写作蒸馏器 | 任意写作风格蒸馏复刻技能集合
writing-dna-skill
写作蒸馏器是用于沉淀和复刻个人写作风格的技能集合,可从词汇、句式、标点、节奏、文章结构、选题逻辑、价值判断及视觉呈现等层面拆解风格。它建议准备至少20篇完整文章,经过6步蒸馏生成语言DNA、文章结构模板、写作视角与认知框架、视觉风格指南和Writing-DNA,帮助Agent获得稳定、可检查且可复用的写作上下文,支持中英文产物生成。
详细介绍
写作蒸馏器是用于沉淀和复刻个人写作风格的技能集合,可从词汇、句式、标点、节奏、文章结构、选题逻辑、价值判断及视觉呈现等层面拆解风格。它建议准备至少20篇完整文章,经过6步蒸馏生成语言DNA、文章结构模板、写作视角与认知框架、视觉风格指南和Writing-DNA,帮助Agent获得稳定、可检查且可复用的写作上下文,支持中英文产物生成。
— 此摘要由AI分析文章内容生成,仅供参考。
写作蒸馏器.skill
中文 | English

英文名:writing-dna-skill
我们的宗旨是:快乐写作。
所以做了这个可以蒸馏任意账号/作者写作风格的 agent skill,让写作不再痛苦,不再从 0 开始难产。
它并不是简单的“模仿某某风格”提示词,整个 skill 包含了一套完整的蒸馏流程,让 agent 把一批完整文章拆解成可复用的 Writing DNA,包括语言、结构、选题、素材、认知框架与视觉风格。蒸馏完成后,agent 可以在写作前重新读取这些风格文档,从而更稳定地复刻目标写作风格。
它解决什么问题
很多人让 AI 模仿一个作者,通常只会给几篇例文,然后说“照这个风格写”。这种方式很容易失真,因为 agent 只是在凭感觉抓表面语气。
writing-dna-skill 的思路是:不要让 agent 直接模仿,而是先让它系统分析一批完整文章,把风格拆成可复用的规则,再用这些规则指导后续写作。
它会把风格拆成:
- 这个作者常用什么词、句式、标点和节奏
- 文章通常如何开头、展开、转折和收束
- 什么话题会写,什么话题不写
- 常引用什么素材,如何使用案例、数据和截图
- 背后的世界观、价值判断和核心假设
- 如果是图文内容,还会分析配图、排版、字体层级和色彩使用
适合什么
- 分析某个账号/作者的稳定写作风格
- 沉淀自己的写作风格资产
- 对比不同作者在同一议题上的表达差异
- 给 agent/AI 提供更稳定的风格复刻上下文
中英文产物
这个 skill 会将“对话语言”和“产物语言”分开处理。例如,用户可以用中文下达任务,但为英文 Newsletter 生成英文 Writing DNA。
- 中文产物使用
templates/author-corpus/zh/和中文文件名。 - 英文产物使用
templates/author-corpus/en/和英文文件名。 - 用户明确指定时以用户选择为准,否则跟随语料的主要语言。
它能分析什么
这个 skill 会尽量把“风格”从一个模糊感受,拆成可以被记录、复用和检查的规则。它不只看文字表面的语气,也会看文章为什么这样写、如何组织材料、如何形成判断。
它适合分析:
- 长文、公众号文章、博客、Newsletter、专栏文章
- 小红书、微博、社交平台上的图文内容
- 自己过去写过的一批文章,用来沉淀个人写作资产
- 同一主题下多个作者的文章,用来对比表达差异
如果原文里有截图、配图、数据图或排版样式,也建议一起保留。很多图文账号的风格不只在文字里,图片的出现位置、截图承担的证据功能、标题层级和留白节奏,都会影响最终“像不像”。
蒸馏的六个层次
| 层次 | 分析对象 | 输出结果 |
|---|---|---|
| L1 表层语言 | 词频、句长、标点、修辞、常用表达 | 语言DNA.md |
| L2 文章结构 | 开头 hook、正文架构、转折方式、结尾收束 | 文章结构模板.md |
| L3 选题逻辑 | 发布时机、切入角度、话题优先级 | 写作视角与认知框架.md |
| L4 素材策略 | 引用来源、权威对象、案例和数据使用方式 | 写作视角与认知框架.md |
| L5 认知框架 | 世界观、价值判断、核心假设、反复出现的命题 | 写作视角与认知框架.md |
| L6 视觉风格 | 配图策略、排版格式、字体层级、色彩使用 | 视觉风格指南.md |
简单说:
- L1-L2 解决“怎么写”
- L3-L5 解决“怎么想”
- L6 解决“怎么呈现”
完整的风格复刻需要三者结合。只复刻语言,通常会“读着像但想法不像”;只复刻结构,通常会“框架像但语气不像”;忽略视觉风格,图文内容就会“文字像但看着不像”。
语料要求
真实蒸馏建议准备:
- 至少 20 篇完整文章
- 文件格式建议为
.md或.txt - 尽量覆盖不同时期、不同主题、不同类型的文章
examples/format-only/ 只用于演示目录格式,不代表真实蒸馏效果。不要用少量短文评估这个 skill 的上限。
蒸馏流程
一次完整蒸馏通常分成 6 步:
- 收集原始文章:手动抓取或让 agent 抓取至少 20 篇完整文章,统一放进
raw/或raw-corpus/。 - 建立元数据:为每篇文章标注标题、日期、类型、主题、hook、结构、素材来源等信息,形成
_meta/。 - 分析语言 DNA:统计词频、句长、标点、段落节奏、常用表达和中英文混用习惯,输出
语言DNA.md。 - 提炼结构模板:标注开头、转折、正文组织、结尾方式,把不同文章类型整理成可复用结构,输出
文章结构模板.md。 - 归纳认知框架:通过深度阅读提取选题逻辑、素材偏好、价值判断、核心假设和反复出现的命题,输出
写作视角与认知框架.md。 - 整理视觉风格:如果原文包含图片或特殊排版,分析配图策略、截图功能、字体层级、色彩和图文协作方式,输出
视觉风格指南.md。
最后,agent 会把这些结果整合成 Writing-DNA.md。这份文档是后续复刻写作风格时最常用的总入口。
蒸馏产物
一次完整蒸馏通常会输出这些文件:
作者或账号名称/ ├── raw/ # 原始文章语料 ├── _meta/ # 元数据标注 ├── 语言DNA.md # L1 分析产物 ├── 文章结构模板.md # L2 分析产物 ├── 写作视角与认知框架.md # L3-L5 分析产物 ├── 视觉风格指南.md # L6 分析产物 └── Writing-DNA.md # 最终整合文档
其中 Writing-DNA.md 是最终整合文档,适合后续直接喂给 agent,作为写作前的风格上下文。
快速上手
- 让 agent 抓取或手动准备至少 20 篇完整文章,放入命名为
raw/或raw-corpus/的文件夹。 - 让 agent 使用
writing-dna-skill,或完整阅读SKILL.md,并按流程蒸馏所有文章。 - 等待 agent 输出:
语言DNA.md文章结构模板.md写作视角与认知框架.md视觉风格指南.mdWriting-DNA.md
- 后续写作前,让 agent 先重新阅读所有蒸馏产物,再按该风格写作。
可以这样开始一次蒸馏:
请使用 writing-dna-skill 蒸馏分析这个目录里的所有文章。
使用蒸馏好的风格
想让复刻效果更稳定,不要只在第一次写作时让 agent 读取风格文档。SKILL.md 第六节把每次写作前的读取要求写成了硬性步骤:
- 先布置写作任务,给 agent 相关选题的足够上下文、认知等。
- 让 agent 重新阅读全部蒸馏产物——四份分层产物加
Writing-DNA.md,一份都不跳过。整合文档是压缩后的结论,具体语感只存在于分层产物里。 - 再让 agent 读 5 篇体裁和题材最接近的
raw/原文。优先按_meta/的article_type和topic_tags筛,匹配超过 5 篇时取最近的。读原文不是为了找素材,而是校准分层产物描述不出来的东西:句子的呼吸感、段落怎么接、什么时候突然用一个短句。 - 要求 agent 按蒸馏产物中的语言、结构、认知和视觉规则写作。
- 如果输出不像,要求 agent 对照
语言DNA.md、文章结构模板.md、写作视角与认知框架.md逐项自检后重写。
规则冲突时的优先级:用户本次的明确指令 > 匹配当前体裁的结构模板 > 语言特征与视觉风格 > 认知框架。原文里的具体观点和事实不能直接搬进新文章——复刻的是写法,不是内容。
可以这样说:
请先阅读这个作者目录下的所有蒸馏产物,尤其是 Writing-DNA.md、语言DNA.md、文章结构模板.md、写作视角与认知框架.md 和视觉风格指南.md。 然后从 raw/ 里挑 5 篇和我这次要写的题材最接近的原文通读,说一下这 5 篇的共同语感。 最后根据这些风格规则,帮我写一篇面向读者的文章。主题是:……
写完之后:去掉 AI 味
蒸馏得再准,模型写出来还是常有 AI 痕迹。这是两个不同的问题。蒸馏解决的是「像不像这个作者」,AI 味是「像不像机器写的」。风格对了,句子仍可能动不动就「不是 A 而是 B」、小标题一律「一、二、三」编号、段落开头突然抛一句「听起来像……」。
skills/lieflat-less-ai-tone/ 是流程的最后一道工序,按明确列出的规则清理这类痕迹。它随本仓库一起安装,不需要额外操作。
装好之后:
请用 lieflat-less-ai-tone 的规则,检查并改写刚才那篇文章。 先读这个作者的语言DNA.md,冲突时以蒸馏产物为准。
它采用白名单式改写,只处理清单里列出的规则,没命中的句子逐字保留,也不动文章结构。每条规则都有可定位的触发标记,并经过 300 篇 AI 输出与 329 篇真实文章的对比实测,不靠”读起来像 AI”这种语感判断。完整的研究方法、数据与被推翻的预设见 lieflat-less-ai-tone。
要点:蒸馏产物与去 AI 味规则冲突时,以蒸馏产物为准。 那是目标作者的真实写法,不是 AI 痕迹。比如某作者本来就爱用破折号,就不该按通用规则删掉。
为什么有效
这个 skill 的核心是让 agent 把风格拆成多个可检查的层次,将写作风格用脚本分析的方式沉淀总结,并在写作前将注意力聚焦在蒸馏产物上,因此能复刻写作风格。
这样得到的是一组可以被 agent 反复读取、执行和自检的风格规则。
Make 写作 Happy Again !
重要边界
这个项目用于学习、分析、风格研究和个人写作资产沉淀。请不要用于冒充作者本人、误导读者,或侵犯他人版权。
开源仓库不应包含未经授权的原文语料。你可以放目录模板、字段模板、说明文档和自己拥有版权的示例文本。
文件结构
writing-dna-skill/
├── SKILL.md
├── README.md
├── README.en.md
├── LICENSE
├── agents/
│ └── openai.yaml
├── references/
│ └── workflow.en.md
├── docs/
│ ├── release-checklist.md
│ └── usage-boundaries.md
├── templates/
│ └── author-corpus/
│ ├── zh/ # 中文模板与中文文件名
│ └── en/ # 英文模板与英文文件名
├── skills/
│ └── lieflat-less-ai-tone/ # 去 AI 味规则集(随本仓库安装)
└── examples/
└── format-only/
MIT
查看原始 SKILL.md
---
name: writing-dna-skill
description: 从至少 20 篇完整文章中蒸馏可复用的写作 DNA,分析语言、文章结构、选题逻辑、素材策略、认知框架和视觉风格,并生成 Writing-DNA.md;按该 DNA 写作时会读取全部蒸馏产物和 5 篇相关原文。用于中英文作者、账号、品牌或出版物的风格分析与一致性写作。 Distill reusable Writing DNA from at least 20 complete articles for Chinese or English authors, publications, brands, and accounts; use for language, structure, topic logic, source strategy, cognitive-frame, and visual-style analysis.
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# 写作蒸馏器.skill
> 英文名:`writing-dna-skill`
## 使用语言与模板
将“对话语言”和“产物语言”分开处理:
1. 使用用户的对话语言进行交互,除非用户明确指定其他语言。
2. 用户明确指定产物语言时,以用户选择为准。
3. 未指定时,使用原始语料的主要语言。
4. 语料混合且无法判断时,使用对话语言。
中文产物使用 `templates/author-corpus/zh/`。英文产物使用 `templates/author-corpus/en/`,并按需读取 `references/workflow.en.md` 以获取英文文件名和表达规范。
| 分析产物 | 中文文件名 | 英文文件名 |
| - | - | - |
| L1 语言 DNA | `语言DNA.md` | `language-dna.md` |
| L2 文章结构 | `文章结构模板.md` | `structure-patterns.md` |
| L3-L5 认知框架 | `写作视角与认知框架.md` | `cognitive-framework.md` |
| L6 视觉风格 | `视觉风格指南.md` | `visual-style-guide.md` |
| 最终整合文档 | `Writing-DNA.md` | `Writing-DNA.md` |
下文中出现产物文件名时,始终根据已选定的产物语言使用上表对应的文件名。
## 一、目标
从某个账号/作者的历史文章中,提炼出可复用的**写作 DNA**——不是摘要,而是可操作的规则集,用于:
1. **理解** 该账号/作者的写作视角、选题逻辑、语言风格
2. **复刻** 该账号/作者的写作风格(输出近似风格的文章)
3. **对比** 不同账号/作者在同一议题上的表达差异
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## 二、蒸馏的六个层次
| 层次 | 分析对象 | 提取方法 | 输出形式 |
| - | - | - | - |
| **L1 表层语言** | 词频、句长、标点、修辞 | 脚本统计 | 词频表 + 句式清单 |
| **L2 文章结构** | 开头 hook、正文架构、结尾收束 | 人工标注 | 结构模板(按类型分类) |
| **L3 选题逻辑** | 发布时机、切入角度、话题优先级 | 归纳分类 | 选题判断树 |
| **L4 素材策略** | 引用来源类型、权威对象选取标准、数据使用方式 | 阅读归纳 | 素材偏好清单 |
| **L5 认知框架** | 作者的世界观、价值判断、对主题的核心假设 | 深度阅读 | 核心命题列表 |
| **L6 视觉风格** | 配图策略、排版格式、字体层级、色彩使用 | 图文统计 + 截图采样 | 视觉风格指南 |
> **原则**:L1-L2 是"怎么写",L3-L5 是"怎么想",L6 是"怎么呈现"。完整的风格复刻需要三者结合。
### 跨层原则:图片内容必须纳入分析
许多文章的图片不是装饰——截图、对话记录、数据表格、用户评论中的文字是论证链的一部分。分析时必须**打开图片查看内容**,否则会遗漏:
- **L2 文章结构**:截图在叙事中的承重角色(转折点在截图里、证据链由截图构成)
- **L4 素材策略**:截图是核心素材形式,精确数据往往只存在于图片中
- **L6 视觉风格**:图片的功能分类(证据型/演示型/数据型/叙事推进型/情绪型)和图文协作模式
**执行要求**:Step 3-6 的分析中,至少抽样 5-10 篇文章逐张查看图片内容,评估图片携带的实质性信息比例。
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## 三、工作流程
### Step 1:原始素材收集
**目标**:建立该账号/作者的文章语料库
- 收集渠道:公众号、博客、Newsletter、官网、社交平台等历史文章
- 数量建议:至少 20 篇完整文章
- 文件格式:`.md` 或 `.txt`,存入对应目录的 `raw/` 或 `raw-corpus/` 文件夹
- 覆盖范围:尽量包含不同时期、不同类型的文章(访谈 / 深度 / 短评)
**文件命名规范**:
```
YYYY-MM-DD 内容类型 文章标题-来源.md
```
---
### Step 2:元数据标注(`_meta/` 目录)
为每篇文章创建元数据记录,字段如下:
```json
{
"title": "文章标题",
"date": "YYYY-MM-DD",
"author": "作者姓名",
"column": "内容系列名称",
"article_type": "访谈 | 深度分析 | 短评 | 观察 | 综述",
"topic_tags": ["AI", "创业", "商业模式"],
"hook_type": "问题式 | 场景式 | 数据式 | 观点式 | 悬念式",
"structure_pattern": "总-分-总 | 时间线 | 对比式 | Q&A",
"source_types": ["一手素材", "公开资料", "案例对比"],
"word_count": 3200,
"notable": "值得标注的特殊之处(可留空)"
}
```
> 元数据是后续统计分析和规律归纳的基础,不可跳过。
---
### Step 3:脚本分析(L1 表层语言)
运行以下分析,提取表层语言特征:
**词频分析**
- 高频名词(100 个)
- 高频动词(50 个)
- 高频副词(过度使用的副词 = 需要过滤的噪声)
**句式分析**
- 平均句长(字符数)
- 短句(≤15字)占比
- 长句(≥50字)占比
- 段落平均句数
**标点与格式**
- 破折号 vs 括号的使用比
- 引号使用场景
- 小标题平均字数
- 中英文混用模式
**输出**:中文产物写入 `语言DNA.md`;英文产物写入 `language-dna.md`。内容包含词频表和句式规律总结。
---
### Step 4:结构标注(L2 文章结构)
对每篇文章人工标注结构骨架,记录:
```
[开头 hook 类型] + [字数]
→ [第一转折点/核心问题引入]
→ [正文结构:总-分 / 对比 / 时间线 / Q&A]
→ [结尾处理方式:收束 / 悬念 / 呼吁 / 自然结束]
```
归纳后,按**内容类型**整理为可复用的结构模板,例如:
**访谈类模板**:
```
引题段(150-300字)
→ 为什么此时此人值得聊(1句)
→ 关键背景(2-3句)
→ 本篇核心问题(1-2句)
正文 Q&A
→ 每个大话题前有小标题(4-8字)
→ 每小节 3-6 轮对话
结尾
→ 多为自然收束,无刻意升华
```
**输出**:中文产物写入 `文章结构模板.md`;英文产物写入 `structure-patterns.md`。按内容类型分类。
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### Step 5:选题与认知框架归纳(L3-L5)
这是最需要深度阅读的部分,无法用脚本替代。
**选题逻辑归纳**(L3)
- 他们倾向于在什么时机切入?(早期判断 / 跟进分析 / 事后复盘)
- 同一话题,他们的切入角度是什么?(当事人视角 / 读者视角 / 系统视角)
- 什么类型的话题他们不写?
**素材策略**(L4)
- 主要依赖哪类素材?(一手观察 / 二手整理 / 数据引用)
- 权威对象选取标准是什么?
- 如何处理敏感或争议性信息?
- **图片作为素材**:截图在论证中承担什么角色?(纯配图 vs 承重结构)精确数据是否只存在于截图中?图文之间的协作模式是什么?
**认知框架**(L5)
- 该账号/作者对主题的核心假设是什么?
- 反复出现的核心命题(3-5 条)
- 他们认为什么是"好对象"、"好作品"?
**输出**:中文产物写入 `写作视角与认知框架.md`;英文产物写入 `cognitive-framework.md`。
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### Step 6:视觉风格与排版分析(L6)
这一层分析文章的视觉呈现——读者看到的不只是文字,还有图片节奏、字体层级、排版密度。风格复刻如果只复刻文字而忽略视觉,出来的东西"读着像但看着不像"。
**配图策略**
- 图文比:每篇文章平均配图数量、图片间距(每隔多少段落出现一张图)
- 图片类型分布:界面截图 / 数据图表 / 人物照 / 概念示意图 / meme / 纯装饰
- 首图风格:是否有封面图?风格是实拍、插画还是纯文字排版?
- 图片来源模式:原创拍摄 / 官方素材 / 网络素材 / AI 生成
- **图片功能分类**(需逐张查看图片内容):证据型(社交截图/对话/评论)/ 演示型(界面/过程/代码输出)/ 数据型(排行榜/图表)/ 叙事推进型(故事转折在图中)/ 情绪型(meme)/ 权威型(论文/人物照)
- **图文协作模式**:文字和图片如何分工?(引导语→截图→解读?截图即论证?文字概括+截图精确?)
**排版格式**
- 字号层级:正文字号、标题字号、引用/注释字号(从 HTML `font-size` 提取)
- 加粗使用频率:每千字加粗次数、加粗用于强调关键词还是整句
- 段落长度:平均段落字数、是否有刻意的短段落节奏(如一句一段)
- 分隔方式:用小标题分段 / 用分隔线 / 用空行 / 用加粗句作为"隐性标题"
**色彩与强调**
- 是否使用彩色文字?用于什么场景?(重点标注 / 链接 / 引用)
- 背景色块的使用:灰底引用框 / 高亮色块 / 代码块样式
- 整体色调倾向:素净黑白 / 彩色活泼 / 深色主题
**提取方法**
- 如有原始 HTML:统计 `font-size`、`font-weight`、`color`、`background` 属性分布
- 如仅有 Markdown:从 `**`(加粗)、`##`(标题)、`>`(引用)、`![]()`(图片)等标记提取排版规律
- **必做**:抽样 5-10 篇文章逐张打开图片,分析图片功能类型和图文协作模式
- 统计图片数量、位置分布、功能分类占比
**输出**:中文产物写入 `视觉风格指南.md`;英文产物写入 `visual-style-guide.md`。内容包含配图策略、排版规律和色彩使用总结。
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### Step 7:蒸馏产物整合
将以上分析整合为一份可直接用于 AI 复刻的文档:
```
写作 DNA 文档(Writing-DNA.md)
├── 语言特征(来自 L1)
├── 结构模板(来自 L2,按类型分类)
├── 选题判断标准(来自 L3)
├── 素材使用规范(来自 L4)
├── 核心认知框架(来自 L5)
└── 视觉风格指南(来自 L6:配图策略 + 排版 + 色彩)
```
这份文档应满足:**给任何一个没读过该账号/作者的人,他读完下笔能写出 70 分的近似风格文章——不仅文字像,视觉呈现也像。**
---
## 四、目录结构规范
(本节说明蒸馏产物的存放位置,写作阶段的使用方式见第六节。)
每个账号或作者目录建议采用以下结构。中文产物使用左侧文件名,英文产物使用括号中的英文文件名:
```
账号或作者名称/
├── raw/ # 原始文章语料(.md 格式)
├── _meta/ # 元数据标注(JSON 或 .md)
├── 语言DNA.md # English: language-dna.md
├── 文章结构模板.md # English: structure-patterns.md
├── 写作视角与认知框架.md # English: cognitive-framework.md
├── 视觉风格指南.md # English: visual-style-guide.md
├── Writing-DNA.md # 最终整合文档(可直接嵌入 skill)
└── index.html # 可选:可视化展示页面
```
---
## 五、质量标准
蒸馏产物完成后,用以下标准自检:
- [ ] 给 AI 喂入 Writing-DNA.md,能否写出该账号/作者风格的文章(评分 ≥7/10)
- [ ] L2 结构模板覆盖了该账号/作者至少 3 种内容类型
- [ ] L5 认知框架提炼出至少 3 条非显而易见的核心命题
- [ ] 元数据覆盖至少 80% 的语料文章
- [ ] L6 视觉分析覆盖配图策略、排版格式、色彩使用三个维度
- [ ] Writing-DNA.md 单文档字数控制在 4000 字以内(过长 = 没蒸馏干净)
---
## 六、使用蒸馏产物写作
蒸馏完成后,每次按该 DNA 写作前,**必须先完成下面的读取步骤**。不允许只凭 `Writing-DNA.md` 或凭上一轮对话的记忆下笔——整合文档是压缩后的结论,具体的语感、句子长短、过渡方式和标点习惯只存在于分层产物和原文里。
### 6.1 每次写作前必读
**第一步:读完全部蒸馏产物**(四份分层产物 + 整合文档,一份都不能跳过)
| 读什么 | 中文文件名 | 英文文件名 | 提取什么 |
| - | - | - | - |
| L1 语言 | `语言DNA.md` | `language-dna.md` | 高频词、句长分布、标点习惯、中英混用方式 |
| L2 结构 | `文章结构模板.md` | `structure-patterns.md` | 匹配本次体裁的结构模板 |
| L3-L5 认知 | `写作视角与认知框架.md` | `cognitive-framework.md` | 切入角度、素材偏好、核心命题 |
| L6 视觉 | `视觉风格指南.md` | `visual-style-guide.md` | 配图位置与类型、加粗密度、段落节奏、分隔方式 |
| 整合 | `Writing-DNA.md` | `Writing-DNA.md` | 总体约束与优先级 |
**第二步:读 5 篇相关的 raw 原文**
从 `raw/` 中选 5 篇与本次写作**体裁和题材最接近**的文章通读。选取方式:
1. 优先用 `_meta/` 的 `article_type` 和 `topic_tags` 筛选匹配项
2. 匹配项超过 5 篇时,取时间最近的 5 篇(近期文章更代表当前风格)
3. 匹配项不足 5 篇时,用同体裁不同题材的文章补齐到 5 篇
4. `_meta/` 不完整或缺失时,直接按文件名中的日期和标题判断
读 raw 的目的不是找素材,而是校准分层产物里描述不出来的东西:句子的实际呼吸感、段落之间怎么接、什么时候突然用一个短句、口语和书面语怎么混。**读完要能说出这 5 篇的共同语感**,再开始写。
### 6.2 写作时的优先级
规则冲突时按此顺序取舍:
1. 用户的明确指令(本次要求的题材、长度、平台、语言)
2. L2 结构模板中匹配当前体裁的那一套
3. L1 语言特征与 L6 视觉风格
4. L3-L5 认知框架(决定观点立场和素材选择,不决定句式)
原文里的具体观点和事实**不能直接搬进新文章**——复刻的是写法,不是内容。
### 6.3 写完之后:清理 AI 痕迹
写作完成后,用 `skills/lieflat-less-ai-tone/` 的规则清理成稿中的 AI 痕迹。它采用白名单式改写,只处理规则清单内的问题,不改文章框架,也不覆盖本次写作已遵循的 DNA 特征。
**蒸馏产物与去 AI 味规则冲突时,以蒸馏产物为准**——那是目标作者的真实写法,不是 AI 痕迹。