social-voice

将真实写作样本转化为具体的语气规则，让任何未来的草稿都能据此进行机械化检查。

背景

阅读项目根目录中的 social-context.md（也检查 .agents/social-context.md）——你将更新其中的 ## Voice 部分；Positioning、Audience 和 Never 部分会告诉你应采用哪种语域。如果文件不存在，先提出运行 social-context 技能，但不要因此停下：内联询问两个问题（受众是谁，哪个平台最重要），然后继续；最后创建文件，其中只包含一个 ## Voice 部分。

工作流

1. 立即收集样本。请用户粘贴 3–10 段真实写作，或指出可供阅读的文件。按优先顺序选择最佳来源：他们主要平台上已发布的帖子、写给关系亲近之人的邮件、博客文章。拒绝由 AI 生成或经他人深度编辑的样本——询问“这些是你从头到尾亲自写的吗？”如果样本少于 3 段，继续处理，但要说明置信度较低。
2. 区分风格信号与上下文因素。记录每个样本的媒介——LinkedIn 帖子和客户邮件的正式程度基准不同。分析不变因素：跨媒介保持不变的是语气，发生变化的是格式。
3. 衡量写作机制——实际计数，不要凭感觉：
   • 句子长度：每句单词数的中位数和范围。有没有只有一个词的句子？
   • 段落形态：有没有单句段落？有没有大段文字？在哪里换行？
   • 标点：破折号、分号、省略号、感叹号、括号——每 100 个词分别计数。
   • 表情符号：使用哪些、频率如何、放在哪里（句中、行末，还是从不使用）？
   • 大小写：有没有刻意使用小写？有没有用全大写强调？有没有使用粗体？
4. 提取词汇特征：
   • 他们经常使用的 5–10 个词或短语。
   • 他们明显避免使用的词（企业化动词？行话？脏话？）。
   • 他们会说“I”、“we”，还是都不用？
5. 分别研究开头和结尾——它们最能体现个人风格。第一行通常如何开头（观点？场景？数字？从不提问？）结尾通常如何收尾（向读者提问、平铺直叙、固定结束语，还是没有结尾语）？
6. 确定幽默和表达力度的尺度：他们会开玩笑吗，如何开（冷幽默、自嘲、荒诞，还是从不开玩笑）？他们会明确表态（“X 是错的”），还是有所保留（“这要视情况而定”）？逐字记录样本中立场最鲜明的观点，作为校准示例。
7. 起草规则。写出 8–15 条 must/never 形式的规则，每条都能由机器或陌生人检查。
   • 好例子：“绝不以问题开头”“每段一句话，最多 2 句”“不用感叹号”“每篇最多用一次破折号”“只用名字署名”。
   • 坏例子：“对话式”“真实”“有冲击力”。 从样本中逐字引用 2–3 条简短内容，作为校准锚点。
8. 通过模仿进行验证。 从用户的样本中选一段，将其缩减成 1–2 行的内容摘要，然后仅根据已起草的规则改写摘要，不要回看原文。将改写稿与原文并列展示，并询问：“改写稿听起来像你吗？哪些地方不对？”每条“哪里不对”的反馈都代表缺少一条规则——将其补上；如果用户指出两处或更多不对，再用另一段样本重新进行一次模仿测试。
9. 写入前，确认草稿通过质量标准中的每一项——如有缺项，返回相应步骤补齐。然后将规则写入 social-context.md 的 ## Voice 部分。保留本次流程未推导出的现有内容（social-context 访谈中的滑块值、欣赏/避免的账号等）——追加并协调，不要整体替换。如果新规则与旧内容矛盾，展示两者并询问以哪条为准。

质量标准

检查项	要求
规则数量	8–15 条规则，每条都采用“必须／绝不”的形式
可检查性	不需要提问，陌生人也能逐条判断草稿是否符合每项规则
覆盖范围	至少各有一条规则涉及：句子长度、开头、结尾、标点、表情符号、幽默
依据	纳入 2–3 条从样本中逐字引用的语句，作为校准锚点
验证	保存前，用户确认仿写版本“听起来像我”
不写空话	不得有适用于所有人的规则（“清晰”“引人入胜”“真实”等词禁止使用）

如果样本之间存在冲突（如正式邮件和随意帖子），请编写适用于特定平台的规则（如“在 X 上：开头使用小写；在电子邮件中：使用标准大小写”），不要折中得含糊其辞。

交付内容

更新后的 social-context.md 中的 ## Voice 部分——包括规则、校准引文，以及一行 Last calibrated: 日期（今天的日期；如果无法确定，就省略这一行，不要猜测）——再加上聊天摘要，列出最具辨识度的 3 条规则，以及你希望通过更多样本确认的任何内容。文件中其他内容一律不变。