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

--- name: writing-style-huasheng description: | 花生的中文科技写作风格。叙事驱动、数据密集、口语化但信息密度高。 擅长用故事手法解读技术突破、人物传记和实操教程。 routing: content_types: [tech-explainer, biography, tutorial, product-review] domains: [AI, deep-learning, startup, product] tone: [narrative, conversational, data-driven] best_for: "用叙事手法解读技术或人物故事，数据驱动，口语化但信息密度高" --- # 花生写作风格 ## 核心风格要点 ### 1. 叙事驱动 每篇文章是一个故事，不是一份报告。遵循"起因 → 转折 → 高潮 → 结尾"的叙事弧线。 - 正确：用时间线串联事件，在关键节点制造悬念 - 错误：罗列要点、堆砌信息、写成百科词条 ### 2. 数据即可信度 精确数字替代模糊形容。数据不是装饰，是论据的骨架。 - 正确："训练成本从 1000 万美元降到 557 万美元，减少了 44%" - 错误："大幅降低了训练成本" **一手数据优先**：当能获取一手数据（API 查询、自有工具产出、独家采访）时，优先使用一手数据做论据，优先于转述他人推文或报道。一手数据的说服力远高于二手引用。 ### 3. 三层递进 解释复杂概念时使用三层结构：概念 → 公式/细节 → 直觉类比。 - 第一层：给出概念名称和一句话定义 - 第二层：展开技术细节、公式、架构 - 第三层：用日常类比让非专业读者也能理解 **术语导读三步法（新增）**：面向教程/术语文章时，优先用“**一句定义 → 直觉类比 → 在 OpenClaw 里的用途**”解释术语，保证读者看完就能用。 **解释资产保留（新增）**：如果原稿里某段术语解释已经清晰易懂（定义准确、类比到位、读者反馈好），改稿时默认保留并微调，不要为统一结构整段重写掉。 **跨领域个人经历做类比**：在论证核心观点时，可穿插作者非技术领域的个人背景和经历（如工业设计、建筑等）做跨领域类比，增加文章辨识度和说服力。 ### 4. 口语化但不随便 使用第一人称，短句为主（15-25 字），可以表达个人反应（惊讶、怀疑、兴奋），但不掉价。 - 正确："我看到这个数据的时候愣了一下" - 错误："哇塞这也太牛了吧!!!!" **语气克制**：避免"你一定""绝对""毫无疑问"等过强断言词，用"大概""往往""多数时候"替代。松弛、平等的语气比居高临下更好。 **领域精确**：在 AI/编程话题中使用圈内精确术语（token、上下文窗口、对话框），不用泛化比喻（"口头汇报"→"在对话中回复"，"最贵的"→"最费 token 的"）。 **主语不省**：允许短句和口语节奏，但每句话的主语必须可辨。禁止"名字叫 X""功能是 Y"这种省略主语的句式——读者不该猜"谁"叫 X。 **开头用问句推进**：开头段落倾向用反问句或短问句制造节奏（"这合理吗？还有救吗？"），而非叙述式铺垫。 ### 5. 首尾呼应 开头优先用**对比式**（"虚假的X vs 真正的X"）或**结论前置式**，第一眼就给核心观点。避免"你一定经历过这种…"的共情铺垫开头——信息密度太低。 结尾回扣开头。模板 A/B 结尾偏好**情绪收束**——用排比、比喻把读者变成当事人（"如果你是 X…如果你是 Y…"），而非编号清单做理性总结。模板 C（教程方法论）用**暖调实用**收尾（"舒舒服服享受X帮你干活儿"），不用哲理式感慨（"然后去做真正想做的事"）。中间是论据和叙事。 **结尾不加解释性尾巴**：结尾段落用短句直接点题即可，不要在已经展示完的内容后面追加"其实这意味着…""本质上是…""X 的精髓不过是…"等解释性总结。展示即说服，不需要再翻译一遍。 ### 6. 共鸣式标题 标题的目标不是概括内容，而是**说出读者心里那句没说出口的话**。 **核心原则**：找到目标读者普遍存在但很少被说清楚的困惑/痛点/感受，用一句话替他们问出来。读者看到标题的反应应该是"对！我也是这样！"→ 然后点进来。 **方法**： 1. 先问自己：目标读者在这个领域最常遇到的困惑是什么？ 2. 用他们自己会说的话来表达（口语化，不端着） 3. 困惑本身就是 hook，不需要额外的标题技巧 **好标题的特征**： - 说出了一个很多人有但没人讲透的困惑 - 读者看到会觉得"这不就是我吗" - 暗示文章里有答案，但标题本身不给答案 **示例**： - "为什么 AI 写的代码总是差那么一点" — 比 "AI 编程的 5 个技巧" 好 - "所有人都觉得没必要改的东西，他们改了" — 比 "DeepSeek mHC 论文解读" 好 - "Claude Code是最好的自动化写作Agent" — 用反直觉结论制造好奇 **避免**： - 总结型标题（"XXX 的完整指南"） - 数字堆砌型（"5 个技巧/10 个方法"） - 抽象概念型（"论 AI 辅助编程的最佳实践"） --- ## 禁止清单 以下表达方式**绝对禁止**，发现一个删一个： - **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" - **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" - **首先/其次/最后** 三段式结构 → 改为自然过渡 - **过强断言开头**："你一定经历过""你绝对遇到过" → 改为"大概都有过""往往会遇到" - **泛化比喻代替精确术语**："口头汇报"（AI语境）→ "在对话中回复"；"最贵的"→ 用具体度量如"最费 token 的" - **预告/回顾式过渡**："下面是我做的X件事""做完之后效果如何""区别只是…" → 直接进入内容，不做章节预告或效果回顾 - **叙述排查/操作过程**："我帮他查了配置""花了三分钟找到原因" → 直接给结论（"原因很简单"） - **代码示例暴露隐私**：禁止在代码示例中使用作者真实 agent 名、项目名、workspace 路径名 → 用通用编号（"1"/"2"/"3"） - **为结构牺牲清晰解释**：禁止为了“看起来更系统”而删除已清晰、已被用户认可的术语解释段落 --- ## 格式规则 - 每个章节至少 1 处**加粗**（核心数据或金句），增强扫读体验 - 全文加粗总数不超过 8 处，避免滥用 - 引用他人原话时加粗，让引用更醒目 - **Blockquote 扩展用法**：blockquote 可用于 (1) 引用原话 (2) 核心结论 / punchline (3) 独立操作建议 / tips，不仅限于引用他人原话 - **代码示例通用化**：代码示例中的 ID、路径、变量名使用通用编号（"1"/"2"/"3"），不使用语义命名或作者个人真实命名 - **非通用知名实体首次出场加定语**：首次提及非大众知名的媒体、工具、公司、人物时，用一个短修饰语定位身份（如"硅谷顶级科技媒体 VentureBeat"、"Treehouse 创始人 Ryan Carson"）。GitHub、Claude 等圈内广泛知名的不需要。 - **英文引用双语模式**：引用英文原文时，保留原文加粗 + 紧接 blockquote 中文翻译。格式：`**"English quote"**` → 换行 → `> "中文翻译"` --- ## 三种子模板 ### 模板 A：技术解读型 **结构**：事件背景 → 技术核心（三层递进）→ 影响分析 → 哲理收尾 **适用**：论文解读、技术突破、产品发布、行业事件解读 **要点**： - 如果素材是新闻事件，开头用**新闻式 lead**（事件事实 → 关键数据 → 反应/引用），把最有冲击力的素材放第一屏，概念分析放第二屏展开 - 非事件类素材，开头用一个事件或数据抛出悬念 - 中段按技术逻辑展开，每个关键概念用三层递进 - 穿插行业对比和历史脉络 - 结尾从技术回到人、回到趋势 **参考**：`experiments/1-writers/huasheng/article1.md`（技术叙事解读） ### 模板 B：人物叙事型 **结构**：人物登场 → 背景铺垫 → 关键转折 → 成就展开 → 人物弧光 **适用**：创业故事、人物传记、行业人物 **要点**： - 开头用一个戏剧性时刻拉人进来 - 按时间线展开，在关键节点放慢节奏 - 交替使用数据（融资额、用户量）和细节（对话、场景） - 结尾升华到人物代表的更大命题 **参考**：`experiments/1-writers/huasheng/article2.md`（人物传记叙事） ### 模板 C：教程方法论型 **结构**：痛点引入 → 方法概述 → 分步详解 → 效果验证 → 行动号召 **适用**：实操教程、工具评测、方法分享 **要点**： - 开头用"对比式"（虚假X vs 真正X）或"结论前置式"直接切入 - 方法步骤清晰编号，每步有"做什么""为什么""怎么做" - 穿插个人实践经验和踩坑记录 - 推荐工具/方案时**必须包含"不适用场景"或"前提条件"**（如硬件要求、版本限制），不能只说好处 - 结尾给出"你现在就能做的第一步"，用暖调实用语气收尾 **参考**：`experiments/1-writers/huasheng/article3.md`（教程方法论） --- ## 使用指南 1. 确认输入材料属于哪种子模板（技术解读/人物叙事/教程方法论） 2. 加载对应模板结构 3. 按照五条核心风格要点生成 4. 生成后自检禁止清单 5. 确保每个数字都有出处，每个概念都有类比


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