项目介绍
写作蒸馏器（writing-dna-skill）把一批完整文章整理成 AI Agent 可以反复读取的写作规则。它先分析用词、结构、选题、素材、认知框架和视觉呈现，再输出分层文档与 Writing-DNA.md。适合把自己的历史文章沉淀成风格资产，或研究不同作者的表达差异；它不是只给几段例文就保证复刻效果的写作按钮。
核心功能
把模糊语感拆成六层规则
既记录词频、句长和标点，也梳理文章如何开头、转折、选择素材与形成判断，避免只总结常用词。
保留图文风格
对图文语料要求抽样 5–10 篇，逐张查看图片的证据、演示或叙事作用，并记录排版、层级和色彩。
建立可复用的写前上下文
四份分层文档加整合文档组成风格资产。写新文章前重读它们，再选 5 篇相近原文；原文事实不能直接移入新稿。
限定范围清理机器化措辞
成稿后应用随仓库提供的白名单规则，仅处理命中项，不改文章框架，且不覆盖与目标 DNA 一致的表达。
安装与使用
这是依赖 Agent 读取文件执行的 Skill 工作流。可以把仓库文件交给能读取目录的 Agent，先完整加载 SKILL.md，再指定自己的语料目录；这里采用 README 记录的直接加载方式，不虚构统一的 CLI 安装命令。
让 AI Agent 帮你安装
把这段话发送给 Codex、Claude Code 或其他可以操作本地环境的 AI Agent。
请帮我配置并使用 writing-dna-skill（写作蒸馏器），项目地址：https://github.com/larashero3-dotcom/writing-dna-skill。先完整阅读 README.md、SKILL.md 与 docs/usage-boundaries.md；英文语料同时读取 references/workflow.en.md。采用 README 的直接读取方式加载 Skill，保留其模板、引用文件和随附的 skills/lieflat-less-ai-tone/。先向我确认语料路径、输出路径与产物语言，检查至少 20 篇完整文章；输出 _meta/、四份分层产物及 Writing-DNA.md，并核对元数据覆盖率和规则的原文依据。没有足够语料时只报告准备状态，不宣称完成效果验证。遇到凭据、额外权限或覆盖已有文件时先向我确认，不公开上传语料。- 可读取本地目录与 Markdown 文件的 AI Agent；分析图文时还需能查看图片。
- 至少 20 篇有权处理的完整文章，使用 .md 或 .txt，尽量覆盖不同时间、主题和体裁。
- 准备独立语料目录与输出目录，保留图片和必要的排版信息。
项目地址：https://github.com/larashero3-dotcom/writing-dna-skill/blob/main/SKILL.md
复制地址并按照下方步骤完成设置。- 1准备完整语料目录
新建作者目录，将至少 20 篇完整 .md 或 .txt 文章放入 raw/ 或 raw-corpus/。保留日期、标题、配图和排版；不要用 examples/format-only/ 中的目录占位内容代替自己的语料。
- 2加载工作流并指定语言
将仓库下载解压到 Agent 可读取的位置，保留相对目录结构。要求它完整读取 SKILL.md；英文任务还需读取 references/workflow.en.md。指定语料路径、输出路径和中文或英文产物，使用 templates/author-corpus/zh/ 或 templates/author-corpus/en/ 对应模板。
- 3启动分析并检查五份文档
给 Agent 输入 README 的启动语句：请使用 writing-dna-skill 蒸馏分析这个目录里的所有文章。让它先建立 _meta/，再完成六层分析并输出四份分层文档与 Writing-DNA.md。按上方验证方法检查覆盖率与原文依据。
- 4用新题目验证规则复用
提供新文章的主题、受众与已核实事实。让 Agent 重读全部五份产物，再按 _meta/ 选择 5 篇相近原文，说明共同语感后起草；最后按随附 lieflat-less-ai-tone 规则清理，保留 DNA 优先级并人工审核。
检查 _meta/ 覆盖至少 80% 的语料，且四份分层文档和 Writing-DNA.md 均已生成并包含可追溯到原文的规则，而不是空模板。再用自己的新题目试写，确认 Agent 重读全部产物及 5 篇相近原文；人工核对风格与事实。
- 中文产物：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.md、Writing-DNA.md。
- 英文产物：language-dna.md、structure-patterns.md、cognitive-framework.md、visual-style-guide.md、Writing-DNA.md。
- 当前公开资料没有提供通用 CLI 安装命令；宿主是否自动发现 Skill 需单独确认。
使用场景
整理自己的写作资产
把多年的公众号或博客文章转成结构、措辞和配图指南，后续起草时直接作为上下文使用。
减少团队文风漂移
以有权使用的品牌历史内容建立共同规则，新作者与 Agent 写作前读取同一套文档。
比较作者的表达方式
分别分析不同作者的语料，再比较选题切入点、论证素材与结构，而不是混成单一风格。
使用评价
基于 README、SKILL.md 和模板结构，项目值得收录的地方在于把风格研究变成可检查的文件产物，并要求每次写作重新校准。它的准备成本也很明确：需要完整语料和反复阅读。本站仅完成公开资料核验，没有做安装或真实语料效果测试。
值得一试的地方
- 六层拆解兼顾语言、内容判断与视觉呈现。
- 分层产物、元数据和写前读取步骤有明确要求。
- 提供中英文模板，并声明语料授权与作者身份边界。
使用前要知道
- 需要至少 20 篇完整文章；少量短样本只能演示流程。
- 蒸馏和每次写作都要读取较多内容，成本与效果取决于宿主、模型和语料质量。
- 仓库示例仅展示目录格式，不是效果评测；本站未安装或执行真实语料测试。
README
writing-dna-skill
Overview
写作蒸馏器从至少 20 篇完整文章提炼语言、结构、选题、素材、认知与视觉规则，生成四份分层文档和 Writing-DNA.md，供 Agent 在后续写作前重复读取。 写作蒸馏器.skill｜蒸馏复刻任意写作风格的 agent skill | Writing DNA Distiller - distill and recreate any writing style as an agent skill
Getting started
- 这是依赖 Agent 读取文件执行的 Skill 工作流。可以把仓库文件交给能读取目录的 Agent，先完整加载 SKILL.md，再指定自己的语料目录；这里采用 README 记录的直接加载方式，不虚构统一的 CLI 安装命令。
- README 将风格拆成六层：语言、文章结构、选题逻辑、素材策略、认知框架和视觉风格。
- 输入至少 20 篇完整 .md 或 .txt 文章，保留配图与有意义的排版；先建立 _meta/，再完成分析。
- 检查 _meta/ 覆盖至少 80% 的语料，且四份分层文档和 Writing-DNA.md 均已生成并包含可追溯到原文的规则，而不是空模板。再用自己的新题目试写，确认 Agent 重读全部产物及 5 篇相近原文；人工核对风格与事实。
Configuration
项目地址：https://github.com/larashero3-dotcom/writing-dna-skill/blob/main/SKILL.md
复制地址并按照下方步骤完成设置。