关于 book-reader-conversations
book-reader-conversations 是面向实用非虚构作者的技能,帮助作者在写作前或写作中了解读者。它指导倾听与教学式对话,并将证据转化为图书决策和下一步测试。
主要功能
- 01设定明确的学习目标
- 02招募符合假设的读者
- 03开展倾听或教学式对话
- 04将反馈归纳为图书决策
- 05确定下一项测试或稿件行动
适用场景
- 01验证非虚构图书的承诺
- 02识别读者画像与使用场景
- 03测试目录是否便于读者学习
- 04收集读者用语、异议与实例
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ lvtd-llc/ skills --skill book-reader-conversations安装后在 Claude Code 中输入/book-reader-conversations确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
agents/openai.yamlreferences/core/checklist.mdexamples.mdknowledge.mdrules.mdworkflows/run-reader-conversations.md详细介绍
图书读者访谈
核心视角
读者访谈是发现实用非虚构图书需求的方式。目标不是询问人们是否喜欢某个图书创意,而是了解读者的真实处境、用语、失败的尝试、紧迫程度、异议,以及他们是否有能力获得这本书旨在提供的价值。
在起草前或起草过程中使用此技能,以便:
- 在写太多正文之前验证图书承诺。
- 摆脱作者的知识诅咒。
- 找到最合适的读者画像和使用场景。
- 通过讲解来测试以收获为先的目录(TOC)。
- 将访谈转化为范围、结构、示例和 Beta 读者线索。
参考资料路由
| 需求 | 阅读 |
|---|---|
| 核心模型和术语 | references/core/knowledge.md |
| 访谈和综合分析规则 | references/core/rules.md |
| 示例提示词和综合分析模式 | references/core/examples.md |
| 快速设置和审核清单 | references/core/checklist.md |
| 开展一轮读者访谈 | workflows/run-reader-conversations.md |
工作流
1. 明确学习目标
为本轮选择一个主要问题:
- 读者的问题是真实且紧迫的吗?
- 哪种读者画像最在意?
- 读者已经了解或相信什么?
- 哪种承诺最容易理解和推荐?
- TOC 的顺序是否有助于读者获得价值?
除非用户明确要进行教学访谈,否则不要将早期倾听与推介混在一起。
2. 招募符合假设的读者
从熟悉的联系人、现有读者、社区成员、客户、学生,或已经在尝试解决该问题的人开始。
除非没有合适的熟人渠道,否则避免冷联系。如果没有相关人士愿意交流,应将其视为范围或渠道问题,而非日程安排问题。
3. 采用合适的访谈类型
使用两种模式:
- 倾听型访谈:探索亲身经历、用语、紧迫程度、替代方案和障碍。
- 教学型访谈:通过 TOC 的一个部分帮助读者,并观察他们在哪些地方获得价值、感到困惑或怀疑,或发现步骤缺失。
4. 将综合分析转化为图书决策
每批访谈结束后,更新:
- 读者画像和排除项。
- 承诺的措辞和读者用语。
- TOC 顺序、章节标题和缺失步骤。
- 证据、示例、异议和注意事项。
- 潜在 Beta 读者、推荐语撰写者或发布助力者。
5. 决定下一项测试
建议采取以下其中一项:
- 面向更明确的读者细分群体进行更多倾听。
- 教授一个高价值章节或部分。
- 使用
book-toc-lab修改 TOC。 - 起草足够内容,以供
reader-experience-edit或beta-reader-feedback使用。
输出格式
协助开展读者访谈时,请提供:
- 学习目标和目标读者假设。
- 招募名单或联系计划。
- 含提示问题的访谈指南。
- 笔记记录框架。
- 综合分析表:信号、证据、影响、图书决策。
- 下一项测试或手稿行动。
质量标准
在讨论作者的创意之前,先聚焦读者的生活。相比观点、赞美或预测,优先关注观察到的行为、具体故事和读者的原话。
评论
支持 Markdown