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voice-matching-wizard

voice-matching-wizard

github.com/cdeistopened创意与媒体2940 次安装16 周前更新
代码仓库

关于 voice-matching-wizard

这是一项引导式写作技能,通过分析样本文本提炼风格,并生成可复用的声音档案与技能文件。适用于探索个人风格、记录既有风格,或依据样本模拟作者与品牌的表达方式。

主要功能

  1. 01引导式声音探索问题
  2. 02多维度写作模式分析
  3. 03综合生成声音档案
  4. 04生成可复用的技能文件
  5. 05基于样本进行验证

适用场景

  1. 01记录作者已有的写作风格
  2. 02探索和发展个人表达风格
  3. 03依据样本创作作者或品牌风格内容

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/cdeistopened/skill-stack --skill voice-matching-wizard

安装后在 Claude Code 中输入/voice-matching-wizard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。

README.md
WIZARD.md
references/
example-voice-skill.md
templates/
voice-skill.template.md

详细介绍

语气匹配向导

创建一个语气技能,捕捉任何写作风格的模式、节奏和感受。

功能介绍

语气匹配是一门艺术,旨在识别写作中那些令人一眼认出的特征。不只是显而易见的标记——词汇、句子长度——还有更深层的模式:想法如何展开、作者在哪里停顿、又有哪些内容未曾言明。

本向导将带你完成以下步骤:

  1. 收集有代表性的样本
  2. 从多个维度提取模式
  3. 综合整理出可用的语气档案
  4. 生成可用的技能文件

输出文件为 voice-[name].skill.md,可与其他技能(如 anti-ai-writing)搭配使用,以创作风格一致、真实自然的内容。


开始之前

优秀样本的特点:

  • 至少 500 个单词
  • 是你引以为豪的作品(或你想要模仿的作品)
  • 能代表你想要捕捉的语气
  • 来自同一种媒介(例如,都是新闻简报或都是博客文章)

应避免的内容:

  • 经多方重度编辑的文章
  • 在限制条件下写成的内容
  • 混合不同形式的内容(例如,把推文和长篇文章放在一起)
  • 非常久远、已无法体现当前语气的作品

样本数量:

  • 2-3 个样本:基础模式
  • 4-5 个样本:良好的覆盖范围
  • 10 个以上:全面捕捉

本向导的三种路径

路径 A:“我有自己写的样本”

你想将现有语气整理成规范,以便 AI 始终如一地模仿。 → 跳转到 阶段 1:收集样本

路径 B:“我想模仿 [某位我欣赏的人] 的写作”

你想模仿某位作者、出版物或品牌的语气。 → 如果这位作者广为人知(知名作者、出版物),你或许可以直接在提示词中使用其名称。对于定制或知名度较低的语气,你仍需要准备样本。 → 前往 阶段 1:收集样本

路径 C:“我还不确定自己的语气是什么”

你想通过这个过程发现并发展自己的语气。 → 从 阶段 0:语气探索(下方)开始


阶段 0:语气探索(可选)

如果你已有样本或知道自己想要什么语气,可以跳过此阶段。

要发现你的语气,我们需要了解你在不刻意表现时的自然表达方式。

回答以下问题:

  1. 你会如何向朋友解释事情?

    • 你会用故事和例子吗?
    • 你会构建逻辑论证吗?
    • 你会开玩笑吗?
    • 你会通过提问来吸引他们吗?
  2. 你喜欢读哪些作者或出版物?

    • 不是你认为自己应该读的,而是你实际会读的。
    • 他们的风格有哪些地方吸引你?
  3. 你自然的句子长度是怎样的?

    • 短而有力?
    • 长而流畅?
    • 根据要表达的重点而变化?
  4. 你对术语有什么看法?

    • 喜欢(体现专业性)?
    • 讨厌(显得矫揉造作)?
    • 只在表达精确时适度使用?
  5. 你与读者是什么关系?

    • 同伴/朋友?
    • 导师/教师?
    • 好奇的探索者?

根据你的回答,找出 2-3 篇你写过且感觉真实自然的作品。将它们用于阶段 1。


阶段 1:收集样本

收集 2-5 篇写作样本。将每篇分别粘贴到单独的文档中,或记下它们的位置。

对每个样本,记录:

  • 来源/背景(博客文章、新闻简报等)
  • 写作时间
  • 选择它的原因

阶段 2:提取模式

从以下维度分析每个样本:

2.1 句子结构
要素观察内容
长度平均句长(短/中/长)
变化句长是否会为了节奏而有意变化?
复杂度简单陈述句?并列句?复合句?
标点破折号?分号?尽量少用?
片段句用于强调?从不使用?

要识别的标志性结构:

  • 开篇模式(“有件事是这样的:”)
  • 节奏转折(“但是。”)
  • 列表模式(“首先……其次……最后……”)
  • 收尾方式(提问、呼应前文、行动号召)
2.2 用词选择
要素观察要点
词汇水平简单/适中/复杂
正式程度1–5 分(从随意到正式)
缩略形式总是/有时/从不
术语是否使用行业术语?是否避免使用?
强烈措辞如有,脏话的程度/风格

识别:

  • 常用词(在样本中出现 3 次以上)
  • 避用词(在有机会使用时也从未出现)
  • 标志性短语
2.3 语气与态度
要素观察要点
情绪基调温暖?冷静?强烈?克制?
与读者的关系同伴?导师?朋友?专家?
幽默风格讽刺?文字游戏?自嘲?无?
确定程度肯定还是探索?
对主题的态度热情?怀疑?好奇?
2.4 结构手法
要素观察要点
开篇故事?提问?大胆断言?交代背景?
过渡流畅?有提示语?突兀?
结尾行动号召?提问?总结?呼应?
段落长度简短有力?长而连贯?长短混合?
2.5 独特技巧

这种声音有什么辨识度?

  • 修辞手法(提问、类比、呼应)
  • 作者独有的标志性手法
  • 如何呈现证据(数据?轶事?逻辑?)
  • 反转手法(作者如何出人意料?)
2.6 他们不会做什么

同样重要:

  • 从不使用的短语
  • 避免采用的结构
  • 避而不谈的主题
  • 从不采用的正式程度

第 3 阶段:综合

用一段话描述这种声音

写一段文字,概括其精髓:

“[Name] 的写作风格具有[主要特征]。他们写作时像是[与读者的关系],并运用[关键技巧]。他们的语气[语气],并带有[适用时填写幽默风格]。句子通常[结构]。他们偏好[用词选择],并避免[避用项]。整体效果是[感受/影响]。”

风格光谱

在以下量表上为这种声音打分(1–5):

Formal ←――――――――――→ Casual         [ ]
Expert ←――――――――――→ Peer           [ ]
Serious ←―――――――――→ Playful        [ ]
Reserved ←――――――――→ Opinionated    [ ]
Abstract ←――――――――→ Concrete       [ ]

第 4 阶段:生成风格技能

根据你的分析,使用以下结构创建 voice-[name].skill.md:

---
name: voice-[name]
description: Write in [Name]'s distinctive voice. [One sentence characterization]. Use with anti-ai-writing for authentic content.
---

# Voice: [Name]

[Your one-paragraph voice description from Phase 3]

## Voice Spectrum

- Formal/Casual: [1-5]
- Expert/Peer: [1-5]
- Serious/Playful: [1-5]
- Reserved/Opinionated: [1-5]
- Abstract/Concrete: [1-5]

## Core Characteristics

### Sentence Architecture
[Your findings from 2.1]

### Word Choice
[Your findings from 2.2]

### Tone & Attitude
[Your findings from 2.3]

### Structural Moves
[Your findings from 2.4]

### Distinctive Techniques
[Your findings from 2.5]

### Avoidances
[Your findings from 2.6]

## Example Patterns

### Signature Openings
[3-5 examples from samples with pattern explanation]

### Signature Transitions
[3-5 examples]

### Signature Closings
[3-5 examples]

### Signature Sentences
[5-10 exemplary sentences that capture the voice]

## The [Name] Test

Before publishing, ask:
- [ ] Would [Name] actually write this sentence?
- [ ] Does it match the voice spectrum above?
- [ ] Are signature patterns present?
- [ ] Are avoidances absent?
- [ ] Does it *feel* right?

## Anti-Patterns

If you see these, you've drifted from the voice:
- [List 5-10 patterns that would violate this voice]

第 5 阶段:验证

测试你的风格技能:

  1. 仅使用风格技能写一段短文
  2. 与原始样本进行比较
  3. 找出差距或不准确的描述
  4. 根据测试结果进行完善

验证清单:

  • 风格描述抓住了精髓
  • 光谱评分准确
  • 示例模式确实具有代表性
  • 测试输出听起来像这些样本
  • 没有遗漏重要内容

人类写作基础

每项风格技能都应建立在 anti-ai-writing 的这些原则之上。

能量传递原则

最好的写作,是将能量从作者传递给读者。分析样本时,留意作者如何传递能量:

  • 他们写的是对话还是演讲?
  • 他们是在与读者交流,还是对读者说教?
  • 他们在哪里使用具体、明确的语言,而不是抽象的想法?
SUCKS 框架

生成风格化输出时应用此框架:

S - 具体:唯一的目标读者是谁? U - 独特且实用:它会改变读者的想法、感受或行动吗? C - 清晰、好奇、对话式:读起来像是在和朋友交谈吗? K - 简洁且结构清晰:想法简单,结构清楚吗? S - 令人印象深刻:有没有读者会反复引用的难忘短语?

标志性句式技巧

在第 2 阶段识别标志性句子时,留意以下技巧:

头韵 — 相同的起始音

  • “Specificity is the secret”
  • “The best jobs are neither decreed nor degreed”

对称 — 平行结构

  • “Read for awareness. Write for understanding.”
  • “It's not 10,000 hours. It's 10,000 iterations.”

对比 — 对立的想法

  • “To be everywhere is to be nowhere.”
  • “Be clear, not clever. Concise, not complex.”

节奏 — 悦耳的韵律

  • 通过变化句子长度来营造效果
  • 用短句强调重点
  • 用长句保持流畅

将作者使用这些技巧的方式纳入你的语气技能。

需要消除的 AI 特征

使用你的语气技能时,留意这些表明 AI 参与创作的模式:

关联结构(最常见):

  • ❌ “X 不只是 Y——还是 Z”
  • ❌ “重点不是 X,而是 Y”

禁止使用的开场白:

  • ❌ “在这个不断变化的……世界中”
  • ❌ “……的时代已经一去不复返了”
  • ❌ “细细品味这句话”

模棱两可的表达:

  • ❌ “这也许能帮到你” → “这能帮到你”
  • ❌ “有人可能会认为……” → 直接陈述观点

过度使用的弱化词:

  • 过多使用“只是”和“实际上”
  • 被动语态(“已确定”)
  • 企业行话

测试: 对每个句子都问问自己:这句话会出现在 ChatGPT 的输出中吗?如果会,就重写。


使用你的语气技能

保存至:.claude/skills/voice-[name]/SKILL.md

与其他技能一起调用:

  • voice-[name] + anti-ai-writing = 自然、有人情味的内容
  • voice-[name] + ghostwriter = 以该语气创作长篇内容
  • voice-[name] + social-content-creation = 针对特定平台的帖子

按需更新: 你的语气会不断演变。每季度回顾一次这项技能,或在感觉不对劲时及时回顾。


相关技能

  • anti-ai-writing — 核心人性化引擎(用于所有语气相关工作)
  • ghostwriter — 以他人的语气创作长篇内容
  • transcript-polisher — 用于基于访谈的内容

精心打造的一项语气技能,能为你创作的一切持续增值。

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