technical-article-writer

**问题：**通过环境的提问工具向用户提问，切勿用纯文本散文提问。每次只问一个问题，提供 2–4 个可点击选项，并等待回答。如果环境没有提问工具，则用散文形式提问，提供相同的选项，每次只问一个问题。

技术文章撰写者

撰写开发者真正愿意阅读的技术文章。这项技能将技术写作的结构框架、文案撰写中的吸引力设计，以及经过实践检验的开发者内容模式结合起来。

核心理念

大多数技术文章失败的原因在于结构，而非想法不好：重点埋得太深、内容类型混杂、开篇乏力、缺少明确动机，或试图涵盖太多内容。

开发者受众自带 BS 探测器。最好的技术内容开门见山，具体而坦诚。文章读起来应像一位聪明的同事在讲解有趣的事，而不是营销人员在推销。坦诚说明自己的专业水平，解决具体问题，并使用真实示例。

不适用于面向非母语读者的参考文档或机器翻译（→ 查看 samber/cc-skills@humanizer-en-asd-ste100 技能，了解 ASD-STE100 简明技术英语）。

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工作流

按顺序完成以下阶段。每个阶段都会产出一份具体成果，供用户审核后再进入下一阶段。**阶段 1 为必选——开始撰写前，务必先询问用户的背景问题，并等待回答。**如果用户已经提供了部分背景信息，则提取已有信息，只询问缺失部分。

阶段 1：打磨想法（访谈）

停下来询问。 在写任何内容之前，先向用户提出以下需求采集问题，并等待他们回答。不要跳过此阶段，不要默默推断，也不要在每项都得到明确回答或确认之前开始起草。向用户提问（或从上下文中提取信息并向用户确认）：

1. 主题：你要写的具体内容是什么？

2. 目标：这篇文章的首要目标是什么？通过提问工具提供以下选项（如果用户选择多个选项，请提醒他们重新选择——单一的主要 CTA 转化效果远胜于相互竞争的诉求）：

   • 订阅新闻简报／扩大受众
   • 个人品牌／思想领导力／在某个细分领域树立权威
   • 注册产品或服务／免费试用
   • 直接购买
   • 潜在客户开发（下载内容、门控资源、白皮书）
   • 预约演示或销售通话
   • 加入社群（Discord、Slack、论坛）
   • 互动（回复、分享、评论、转发）
   • 读者支持（付费订阅、打赏、赞助）
   • 无转化目标（纯信息／教育内容）

   目标会影响 CTA、内容是充分展开还是有所保留，以及转化点的位置。它会在阶段 5b 直接传递给 copywriting-cta 技能。

3. 受众：谁会阅读这篇文章？（初级开发者、高级工程师、CTO、普通技术读者、DBA、前端开发者……）

4. 内容类型：哪种模式最合适？（完整模板请参阅 references/article-structures.md）

   • Bug 排查／我们在 X 中重写了它／我们如何构建它／经验教训
   • 趋势观点／基准测试／教程／解说

5. 目标篇幅：短篇（800-1200）、中篇（1500-2500）、长篇（3000+）

6. 一句话论点：核心主张或要点。如果用户无法说清楚，请帮助他们梳理。

如果用户已经提供了其中大部分信息，请从对话中提取并确认。但如果缺少关键信息，请停下来提问再继续。不要猜测受众、内容类型或论点。这里的错误假设会让整篇草稿白费。

具体来说：

• 如果主题过于宽泛（“写一篇关于 Java 性能的文章”），请询问具体要讨论哪个方面，以及希望读者读完后了解什么。
• 如果受众不明确，请询问。面向初级开发者的文章与面向高级工程师的文章，结构截然不同。
• 如果无法推断论点，请询问用户：“你最希望读者记住的一件事是什么？”如果他们无法回答，请通过询问哪些事情让他们感到意外、会告诉同事什么，或希望自己早点知道什么，来帮助他们找到论点。
• 如果内容类型不明确（可能是教程，也可能是解说），请询问希望读者获得哪种体验：跟着步骤动手实践，还是建立整体的思维模型。

只有在对主题、受众、内容类型和论点有了足够清晰的认识，能够写出连贯的大纲后，才进入阶段 2。现在多问一个问题，总比之后重写 2000 个词更省事。

想法质量筛选。 在投入起草之前，先应用以下标准：

Julia Evans 的经验法则：最好的技术内容源自你曾经苦苦摸索的东西，而不是你已经掌握的东西。如果主题听起来太像“教科书”，就引导用户聚焦于具体的困境、意外发现或反直觉的结论。

Julian Shapiro 的新颖性筛选。想法至少应符合以下一项：

• 反直觉：“我从没意识到世界竟然是这样运作的”
• 颠覆常见说法：“别人告诉我的并不是这样”
• 令人震惊：“我完全不知道这竟然做得到”
• 表达精妙：“我一直有这种感觉，却无法用语言表达”
• 引发共鸣：“终于有人理解我的经历了”

如果这个想法不符合任何一项，请直说。帮助用户找到符合标准的切入角度。

Phase 2：生成标题

采用不同的钩子策略，生成 10 个标题变体。阅读 references/hooks-and-titles.md，了解 10 种钩子类型和标题公式的完整框架。

面向开发者受众的限制：

• 在 LinkedIn/B2B 分享中，7-12 个词最为理想
• 注重具体性，而非巧思（“如何使用 pprof 分析 Go 内存分配” > “精通 Go 性能”）
• 数字和数据体现严谨性
• 避免使用最高级词语（“终极”“完整”“你需要的一切”）
• 技术关键词能吸引合适的受众
• 认知失调能在不使用标题党的情况下激发好奇心

按评估结果排序，列出 10 个标题，并简要说明每个标题的效果。让用户选择或混搭。

Phase 3：钩子与引言

**将钩子委派给 copywriting-hooks 技能。**传入 Phase 1 中的主题、受众、语言、内容类型和目标长度。该技能会提出 3-4 种钩子方案（每种包含 2 个候选项），然后等待用户选择。不要自己撰写钩子——让该技能完整运行其工作流。

用户选定钩子后，围绕它撰写其余引言（2-3 个段落）：

1. 钩子（由用户通过 copywriting-hooks 选定）
2. 利害关系（1-2 句话）：读者为什么要在意？不了解这件事会付出什么代价？
3. 承诺（1 句话）：读者读完后能获得什么？

回应读者的三种疑虑：

• 不可信：我为什么要听你的？（可信度钩子或具体经验）
• 不相关：这和我有什么关系？（利害关系）
• 不可信服：这真的能带来效果吗？（承诺 + 具体说明）

应避免的反模式：

• 从词典式定义开始
• “在当今快节奏的世界中……”
• “你是否曾想过……”
• 用 3 段背景铺垫后才说到有趣的部分
• 只解释文章将涵盖哪些内容，而不展示价值

Phase 4：正文结构

根据内容类型选择结构。阅读 references/article-structures.md，了解各类内容的详细模板。

通用结构原则：

• **每个章节只讲一个观点。**如果一个章节承担两项任务，就拆分它。
• **先展示，再讲解。**先给出示例、代码片段或观察结果，再作解释。
• **循序渐进地展开。**从最简单的版本开始，再逐步增加复杂度。
• **每个章节都要推动读者进入下一节。**每个章节都应营造足够的阅读动力，让读者继续读下去。如果某个章节可以跳过，就删掉它。

对于以代码为主的文章：

• 代码片段少于 20 行，并聚焦于一个概念
• 始终展示“之前”（问题）和“之后”（解决方案）
• 为不明显的代码行添加注释
• 链接到代码仓库以查看完整代码，正文中只展示有意思的部分

对于观点/分析类文章：

• 反驳对方观点之前，先以最有说服力的方式呈现它
• 使用具体示例，而非抽象推理
• 量化论断（“快 2 倍”，而非“快很多”）

Phase 5：撰写完整文章

撰写完整文章。将钩子、正文各章节和结论串联起来。

对于结论，不要复述文章内容，而应从以下选一种方式：

• 影响：这对读者今后的工作意味着什么？
• 开放式问题：还有哪些问题尚未解决，或值得进一步探索？
• 行动号召：读者接下来应该做什么？

Phase 5b：CTA

**将 CTA 委派给 copywriting-cta 技能。**将 Phase 1 中的目标作为主要目标传入。该技能会询问用户缺失的信息（文章背景、与受众的关系、转化漏斗阶段、实现机制），并给出完整的 CTA 建议——文案、表单、实现机制、A/B 测试计划和无障碍检查。

将 CTA 输出放在文章末尾，置于结论之后。不要自己撰写 CTA。

阶段 5c：润色

调用一项润色技能（例如“humanize”“humanizer”“de-slop”“natural writing check”“AI detection cleanup”或“rewrite like a human”），去除 AI 生成文本的常见模式——填充词、可预测的节奏、过度保留的措辞、空洞的过渡语和夸张的表达。面向开发者的读者自带 BS 检测器；文字一旦听起来像 AI 写的，读者还没看到技术内容就会失去信任。

保留钩子和标题。 开篇钩子（阶段 3）和标题（阶段 2）都是经过精心设计的，目的是激发好奇心并建立可信度。请指示润色工具原样保留它们——为了追求“自然”而重写，会破坏吸引点击和让读者继续阅读的文案结构。

阶段 6：图片建议

草稿完成后，建议添加 1-3 张图片，并说明它们在文章中的具体位置。每张图片都要提供：

• 位置：图片在文章中的位置（例如“作为主图／封面图”“引言之后”“第 X 节与第 Y 节之间”）
• 用途：图片能起到什么作用（打破长篇文字的单调感、说明概念、营造氛围、可视化数据）
• 描述：图片应展示的内容

提出为每张建议的图片编写 Midjourney 提示词。如果用户接受，请按照最新的 Midjourney 模型惯例编写提示词。

• 主图／封面图和宽幅插图（适用于文章标题区域）使用 --ar 16:9 或 --ar 3:1；较小的内嵌图片使用 --ar 3:2。
• 参考最新的 Midjourney 文档，了解当前提示词语法和参数。

阶段 7：敲定标题

重新审视阶段 2 中的标题。现在全文已经完成，或许有些标题会更合适。列出 3 个最佳标题，并推荐其中一个。

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输出格式

以整洁的 Markdown 呈现文章，包含：

• 选定的标题，使用 H1
• 副标题或元描述（1 句话）
• 完整的文章正文
• 图片建议及其位置说明（如果用户接受，还要包含 Midjourney 提示词）
• 末尾的“标题备选”部分，列出 2-3 个候选标题
• 社交媒体预告（仅当用户接受时——先提供草稿，再征求用户同意，不要自动生成）

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参考文件

在相应阶段需要深入了解时，阅读以下文件：

• references/hooks-and-titles.md —— 10 种钩子类型、6 种文案框架（PAS、AIDA、BAB、FAB、PASTOR、4Us）、标题公式和研究数据。在阶段 2 和阶段 3 阅读。
• references/article-structures.md —— 8 种内容类型的详细模板、Diataxis 框架、结构性反模式和过渡技巧。在阶段 4 阅读。