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撰写工程文章

产出所请求的内容：新文章、大纲、针对特定范围的改写，或发布审核。重用已确认的简报和证据。选择适合读者和材料的结构；小幅编辑无需重新启动整个写作流程。

1. 根据现有上下文明确读者、核心观点和有依据的事实。仅在缺失信息会实质影响所请求的输出时才提问。
2. 撰写新文章时，选择合适的主要文章类型并拟定大纲。处理现有草稿时，保留可用结构，并在所请求的范围内进行编辑。除非发布方要求，否则前置元数据、层级标签、深度元组和逐节证据计划都是可选工具。
3. 说明机制及其重要性。为定量、比较、安全和能力方面的主张提供适当证据，并说明其局限。区分实际测量结果、示例说明、假设和仍在进行的工作。
4. 根据需要润色语气和行文。发布方风格矩阵、H2 问题链以及首尾各 200 字的对比都是编辑启发式方法，并非通用门槛。不要为了满足某种叙事结构而捏造失败的缓解措施、阶段性胜利、基准测试结果或经验教训。
5. 对外发布前，针对相关主张和披露义务，执行 references/pre-publish-checklist.md。交付草稿不代表已获准发布。可选的检查工具会报告启发式问题；事实核查和披露决定由人工审核负责。

参考资料导航

阅读与当前文章类型或编辑问题相关的参考资料，无需查阅每个阶段的资料：

• 结构：references/archetypes-and-structure.md；可选的深度诊断：references/depth-and-abstraction.md。
• 事件：references/postmortems.md；迁移：references/migrations.md；性能：references/performance-deep-dive.md。
• AI/Agent：references/ai-and-agents.md；安全/可靠性：references/security-and-reliability.md。
• 证据/素材：references/evidence-diagrams-code.md；叙事：references/narrative-and-pacing.md。
• 语气/披露：references/voice-and-disclosure.md；指定的发布方语体：references/publisher-voice-matrix.md；具体的行文问题：references/anti-patterns.md。

仅在有用时使用 assets/outline.<archetype>.md 模板；省略无关章节。通过此技能的绝对目录运行辅助脚本：python3 <writing-tech-post-dir>/scripts/lint-post.py <draft.md>。--strict 会将启发式警告视为失败，用于明确选定的编辑门槛。检查结果无误并不能证明内容符合事实或已满足披露要求。