cyhzzz/finance_aigc_skills/style-learning

Claude Code and agent skill by cyhzzz/finance_aigc_skills

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风格学习子技能:从用户提供的多篇满意文章中,提取作者的写作风格,生成多平台风格手册和System Prompt注入。 支持:同一平台多篇文章 / 跨平台同一作者 / 单一文章学习。 由主管道 Step Onboard 和辅助功能「学习我的风格」调用。

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SKILL.md

风格学习流程

核心定位

从用户提供的满意文章中,深度提取写作风格特征,生成「作者风格手册」供多平台创作使用。


完整工作流

Phase 1 文章采集存档 ✋
↓
Phase 2 多维度风格分析
↓
Phase 3 一致率分析 → 风格画像
↓
Phase 4 多平台风格生成 ✋
↓
Phase 5 System Prompt注入 + 风格手册定稿 ✋

Phase 1: 文章采集存档 ✋

强制优先原则:风格必须来自你本人发布的真实文章,不使用预设人格模板。
1 篇即可提取,3 篇以上提取更完整。
询问用户
请提供你最满意的文章(1篇起,3篇以上更完整)。
支持以下方式:
- 粘贴文本(直接粘贴文章内容)
- 上传文件(.md / .txt)
- 指定URL(公众号/知乎/微博链接)
来源平台:{平台名称}
作者名:{作者名}
素材验证
文章数量处理方式
≥3 篇完整提取(8+11 维度)
1-2 篇轻量提取(已识别的维度提取,未明确的标注 [待补充])
0 篇引导用户提供;用户拒绝 → 降级人格,明确警告准确度有限
⚠️ 人格降级警告:如用户拒绝提供文章,将使用预设人格模板(midnight-friend / warm-editor 等)。这是通用模板,不是你本人的风格,文章辨识度和人感会显著降低。请优先说服用户提供至少 1 篇真实文章。
存档
bash
# URL抓取
python3 {skill_dir}/scripts/fetch_article.py <url> -o \/style_samples/article_{N}.md
# 本地保存
# 文章存入 \/style_samples/
存档
bash
# URL抓取
python3 {skill_dir}/scripts/fetch_article.py <url> -o \/style_samples/article_{N}.md
# 本地保存
# 文章存入 \/style_samples/
Phase 1 确认点

展示采集到的文章列表,请用户确认:

  • 文章列表和字数
  • 来源平台和作者是否正确
  • 是否可以开始提取(1篇起即可,3篇以上更完整)

最低要求:1 篇。如用户仅提供 1 篇,告知将执行轻量提取模式。


Phase 2: 多维度风格分析

分析框架
读取: skills/style-learning/references/style-extract.md
读取: skills/style-learning/references/author-profile.md
8维度深度提取(财经场景)
序号维度提取内容权重
1标题格式主标题结构、副标题格式、栏目名称20%
2段落结构段落数量、每段功能定位、段落间衔接逻辑20%
3句式特征句子长度偏好、条件判断句、概率表达15%
4词汇特征专业术语库、特色比喻词、谨慎词使用15%
5分析逻辑数据→事件→逻辑→结论→建议框架20%
6数据规范数据类型、精确度要求、对比表达、来源标注参考
7固定表达段落开头固定语、结尾固定格式、品牌呼号10%
8数据需求必需数据、可选数据、资讯需求参考
作者定位识别
读取: skills/style-learning/references/author-profile.md

提取内容:

  • 身份标签(分析师/自媒体/机构/个人)
  • 内容定位(专业向/小白向/混合)
  • 读者画像(谁在读这篇文章)
  • 平台差异(跨平台录入时,分析同一作者在不同平台的风格差异)
11维度深度提取(小红书场景,额外)
序号维度提取内容
9段落强制开头语每段必须使用的固定开头语
10比喻体系核心比喻词 + 指代含义
11图片使用图片数量偏好、封面/尾页结构
输出格式
markdown
# 风格分析报告
## 维度1:标题格式
-主标题:【】格式,{字数}字
-副标题:——格式
-栏目:{栏目名}
## 维度2:段落结构
-段落数量:{N}段
-各段功能:{列表}
-段落长度:{范围}
## 维度3:句式特征
-平均句长:{长度}
-条件句:{数量}处
-概率表达:{数量}处
## 维度4:词汇特征
-专业术语:{列表}
-比喻词:{列表}
-谨慎词:{列表}
## 维度5:分析逻辑
-框架:{描述}
-因果链:{模式}
-转折词:{列表}
## 维度6:数据规范
-数据类型:{列表}
-精确度:{要求}
-来源标注:{格式}
## 维度7:固定表达
-开头语:{列表}
-结尾格式:{格式}
-品牌呼号:{格式}
## 维度8:数据需求
-必需数据:{列表}
-可选数据:{列表}
## 作者定位
-身份标签:{描述}
-内容定位:{描述}
-读者画像:{描述}

Phase 3: 一致率分析 → 风格画像

一致率规则
一致率类型处理方式
≥80%核心模式进入风格画像
50-79%标准模式标记为可选变体
<50%个人偏好作为个性化选项
风格画像生成
读取: skills/style-learning/references/style-extract.md

输出《作者风格创作手册》7章框架:

markdown
# 《{作者名}风格创作手册》
## 一、风格核心定位
-**风格一句话定义**:{描述}
-**精神内核**:{描述}
-**拟达到的读者感知**:{描述}
## 二、语气与语态规范
-**主导语气**:{描述}
-**语态参数**:
-正式度:{1-5分}
-抽象度:{1-5分}
-情感浓度:{1-5分}
-**语气禁区**:{描述}
## 三、文章结构蓝图
-**通用结构模板**:{描述}
-**节奏控制**:{描述}
-**结构禁忌**:{描述}
## 四、句式与词汇偏好
-**标志性句式**:{列表}
-**词汇光谱**:{描述}
## 五、标志性修辞与手法
-**比喻系统**:{描述}
-**对比策略**:{描述}
-**论证手法**:{描述}
## 六、写作反模式(常见误区)
| 误区 | 错误示例 | 正确示例 | 核心原因 |
|:--- |:---|:---|:---|
| ... | ... | ... | ... |
## 七、修改与核查清单
-【宏观层】{描述}
-【中观层】{描述}
-【微观层】{描述}

Phase 4: 多平台风格生成 ✋

平台差异化分析
读取: skills/style-learning/references/platform-diff.md
输出:各平台风格手册
平台手册文件
微信公众号references/platform_styles/wechat_style.md
小红书references/platform_styles/xhs_style.md
微博references/platform_styles/weibo_style.md
知乎references/platform_styles/zhihu_style.md
今日头条references/platform_styles/toutiao_style.md
抖音短视频references/platform_styles/douyin_style.md
哔哩哔哩中视频references/platform_styles/bilibili_style.md
各平台手册内容

每个平台手册包含:

markdown
# {作者名} × {平台名} 风格手册
## 平台风格调整说明
**语气正式度调整**:{从通用风格的N/N/N调整为N/N/N}
**段落结构调整**:{描述}
**数据呈现调整**:{描述}
**风险提示调整**:{描述}
## 差异化要点
**强化项**:
-{从通用风格中强化哪个特点}
**弱化项**:
-{从通用风格中弱化哪个特点}
**新增项**:
-{该平台特有的风格要求}
## 写作提示词
{该平台的专用写作提示词,供用户复制参考}
Phase 4 确认点

展示各平台风格手册摘要,请用户确认:

【风格学习完成】✋
📱 微信长文
- 语气正式度:3.5/5(比原文稍正式)
- 段落结构:长段落为主,平均300字
- 数据呈现:精确到小数点后2位
- 风险提示:每篇结尾必含
- 调整点:新增「数据→结论」的论证链条强化
📸 小红书
- 语气正式度:2/5(口语化、emoji点缀)
- 段落结构:短段落+空行,平均80字
- 数据呈现:整数+对比,大数字梗概
- 风险提示:固定收尾模板
- 调整点:强化「个人体验+情绪共鸣」模块
🐦 微博
- 语气正式度:1.5/5(极度口语化)
- 段落结构:单段落,140字以内
- 数据呈现:核心数据+一句话解读
- 风险提示:极简风险词
- 调整点:固定「一句话观点+话题标签」结构
…(其他平台同理)
【确认】风格手册已定稿
【重新学习】调整原始素材后重新分析
【分平台调整】单独修改某个平台的风格手册

Phase 5: System Prompt注入 + 风格手册定稿 ✋

System Prompt注入

将风格参数静默注入系统上下文,用户无感知:

markdown
# System Prompt 注入内容
## 作者风格参数
-风格名:{作者名}
-正式度:{N}/5
-抽象度:{N}/5
-情感浓度:{N}/5
-语气禁区:{列表}
## 段落结构
-段落数:{N}段
-开头语:{列表}
-结尾格式:{描述}
## 词汇参数
-高频术语:{列表}
-比喻词:{列表}
-禁用词:{列表}
## 句式参数
-标志性句式:{列表}
-条件判断句:{使用规则}
-概率表达:{使用规则}
固化资源复制

【必须执行】 从固化资源池复制合规红线到输出目录:

bash
cp {skill_dir}/skills/style-learning/fixed/compliance.md \
{skill_dir}/references/compliance.md
自测评验证

【必须执行】 保存前运行自测评脚本:

bash
python3 {skill_dir}/skills/style-learning/scripts/self_eval.py \
--style-dir {skill_dir}
  • 整体通过 → 继续保存
  • 未通过 → 按报告修复 → 重新验证(最多3轮)
  • 3轮未达标 → 标注警告,提示用户人工检查
风格档案保存
bash
# 保存到 爆款智坊 目录
{saved to}:
{skill_dir}/style.yaml # 系统用风格参数
{skill_dir}/references/style_manual.md # 通用风格手册(用户可见)
{skill_dir}/references/platform_styles/ # 各平台差异化手册
{skill_dir}/references/exemplars/ # 范文风格库(原始样本)
{skill_dir}/references/compliance.md # 合规红线(固化资源)
Phase 5 确认点
【风格学习完成】✅
风格档案已保存:
- style.yaml — 系统风格参数
- references/style_manual.md — 通用风格手册
- references/platform_styles/ — 各平台风格手册
- references/exemplars/ — 范文样本库
- references/compliance.md — 合规红线(固化资源)
自测评:✅ 通过
【开始写作】→ 进入主流程
【查看风格手册】→ 展示完整手册内容
【修改风格档案】→ 进入风格调整

持续学习:风格飞轮

学习我的修改

用户编辑文章后说「学习我的修改」:

  1. 对比初稿 vs 用户修改稿
  2. 提取新增风格特征
  3. 更新 style.yaml + exemplars/
  4. 提示:「已学习X处修改,风格档案已更新」
重新学习

用户说「重新学习风格」:

  1. 清空 references/exemplars/
  2. 从 Phase 1 重新执行
  3. 提示:「已重新学习,最新风格档案已更新」

参考文件索引

文件内容
references/style-extract.md8维+11维风格提取规则(含内容标准+IP一致性规则)
references/author-profile.md作者定位分析框架
references/platform-diff.md跨平台差异分析
scripts/self_eval.py自测评辅助脚本(量化评分≥80%通过)
fixed/compliance.md固化资源池:合规红线

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
3
7-day trend score
7

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Refreshed 29 Apr 2026, 6 months ago.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
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  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
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