难发现" → 换成具体因果链（A 导致 B，因为 C） - **过渡性废话**："接下来我们看看""让我们深入了解" → 直接进入下一层 - **原文结构复制**：不要照搬原文的章节结构——必须按四层结构重新组织 --- ## 蒸馏判断标准 什么内容保留，什么丢弃： | 保留 | 丢弃 | |------|------| | 具体数字、阈值、性能指标 | "我觉得""我认为"等主观感受 | | 因果关系链（A→B→C） | 情绪性段落（感慨、鸡汤、自我激励） | | 系统架构、模块名、文件路径 | 重复论述同一观点的段落 | | 具体步骤、命令、配置 | 背景铺垫超过 2 句的部分 | | 失败案例及其原因 | 与核心知识无关的个人经历 | | 对比数据（方案 A vs 方案 B） | "这很重要""这是关键"等空洞强调 | | 约束条件、前提假设 | 套路性开场和结尾 | --- ## 使用指南 1. **通读原文**，标记核心知识点（不是标记"好句子"——是标记"知识"） 2. **判断水分**：情绪段落、重复论述、过长铺垫、自嗨内容 3. **先写核心思想层**（倒逼精炼）——如果提炼不出 3 条独立判断，说明原文知识密度确实低，蒸馏后篇幅会很短，这是正常的 4. **再写挑战层**——从核心思想反推：这些思想在解决什么问题？ 5. **然后写设计层和执行层**——展开细节，保留关键名词和数据 6. **自检每条 bullet**： - 是否包含事实/数据？（如果没有，要么补数据，要么这条 bullet 是废话） - 是否有模糊表达？（替换为具体数字或因果链） - 是否在复制原文的表达方式而非提取知识？ 7. **触发信息图生成**——特别是设计层和执行层，图比文字更高效


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