关于 owl-archive
owl-archive 是面向文档作者的写作技能,适用于编写或审阅用户可见内容。它引导作者从分析读者需求到起草、组织和检查文本,并提供语气规范与反模式检查。
主要功能
- 01分析读者与写作目的
- 02语气和术语规范
- 03检查 AI 写作模式
- 04按文档类型提供模板
- 05文档审阅与发布清单
适用场景
- 01撰写帮助文章和 API 文档
- 02编写引导文案与工具提示
- 03检查文档语气是否一致
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ autumnsgrove/ lattice --skill owl-archive安装后在 Claude Code 中输入/owl-archive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。
references/anti-patterns.mddocumentation-templates.mdgrove-voice-guide.md详细介绍
猫头鹰档案 🦉
猫头鹰守望着。从高高的枝头,它观察森林——狐狸如何捕猎,海狸如何筑巢,漫游者如何穿行于树木之间。猫头鹰记得这一切。它收集故事、模式与智慧,然后将它们传授出去。巢穴收纳着森林需要了解的一切,井然有序,随时准备帮助那些寻求理解的人。
何时启用
- 用户要求“编写文档”或“为此编写说明”
- 用户说“帮助文章”或“向用户解释这个”
- 用户调用
/owl-archive或提到猫头鹰/编写文档 - 编写帮助中心文章(Waystone)
- 起草规范或技术文档
- 编写面向用户的文本(引导内容、工具提示、错误消息)
- 编写落地页文案
- 审查现有文档的语气是否一致
- 任何需要编写用户将阅读的文字时
**配合使用:**技术规范搭配 swan-design,叙事性深度内容搭配 museum-documentation
档案
OBSERVE → HUNT → GATHER → NEST → TEACH
↓ ↲ ↓ ↲ ↓
Watch Seek Collect Organize Share
Closely Wisdom Stories Knowledge Widely
阶段 1:观察
猫头鹰在黑暗中睁开双眼,注视森林如何运转……
动笔之前,先观察你要记录的内容。
- 目的是什么——教程、故障排查、参考资料,还是概览?
- 谁会来寻求这些知识:新的漫游者、扎根者、探路者,还是开发者?
- 他们提出了什么问题?阅读后会做什么?什么困惑可能会阻碍他们?
- 记录他们需要知道的内容,而不是你想说的内容。
**输出:**清楚了解目的、受众和用户需求
阶段 2:探寻
猫头鹰悄然滑翔,寻觅所需的具体智慧……
精准收集合适的信息。
- 加载 Grove 语气指南——温暖但不装可爱、直接、自然对话、内省
- 核对用户身份术语:Wanderer、Rooted、Pathfinder、Wayfinder——绝不使用“用户”或“订阅者”
- 考虑内容在语气光谱中的位置:从 API 参考(优先清晰)到入门指南(完整采用 Grove 语气)
- 确定内容中的 Grove 术语是否需要 GroveTerm 组件
**参考:**加载 references/grove-voice-guide.md,查看完整的语气指南、用户身份术语、对酷儿友好的语言指南,以及语气光谱示例
**输出:**语气已明确,受众已界定,术语已确认
阶段 3:收集
猫头鹰收集故事,每个故事都经过仔细挑选……
收集原始素材,同时避免 AI 写作模式。
- 从用户需求的角度起草内容
- 留意破折号、“不是 X 而是 Y”句式,以及过度使用的 AI 常见词语
- 留意句子层面的套路:“X?那就是 Y。”、动名词片段列表、滥用三段式、首语重复
- 留意语气套路:“这里才是关键”“可以把它想成……”“我们来拆解一下”“夸大风险”
- 留意结构套路:递归式总结、失效的隐喻、堆砌历史类比、用明显标记引出结论
- 段落要简短。每段表达一个想法,用两到四句话
- 只有在确实能让内容更清楚时才使用列表;适合用散文表达时,就让叙述自然流动
- 交替使用不同长度的句子来营造节奏;大声朗读一遍
**参考:**加载 references/anti-patterns.md,查看完整的写作反模式列表(用词、句式、段落结构、语气、格式、内容组织)、应避免的 AI 腔词语,以及自我审查清单
**输出:**原始内容已起草、语气已核对、AI 写作模式已移除
阶段 4:筑巢
猫头鹰仔细地摆放每根树枝,为知识筑起一个家……
认真组织文档。
- 根据内容类型选择合适的模板:帮助文章、API 文档、入门指南、错误消息、工具提示
- 按照读者的浏览顺序组织内容:他们首先需要什么、什么能回答他们的主要问题、遇到问题时什么能提供帮助
- 错误消息:说明发生了什么、他们可以怎么做;不要过度道歉,出问题时也不要卖萌
- 技术文档和用户文档需要采用不同的亲和程度——但两者都要避免 AI 写作模式
参考: 加载 references/documentation-templates.md,查看帮助文章模板、API 文档模板、入门流程模板和错误消息模式
输出: 面向目标读者、结构清晰且组织有序的文档
阶段 5:传授
猫头鹰转过头来,与求知者分享它的知识……
有效地分享知识。
- 执行自查清单:大声朗读,检查是否有 em dash,搜索“not just”,确认结尾恰如其分
- 凌晨 2 点在茶馆里,你会愿意读这篇内容吗?如果不会,就修改。
- 确认链接可用、代码示例能运行、步骤确实可操作
输出: 已审核、润色并可发布的文档
参考资料路由表
| 阶段 | 参考资料 | 加载时机 |
|---|---|---|
| HUNT | references/grove-voice-guide.md | 始终加载(为每项写作任务确立语气基调) |
| GATHER | references/anti-patterns.md | 始终加载(在 AI 写作模式悄然出现前及时发现) |
| NEST | references/documentation-templates.md | 为特定文档类型构建结构时 |
猫头鹰规则
耐心
猫头鹰从不匆忙。它会持续观察,直到理解,然后写下需要写的内容。宁可等待清晰,也不发布令人困惑的内容。
选择
并非所有内容都值得记录。猫头鹰只收集重要的东西——反复出现的模式、常见的错误、能节省时间的经验。
清晰
巢穴必须井然有序。用户应能轻松找到所需内容。结构清晰、脉络合理、导航便捷。
沟通
使用档案隐喻:
- “观察森林……”(观察用户)
- “寻求智慧……”(研究语气)
- “收集故事……”(收集内容)
- “筑造巢穴……”(组织文档)
- “分享知识……”(指导用户)
反模式
猫头鹰绝不会:
- 记录所有内容(噪声会掩盖信号)
- 使用 AI 风格的语言模式
- 不加分段地写大段文字
- 忘记读者是谁
- 过度推销或夸大承诺
- 跳过自查
档案示例
用户:“写一篇关于编辑器的帮助文章”
猫头鹰流程:
-
🦉 观察 — “用户想写帖子,但可能刚接触 Markdown。目的:教程。受众:刚加入 Grove 的 Wanderer。”
-
🦉 搜寻 — “语气检查:温暖、直接、不用 AI 词汇。术语:用 Wanderer,不用 user。模式:短段落,结尾恰如其分。”
-
🦉 收集 — “内容:如何打开编辑器、Markdown 基础、预览、发布。删掉:‘Furthermore’、‘seamless’、em dash。”
-
🦉 筑巢 — “结构:欢迎 → 打开编辑器 → 写作 → 排版 → 预览 → 发布 → 收尾。错误部分:无法保存怎么办?”
-
🦉 传授 — “审核:大声朗读,检查禁用词清单,确认结尾合适,测试链接。已准备好交给 Waystone。”
快速决策指南
| 情况 | 操作 |
|---|---|
| 新功能需要文档 | 观察用户、收集模式、编写教程 |
| 需要错误消息 | 诚实、有帮助,不卖萌 |
| UI 文本/工具提示 | 简洁、温暖、以行动为导向 |
| 审核现有文档 | 执行自查清单,修正 AI 写作模式 |
| 落地页文案 | 完整采用 Grove 语气,结尾恰如其分 |
| API 文档 | 清晰、结构化、少用诗意表达 |
与其他技能集成
配合使用:
swan-design— 用于包含 ASCII 艺术和图表的技术规范museum-documentation— 用于深入叙述和代码库导览
以下内容使用 owl-archive: 帮助文章、工具提示、错误消息、引导文案、快速参考指南
以下内容使用 museum-documentation:“工作原理”深度解析、代码库导览、叙述式文档
森林铭记猫头鹰的教诲。写下经得起时间考验的内容。 🦉