magiccube/agentara/technical-writing-skill
Claude Code and agent skill by magiccube/agentara
- community
Checking that the SKILL.md file is still in the repository.
A skill for technical writing. This skill should be used when users want to write a technical article.
Install
npx vskill@latest install magiccube/agentara/technical-writing-skillSKILL.md
Overview
这是一个模块化、渐进式加载的技术写作 skill。
整个写作流程分为 4 个阶段,每个阶段有独立的文档指南:
Workflow
阶段 0: 主题确认 📋
目标: 明确写作主题、目标读者、核心价值
详细指南: 👉 当进入此阶段时,读取 stage-0-topic.md
产出文件: wikis/writing/drafts/{article-slug}/00-topic.md
下一步: 用户确认后 → 进入阶段 1
阶段 1: 深度调研 🔍
目标: 通过搜索、阅读、分析,形成对主题的深入理解
详细指南: 👉 当进入此阶段时,读取 stage-1-research.md
产出文件: wikis/writing/drafts/{article-slug}/01-research.md
关键检查: 👉 参考 checklists/research-checklist.md
下一步: 用户确认调研充分 → 进入阶段 2
阶段 2: 大纲设计 📝
目标: 设计文章结构,明确每个章节的内容和目标
详细指南: 👉 当进入此阶段时,读取 stage-2-outline.md
产出文件: wikis/writing/drafts/{article-slug}/02-outline.md
关键检查: 👉 参考 checklists/outline-checklist.md
下一步: 用户确认大纲合理 → 进入阶段 3
阶段 3: 内容创作 ✍️
目标: 根据大纲创作完整文章
详细指南: 👉 当进入此阶段时,读取 stage-3-writing.md
产出文件: wikis/writing/drafts/{article-slug}/03-draft-v1.md
关键检查: 👉 参考 checklists/writing-checklist.md
下一步: 用户反馈 → 进入阶段 4
阶段 4: 迭代优化 🔄
目标: 根据反馈持续优化,直到满意
详细指南: 👉 当进入此阶段时,读取 stage-4-iteration.md
产出文件:
03-draft-v2.md,03-draft-v3.md...03-draft-final.md
下一步: 用户满意 → 发布到 wikis/writing/published/
Quick Start
用户发起写作请求
当用户说:"我想写一篇关于 XXX 的文章"
立即执行:
- 读取主题确认指南:
`` Read: .claude/skills/technical-writing-skill/stage-0-topic.md ``
- 按指南与用户对话,确认:
- 文章主题
- 目标读者
- 文章类型
- 预期长度
- 创建工作目录:
``bash wikis/writing/drafts/{article-slug}/ ``
- 使用模板生成 `00-topic.md`:
`` Read: templates/00-topic-template.md 填充后 Write 到工作目录 ``
- 征求用户确认,获得确认后 → 进入阶段 1
Progressive Loading Strategy
🔑 核心原则
只在需要时加载对应阶段的文档,避免一次性加载所有内容。
📚 加载时机
| 阶段 | 触发条件 | 需要加载的文档 | |
|---|---|---|---|
| 阶段 0 | 用户发起写作请求 | stage-0-topic.md + templates/00-topic-template.md | |
| 阶段 1 | 用户确认主题 | stage-1-research.md + templates/01-research-template.md + checklists/research-checklist.md | |
| 阶段 2 | 用户确认调研充分 | stage-2-outline.md + templates/02-outline-template.md + checklists/outline-checklist.md + wikis/writing/technical-writing-guide.md | |
| 阶段 3 | 用户确认大纲 | stage-3-writing.md + checklists/writing-checklist.md + wikis/writing/technical-writing-guide.md | |
| 阶段 4 | 用户提供反馈 | stage-4-iteration.md + templates/version-changelog-template.md |
💡 上下文优化技巧
- 阅后即弃: 读取指南文档后,提取关键步骤,不需要完整保留在上下文中
- 模板复用: 模板文件读取后直接填充使用,不保留原始模板
- 检查清单: 在完成某阶段后读取,用于自查,完成后可以丢弃
File Structure
Global References
以下文件在多个阶段都会用到,可根据需要加载:
- 写作风格指南:
wikis/writing/technical-writing-guide.md - 阶段 2(大纲设计)需要
- 阶段 3(内容创作)需要
- 已发布文章:
wikis/writing/published/ - 可作为风格参考
- 可作为系列文章索引来源
State Management
当前状态跟踪
在执行过程中,维护以下状态信息(轻量级):
阶段切换
每次切换阶段时:
- ✅ 总结当前阶段成果
- 📋 征求用户确认
- 🗑️ 清理不再需要的上下文
- 📚 加载下一阶段的指南文档
Example Flow
完整流程示例
用户: "我想写一篇关于 LangGraph 1.0 的实战教程"
AI:
用户: "确认"
AI:
用户: "充分,继续"
AI:
... 以此类推
Benefits of Modular Design
✅ 优点
- 上下文高效: 只加载当前需要的内容
- 易于维护: 每个阶段独立,修改不影响其他部分
- 灵活扩展: 可以轻松添加新阶段或子模块
- 版本控制: 每个文档独立,便于 Git 管理
📊 上下文节省估算
假设完整 SKILL.md 为 10,000 tokens:
- 传统单文件: 每次加载 10,000 tokens
- 模块化加载:
- 主文件: 2,000 tokens
- 每个阶段: 1,500-2,000 tokens
- 平均每次: 3,500-4,000 tokens
- 节省 60%+ 🎉
Version History
- v1.0 (2026-02-14): Modular progressive disclosure design
Next Steps
开始创作时,请说:
"我想写一篇关于 [主题] 的文章"
我将引导你完成整个流程!
Security
- Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryCheckinguser-home/.claude/skills/technical-writing-skill/SKILL.md
Popularity
- Repository stars
- 462
- Repository forks
- 54
- 7-day trend score
- 31
Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.
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
- Continue
- Kilo Code
- Junie
- Trae
- OpenHands
- Qwen Code
- AI Agent
- Tabnine Chat
- Sourcegraph Cody
- Amazon Q
- Firebase Genkit
- Sweep
- Devin
- Phind
- Mentat
- Claude Desktop
- Aider
- GPT Pilot
- Plandex
- bolt.new
- v0
- Replit Agent
- Anse
- TypingMind
- BetterChatGPT
- LibreChat
- Warp AI
- Pieces
- Fig AI
Embed badge
[](https://verified-skill.com/skills/magiccube/agentara/technical-writing-skill)