Awesome-claude-skills-cn content-research-writer
通过进行研究、添加引用、改进开头、优化大纲以及对每个部分提供实时反馈来协助撰写高质量内容。将您的写作过程从个人努力转变为协作伙伴关系。
git clone https://github.com/Athe1st3154/awesome-claude-skills-cn
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/Athe1st3154/awesome-claude-skills-cn "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/content-research-writer" ~/.claude/skills/athe1st3154-awesome-claude-skills-cn-content-research-writer && rm -rf "$T"
content-research-writer/SKILL.mdContent Research Writer
此技能作为您的写作伙伴,帮助您研究、大纲、起草和精炼内容,同时保持您独特的风格和声音。
何时使用此技能
- 撰写博客文章、文章或新闻通讯
- 创建教育内容或教程
- 起草思想领导力文章
- 研究和撰写案例研究
- 制作有来源的技术文档
- 使用正确的引用和参考写作
- 改进开头和引言
- 在写作时获得每个章节的逐一反馈
此技能的功能
- 协作式大纲:帮助您将想法结构化为连贯的大纲
- 研究协助:查找相关信息并添加引用
- 改进开头:加强您的开场白以吸引注意力
- 章节反馈:在您写作时审阅每个章节
- 保持写作声音:保持您的写作风格和语气
- 引用管理:正确添加和格式化参考
- 迭代精炼:通过多轮草稿帮助您改进
使用方法
设置您的写作环境
为您的文章创建专用文件夹:
mkdir ~/writing/my-article-title cd ~/writing/my-article-title
创建您的草稿文件:
touch article-draft.md
从此目录打开 Claude Code 并开始写作。
基本工作流程
- 从大纲开始:
帮助我为一篇关于 [主题] 的文章创建大纲
- 研究和添加引用:
研究 [特定主题] 并为我的大纲添加引用
- 改进开头:
这是我的引言。帮助我使开头更有吸引力。
- 获得章节反馈:
我刚完成了"为什么重要"章节。审阅并给出反馈。
- 精炼和润色:
审阅完整草稿的流畅性、清晰度和一致性。
说明
当用户请求写作协助时:
-
了解写作项目
提出澄清问题:
- 主题和主要论点是什么?
- 目标受众是谁?
- 期望的长度和格式是什么?
- 目标是什么?(教育、说服、娱乐、解释)
- 有要包含的现有研究或来源吗?
- 您的写作风格是什么?(正式、对话、技术)
-
协作式大纲
帮助结构化内容:
# 文章大纲:[标题] ## 开头 - [开场语/故事/统计数据] - [为什么读者应该关心] ## 引言 - 背景和上下文 - 问题陈述 - 本文涵盖内容 ## 主要章节 ### 第一章:[标题] - 关键点 A - 关键点 B - 示例/证据 - [需要研究:特定主题] ### 第二章:[标题] - 关键点 C - 关键点 D - 需要的数据/引用 ### 第三章:[标题] - 关键点 E - 反驳观点 - 解决 ## 结论 - 主要观点总结 - 行动号召 - 最终想法 ## 研究待办 - [ ] 查找关于 [主题] 的数据 - [ ] 获取 [概念] 的示例 - [ ] 为 [声明] 查找引用来源迭代大纲:
- 根据反馈进行调整
- 确保逻辑流畅
- 识别研究空白
- 标记需要深入的章节
-
进行研究
当用户请求研究某个主题时:
- 搜索相关信息
- 查找可信来源
- 提取关键事实、引用和数据
- 以要求的格式添加引用
示例输出:
## 研究:AI 对效率的影响 关键发现: 1. **效率提升**:研究表明,内容创作任务节省 40% 时间 [1] 2. **采用率**:67% 的知识工作者每周使用 AI 工具 [2] 3. **专家引用**:"AI 增强而非取代人类创造力" - 麻省理工学院 Jane Smith 博士 [3] 引用: [1] McKinsey Global Institute. (2024). "生成式 AI 的经济潜力" [2] Stack Overflow 开发者调查 (2024) [3] Smith, J. (2024). MIT Technology Review 采访 已添加到第二章大纲。 -
改进开头
当用户分享引言时,分析并加强:
当前开头分析:
- 有效的部分:[积极元素]
- 可以更强的地方:[改进领域]
- 情感影响:[当前 vs. 潜在]
建议替代方案:
选项 1:[大胆声明]
[示例] 为什么有效:[解释]
选项 2:[个人故事]
[示例] 为什么有效:[解释]
选项 3:[令人惊讶的数据]
[示例] 为什么有效:[解释]
吸引人的问题:
- 它创造好奇心了吗?
- 它承诺价值了吗?
- 它足够具体吗?
- 它与受众匹配吗?
-
提供章节逐一反馈
在用户撰写每个章节时,审阅:
# 反馈:[章节名称] ## 有效的部分 - [优势 1] - [优势 2] - [优势 3] ## 改进建议 ### 清晰度 - [具体问题] → [建议修复] - [复杂句子] → [更简单的替代] ### 流畅性 - [过渡问题] → [更好的连接] - [段落顺序] → [建议重新排序] ### 证据 - [需要支持的声明] → [添加引用或示例] - [泛泛陈述] → [更具体] ### 风格 - [语气不一致] → [更好地匹配您的风格] - [用词] → [更强的替代] ## 具体行内编辑 原文: > [草稿中的确切引用] 建议: > [改进版本] 为什么:[解释] ## 需要考虑的问题 - [发人深省的问题 1] - [发人深省的问题 2] 准备好进入下一章节! -
保持作者声音
重要原则:
- 学习他们的风格:阅读现有写作样本
- 建议而非替代:提供选项,而非指令
- 匹配语气:正式、非正式、技术、友好
- 尊重选择:如果他们更喜欢自己的版本,支持它
- 增强而非覆盖:让他们的写作更好,而非不同
定期询问:
- "这听起来像您吗?"
- "语气对吗?"
- "我应该更正式/非正式/技术一些吗?"
-
引用管理
根据用户偏好处理参考:
行内引用:
研究表明效率提升 40%(麦肯锡,2024)。编号参考:
研究表明效率提升 40%[1]。 [1] McKinsey Global Institute. (2024)...脚注风格:
研究表明效率提升 40%^1 ^1: McKinsey Global Institute. (2024)...维护持续引用列表:
## 参考资料 1. Author. (Year). "Title". Publication. 2. Author. (Year). "Title". Publication. ... -
最终审阅和润色
当草稿完成时,提供综合反馈:
# 完整草稿审阅 ## 总体评估 **优势**: - [主要优势 1] - [主要优势 2] - [主要优势 3] **影响**:[总体效果评估] ## 结构和流畅性 - [组织评论] - [过渡质量] - [节奏评估] ## 内容质量 - [论点强度] - [证据充分性] - [示例有效性] ## 技术质量 - 语法和技巧:[评估] - 一致性:[评估] - 引用:[完整性检查] ## 可读性 - 清晰度评分:[评估] - 句子多样性:[评估] - 段落长度:[评估] ## 最终润色建议 1. **引言**:[具体改进] 2. **正文**:[具体改进] 3. **结论**:[具体改进] 4. **标题**:[如有需要提供选项] ## 发布前清单 - [ ] 所有声明都有来源 - [ ] 引用格式正确 - [ ] 示例清晰 - [ ] 过渡流畅 - [ ] 行动号召存在 - [ ] 已检查错别字 准备好发布!🚀
示例
示例 1:Teresa Torres 的工作流程
用户:"我正在写一篇关于持续发现的文章。帮助我创建大纲。"
流程:
- 协作大纲结构
- 识别研究需求
- 用户开始写引言
- 审阅和改进开头
- 用户撰写每个章节
- 每个章节后提供反馈
- 进行研究并添加引用
- 完整草稿最终审阅
- 润色并准备发布
结果:用 Teresa 的声音撰写的、研究充分、引用正确、结构严谨、流畅性强的文章。
示例 2:研究密集型文章
用户:"我正在写关于 AI 对产品管理影响的内容。帮助我找到当前数据和示例。"
输出:
## 已编译研究 ### 最新数据 - Gartner:80% 的 PM 到 2025 年将使用 AI 工具 [1] - 调查:45% 报告功能发布速度更快 [2] - 案例研究:Airbnb 的 AI 辅助优先级排序 [3] ### 专家引用 - "AI 放大了 PM 的判断,而非取代" - Marty Cagan - [带引用的其他引用] ### 真实示例 1. **公司 A**:使用 AI 进行用户研究综合 - 结果:节省 60% 时间 - 来源:[引用] 2. **公司 B**:AI 驱动的路线图分析 - 结果:更好的利益相关者对齐 - 来源:[引用] 所有内容已添加到带正确引用的大纲中。
示例 3:改进开头
用户原始开头:
"产品管理因 AI 正在发生变化。在本文中,我将讨论 AI 影响产品经理的一些方式。"
改进选项:
选项 1(数据驱动):
"上个月,我让 AI 分析了 500 次客户访谈。它用了 30 分钟而非 3 周。产品管理将永远不同。"
选项 2(问题):
"如果您能在早晨喝咖啡之前与每位客户交谈、阅读每条评论、分析每张支持工单,会怎样?"
选项 3(故事):
"Sarah 花了两周构建了错误的功能。不是因为她不理解用户,而是因为她无法足够快地处理数百次访谈以发现模式。"
示例 4:章节反馈
用户:"刚完成了'常见错误'章节。有何想法?"
回复:
# 反馈:常见错误章节 ## 有效的部分 ✓ - 强示例(Slack 通知故事) - 清晰结构(3 个错误,布局整洁) - 每个错误都有实用建议 ## 建议 ### 使其更具体 您的第二点说"糟糕的优先级排序"但可以更强: 当前: > "许多团队通过关注功能而非成果来糟糕地排序优先级。" 建议: > "我见过团队在一个季度内发布 14 个功能,却没有任何关键指标移动。他们优先考虑活动而非进展。" ### 添加数据 第三个错误将受益于证据: > "[添加引用]:研究表明,没有定期用户联系的团队构建未使用功能的可能性高 3 倍 [需要来源]" ### 改进流畅性 考虑重新排序:错误 3 → 错误 2 → 错误 1 这从小的到大的影响构建。 准备好进入下一章节!
写作工作流程
博客文章工作流程
- 共同制定大纲
- 研究关键点
- 写引言 → 获取反馈
- 写正文章节 → 每个获取反馈
- 写结论 → 最终审阅
- 润色和编辑
新闻通讯工作流程
- 讨论开头想法
- 快速大纲(较短格式)
- 一次起草
- 审阅清晰度和链接
- 快速润色
技术教程工作流程
- 大纲步骤
- 编写代码示例
- 添加解释
- 测试说明
- 添加故障排除部分
- 最终准确性审阅
思想领导力工作流程
- 头脑风暴独特角度
- 研究现有观点
- 发展您的论点
- 用强烈观点写作
- 添加支持证据
- 撰写引人注目的结论
专业技巧
- 在 VS Code 中工作:比 Web Claude 更适合长篇写作
- 一次一个章节:增量获取反馈
- 单独保存研究:保留 research.md 文件
- 版本化草稿:article-v1.md、article-v2.md 等
- 朗读出来:用反馈识别笨拙的句子
- 设定截止日期:"我想今天完成草稿"
- 休息:写作,获取反馈,暂停,修改
文件组织
写作项目的推荐结构:
~/writing/article-name/ ├── outline.md # 您的大纲 ├── research.md # 所有研究和引用 ├── draft-v1.md # 初稿 ├── draft-v2.md # 修改后的草稿 ├── final.md # 可发布版本 ├── feedback.md # 收集的反馈 └── sources/ # 参考材料 ├── study1.pdf └── article2.md
最佳实践
研究方面
- 引用前验证来源
- 尽可能使用最新数据
- 平衡不同观点
- 链接到原始来源
反馈方面
- 具体说明您想要什么:"这太技术了吗?"
- 分享您的顾虑:"我担心这个章节拖沓"
- 提出问题:"这逻辑流畅吗?"
- 请求替代方案:"还有什么方式可以解释这个?"
声音方面
- 分享您的写作示例
- 指定语气偏好
- 指出好的匹配:"这听起来像我!"
- 标记不匹配:"对我的风格来说太正式了"
相关用例
- 从文章创建社交媒体帖子
- 为不同受众调整内容
- 撰写邮件新闻通讯
- 起草技术文档
- 创建演示文稿内容
- 撰写案例研究
- 制定课程大纲