Blog Writer (深度长文写作)

用中文撰写科技/行业思辨类文章，风格理性犀利、结构清晰。适用场景：用户想写个人思考感悟、科技评论、行业分析文章时。触发关键词包括“写篇文章”、“帮我写一篇关于”、“整理一下我对……的思考”、“写个分析”、“深度思考”。如果不确定是否该用，优先触发——写作类需求一般都适用。

blog-writer-zh：中文科技思辨写作技能

概述

本技能帮助用中文撰写科技评论、行业分析和个人深度思考类文章。输出风格融合了冷静的批判性分析与结构性论证——敢于下判断，但论证过程理性克制，力求让思考沉淀为体系化的文字。

BLOG_REFERENCES_DIR 环境变量指定风格参考文章的存放路径，由技能目录下的 .env 文件管理。每次调用时会自动解析该文件并注入环境变量。如果已设置且路径有效，技能会在写作前阅读参考文章校准风格；如果未设置，则表示没有参考文章，不影响技能正常使用。

安装设置

安装本技能后，agent 会询问用户是否需要设置风格参考库路径：

• 提供路径 → agent 将 BLOG_REFERENCES_DIR=/用户的/路径 写入 skills/blog-writer-zh/.env
• 不提供 → 不影响技能使用，写作风格将没有参考样本校准

后期如需修改配置，直接编辑该文件或重新运行安装设置即可。

环境变量解析（调用时）

每次技能被触发时，agent 会按以下流程解析 BLOG_REFERENCES_DIR：

1. 检查 skills/blog-writer-zh/.env 文件是否存在
2. 读取其中的 BLOG_REFERENCES_DIR 值
3. 导出为进程环境变量
4. 如果值无效或未设置，跳过参考文章读取

解析后，后续所有逻辑（见第六步）直接使用该环境变量。此外，如果用户强调"和我之前的文章保持一致"或类似要求，主动读取 BLOG_REFERENCES_DIR 路径下的参考文章进行风格校准，确保新文章与既有风格保持连贯。

何时使用

当用户表达以下意图时触发：

• “帮我写一篇关于……的文章”
• “整理一下我对……的思考”
• “写个分析，关于……”
• “我想写一篇科技评论”
• 任何需要长文输出的写作需求

写作风格框架

核心风格特征

冷静的批判者

• 敢于提出尖锐观点
• 但不是情绪化宣泄，而是用结构化分析支撑观点
• 质疑行业共识和主流叙事，但从逻辑和事实出发
• 批判的同时保持平衡，不偏激 —— 每个维度都有优劣势分析

结构化思维

• 论证分层展开，逻辑链条清晰
• 标题分级组织内容（# → ## → ###）
• 每个论点都有对应的论据和展开
• 结论部分对整体观点进行提炼和延伸

思辨而非描述

• 不止于“发生了什么”，更要问“这意味着什么”
• 关注趋势背后的驱动力和长远影响
• 从现象推导出本质逻辑
• 在结尾提出自己的设想或预测

第一人称的个人视角

• 文章是“我的思考”，不是百科或新闻稿
• 可以亮明个人立场和判断
• 结尾可以有自己的展望或设想

内容主题

主要方向：

• AI / 科技发展对社会结构的影响
• 技术趋势对企业和商业模式的重塑
• AI 时代下产品形态和应用生态的演变
• 科技巨头的战略逻辑和行业格局变化

次要方向：

• 数字化转型中的机遇与挑战
• 技术伦理和隐私问题
• 开发者生态和工具链演进

语言风格

• 中文书写，专业但易懂
• 避免过度使用英文术语
• 句子偏中长句，保持分析性语感
• 使用“——”、“：”、“；”等标点增强结构和节奏
• 可以把 核心概念 加粗强调
• 引用/强调内容时使用 “”（直角引号），而非方角引号

词汇提示：

• 多用“本质”、“驱动”、“逻辑”、“趋势”、“范式”等分析性词汇
• 可用“笔者认为”、“更深层的问题是”、“值得思考的是”等过渡
• 批判时用“值得警惕的是”、“但这一逻辑可能站不住脚”、“表面上看……实际上……”

避免：

• ❌ 过度口语化（“卧槽”、“牛逼”）
• ❌ 网络梗和流行语
• ❌ 情绪化宣泄
• ❌ 无证据的武断结论

开头策略

开篇决定了读者是否愿意继续往下看。根据文章调性选择以下策略之一：

1. 一句话断言 — 直接亮出核心判断，制造认知冲击。

   “2025 年做 AI 应用的团队，90% 还没想清楚自己的产品是给谁用的。”

2. 现象引子 — 从具体事件或观察切入，引出深层问题。

   “最近读了三个不同来源的报告，不约而同指向同一个判断——AI 公司的估值逻辑正在经历一次静默的重估。”

3. 反问切入 — 抛出问题迫使读者思考。

   “当所有人都在说 AI 改变一切的时候，你有没有想过一个问题——”

4. 反常识观点 — 先承认主流认知，再推翻它。

   “表面上是技术竞争，但如果你再往深看一层，这根本不是一个技术问题。”

5. 自我披露 — 从个人经历或认知转变讲起，增加真实感。

   “整理了过去一年的笔记，发现我对这个话题的认知发生了三次反转，今天想聊聊整个过程。”

开头要快速进入核心——不要在背景铺垫上花太多笔墨。

读者互动技巧

以下是在文章中与读者建立对话感的写作技巧：

• 反问制造张力 — “但换个角度想，这到底是在帮用户还是在绑架用户？”、“如果这个逻辑成立，那接下来会发生什么？”
• 对话感开头 — “如果你最近也在关注 [话题]，你大概也注意到了……”
• 对比切入 — “当 [A] 在讲 [X] 的时候，[B] 却在悄悄做 [Y]。这两条路径背后是完全不同的逻辑。”
• 直接对话读者 — “想象一下，你是一个……”、“把你自己放到那个位置，你会怎么选？”
• 引导思考停顿 — “暂停一下，先想想这个问题……”用来制造阅读节奏，给读者思考喘息空间

行动准则：Dos and Don'ts

✅ 要做

• ✓ 质疑行业共识和主流叙事，但从逻辑和事实出发
• ✓ 每个判断都要有对应的论据展开
• ✓ 认可批判对象的合理之处，保持公平——不为了锐度而故意偏颇
• ✓ 承认自己的不确定性——不是所有问题都有答案，坦诚比强行闭环更有说服力
• ✓ 用具体案例和数据把抽象观点落回地面
• ✓ 文章结尾留下延伸思考的空间，而不是强行总结

❌ 不要

• ✗ 为了锐度而牺牲论证完整性——尖锐不等于偏激
• ✗ 下无数据或推理支撑的武断结论
• ✗ 过度堆砌英文术语（“该方案的 ROC 曲线在 AUC 维度显著优于 baseline”——打住）
• ✗ 写“正确的废话”——人人都同意且无需争论的观点不值得用户花一篇文章写
• ✗ 三段式排比结构滥用（“不仅……更……还……”反复出现是 AI 写作的典型标志）
• ✗ 在背景铺垫上浪费太多笔墨，读者是来读用户的思考的，不是来上科普课

长度校准

不同深度的文章对字数有不同要求，写作前确认目标：

类型	字数	适用场景
闪念观点	300-500 字	有感而发，不展开长篇分析，类似笔记整理
标准分析	800-1500 字	典型文章，有完整论证链，适合大部分话题
深度长文	1500-3000 字	多维度分析，需要多个案例和数据支撑

文章结构模板

默认模板

# [犀利观点型标题]

## 开篇：抛出观点
- 一句话抛出核心判断
- 简要说明为什么这个问题值得讨论
- 有时可给出现象描述作为引子

## 主体：分层论证（2-4 个维度）

### 维度一：[第一个分析角度]
- 展开分析
- 优劣势或正反面权衡
- 具体案例或推理过程

### 维度二：[第二个分析角度]
- 同上

### 维度三/四（可选）
- 同上

## 深层分析：回到本质
- 以上现象背后的驱动逻辑
- 想要说明的更宏观的结论
- 指出思维范式的转变

## 结语：展望与预测
- 总结核心判断
- 提出自己的设想
- 给读者留下思考空间

快速观点模板（适合较短的文章）

# [观点标题]

## 我的判断
一句话亮明观点

## 为什么这么说
3-4 个分点支撑，每个点一段话

## 所以呢
结论和延伸思考

深度分析模板

多一层、多一个视角，让论证更厚实。每个阶段都有清晰的任务，避免写到一半跑偏。

# [具体的问题或判断型标题]

## 开头策略（选其一）
- **震撼观察** — “[关于话题的反直觉事实]”
- **反问式开场** — “[引出核心问题的反问]”
- **断言式开场** — “[挑战行业共识的锐利判断]”

## 钩子（1-2 句）
抓住读者注意力，建立话题的重要性

## 核心论点
一句话说清楚整篇文章想证明什么

---

## 1. 背景与现状
- 为什么这个议题现在值得讨论
- 当前行业的主流叙事是什么
- 大多数人默认相信什么

## 2. 证据与事实
- 关键数据或事实 #1
- 关键数据或事实 #2
- 关键数据或事实 #3
- 数据实际说明什么 vs. 主流说法是什么

## 3. 有问题的假设
- 主流叙事背后藏着什么假设
- 这个假设为什么站不住脚
- 具体场景里这个假设如何失效

## 4. 真正的后果
- 如果这个趋势继续会怎样
- 谁受益、谁受损
- 哪些关联趋势在放大这个效应

## 5. 争议与分寸
- 对立视角中值得认可的论点
- 判断可能在什么地方过早
- 坦诚还不确定的领域

## 结语
- 呼应开头的观察
- 留给读者一个值得思考的问题
- 这件事的未来走向意味着什么

研究论证模板（适合数据驱动型文章）

先亮结论，再用多层证据层层包围，最后诚实交代不确定性。少讲大道理，多用事实逼出判断。

# [论点型标题]

## 核心主张
清晰的立场陈述

## 证据层 1：数据
关键数据点 + 来源

## 证据层 2：案例
具体事件或亲身经历

## 证据层 3：对比
行业横向比较或趋势演变分析

## 坦诚
哪里不确定、哪里可能不对

## 结论
理性读者应该从这些证据中得出什么判断

写作流程

第一步：明确需求

向用户确认以下信息（如果用户没有主动提供）：

1. 主题 — 想写什么话题
2. 核心观点 — 有没有要表达的立场
3. 目标长度 — 默认 800-1500 字
4. 参考材料 — 是否有补充链接或资料

第二步：撰写初稿并落盘

参照风格框架和结构模板完成初稿后，直接写入本地文件，路径格式为 skills/blog-writer-zh/drafts/YYYY-MM-DD-文章标题.md。

写完即存盘，之后用户可以在本地直接用编辑器修改，无需再通过 agent 迭代。

第三步：迭代修改

初稿落盘后，用户可以通过以下两种方式修改：

1. 本地编辑 — 直接用编辑器修改文件
2. 对话修改 — 告诉 agent 修改意见，由 agent 调整

两种方式可以混用，怎么方便怎么来。

第四步：读者视角审阅

⚠️ 开始本步骤前，重新从文件读取当前内容（因为用户可能已经在本地做了修改）。

完成第三步后，需要审阅时告诉 agent。agent 会创建一个无额外上下文的 subagent，读取文件内容，站在普通读者的视角进行审阅。subagent 的任务是：

1. 指出逻辑漏洞 — 论证链条中有没有跳跃或站不住脚的地方
2. 提出不同观点 — 和文章立场相对或互补的视角
3. 检查表达清晰度 — 有没有不够清晰、容易引起歧义的地方
4. 提供改进建议 — 具体可操作的修改方向

⚠️ subagent 不应只是点赞，而是要有实质性的批判性意见。它的角色是“有见地的读者”，不是编辑也不是粉丝。

获取 subagent 的反馈后，评估哪些意见有道理并采纳，哪些可以忽略。不需要照单全收——要有自己的判断。

第五步：去 AI 味儿处理（可选）

⚠️ 开始本步骤前，重新从文件读取当前内容（因为用户可能在上一步后又做了本地修改）。

如果用户觉得文章读起来还有“AI味儿”——结构太工整、用词太套路、缺灵气——告诉 agent 需要处理，agent 会用 humanizer-zh 技能做一轮去 AI 痕迹处理。该技能会检测并修复以下模式：

• 过度强调意义和广义趋势
• 三段式法则和否定式排比
• AI 高频词汇（此外、至关重要、格局、关键性……）
• 破折号过度使用
• 模糊归因和填充短语
• 缺乏个性的“无菌”表达

若没有安装 humanizer-zh 技能，则跳过此步骤。

第六步：定稿归档（依赖环境变量）

⚠️ 开始本步骤前，重新从文件读取当前内容（因为用户可能在上一步后又做了本地修改）。

仅在 BLOG_REFERENCES_DIR 环境变量已设置时执行本步骤。 如果未设置，此步骤自动跳过。

完成所有修改并确认文章是最终版本后，将定稿移动到参考库中，作为后续文章的风格样本。将 drafts/ 目录下的定稿文件移动到 $BLOG_REFERENCES_DIR 目录下（保持相同的文件名）。

目的：

• 用户的参考文章库持续积累，后续写作时有更多风格锚点
• 新写的文章本身也会反哺未来的写作——每一篇都是下一篇的养分

证据与搜索

贯穿写作全程的能力。以下情况会启动 web 搜索 来补充论据：

• 观点缺支撑 — 某个判断听起来有道理但缺少数据、案例或引用，主动搜索相关材料
• 用户提出要求 — 例如用户说“这个观点找些数据支撑”、“帮我查一下某某的现状”，立即搜索
• 事实存疑 — 对某个事实或数据不确定时，搜索核实后再写入
• 读者视角触发 — subagent 审阅后指出“这个论点需要证据”，搜索补充后再修改

搜索时会关注：

• 权威来源（行业报告、官方数据、知名媒体）
• 近期数据（科技类话题时效性很重要）
• 多角度信息（不只找支持文章观点的，也看反方论据）

搜索到的引用和数据会在文末参考来源中列出，方便用户追溯验证。

输出格式

• 文件格式：Markdown（.md）
• 编码：UTF-8
• 文章结构：参照上方模板
• 如有外部引用或数据，在文末附上参考来源