🎯

research-expert

🎯Skill

from dongbeixiaohuo/writing-agent

What it does

Conducts comprehensive research by systematically gathering, analyzing, and synthesizing relevant information from multiple sources to support content creation and validate research findings.

📦

Part of

dongbeixiaohuo/writing-agent(13 items)

research-expert

Installation

git cloneClone repository

git clone https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent.git

npm installInstall npm package

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

📖 Extracted from docs: dongbeixiaohuo/writing-agent

Need more details? View full documentation on GitHub →

3Installs

AddedFeb 4, 2026

View on GitHub Back to Skills

Skill Details

SKILL.md

Overview

# 写稿Agent v0.6.0

> 🚀 一个基于 Claude Code Skills + Subagents 的"反AI味"写作系统，让AI写出的文章像人写的一样自然。

> 支持 DeepSeek / 智谱GLM / MiniMax 等多种国产大模型，成本极低（如果使用智谱GLM，MiniMax等包月套餐2000字文章成本基本可以忽略不计，成本只取决于你的写文章辛勤程度）。

> 从选题生成、风格建模到发布评审，提供完整的 AI 写作工作流。

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

[![Version](https://img.shields.io/badge/version-v0.6.0-blue.svg)](https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent/releases)

[![Claude Code](https://img.shields.io/badge/Claude-Code%20Skills-blue)](https://code.claude.com)

[![DeepSeek](https://img.shields.io/badge/DeepSeek-Compatible-green)](https://platform.deepseek.com)

🎯 项目简介

写稿Agent 是一个协作式写作工作流系统，通过强制性的模式选择、需求澄清、风格建模、素材调研和主编审稿，帮助你写出不像AI生成的高质量文章。

v0.6.0 去AI味与真实模拟 ⭐ New

🤖 Humanizer 去AI味专家：基于 Wikipedia AI Cleanup 项目，识别并修复24种AI痕迹（内容/语言/风格），注入人类"灵魂"。
📺 读者模拟器 v3.0 直播版：不再是冷冰冰的数据报告，而是模拟真实读者的"直播现场"——心理弹幕、真话吐槽、朋友圈截图预览。
🔄 工作流升级：新增 Stage 10 最终去AI味，在所有流程结束后主动询问，完成最后一道"注入灵魂"工序。

v0.5.1 审稿质量增强

解决"打分就过"的问题，所有评审环节必须给出可执行的修改方案并等待用户确认：

🎯 标题设计师 v2.0：15种爆款公式（分6大类）+ 5个候选 + 钩子说明
✅ 发布前评审 v2.0：每个问题都有「原文→改为」的修改方案 + 用户确认
✅ 读者模拟 v2.1：具体修改建议 + 可自动执行修改 + 修改后重新测试
🔒 强制用户确认：不会再出现"打分就直接过去"的情况

v0.5.0 重大架构升级

引入 Subagent 模式，实现上下文隔离：

🔄 12 个执行步骤改为独立 Subagent，每个任务独立上下文
📁 信息通过文件传递，不依赖对话上下文，避免 Token 累积
🎯 工作流导演 Skill 显式调用 Subagent，保持用户交互能力
💾 每阶段产物自动落盘，支持断点续写

核心特点

✅ Subagent 架构：12 个独立 Subagent 实现上下文隔离，节省 Token
✅ 协作工作流：10阶段深度创作模式，包含选题、调研、审稿完整流程
✅ 标题设计师 v2.0：15种爆款标题公式（6大类）+ 5个候选 ✨ v0.5.1 New
✅ 反AI味道：自动去除小标题病、排比上瘾、格式洁癖等AI典型特征
✅ 风格建模 v3.1：支持公众号链接一键提取、多篇批量建模、增量更新风格库
✅ 选题生成器：不知道写什么？AI 基于热点、个人优势和竞品分析智能推荐选题
✅ 自动素材归档：提取的文章自动保存为本地 Markdown，构建个人知识库
✅ 强制模式选择：轻量模式（快速产出）vs 协作模式（深度创作）
✅ 素材调研：自动搜集真实数据，新增爆款拆解与痛点验证
✅ 字数精准控制：通过外部工具统计，误差控制在±20%以内
✅ 发布前评审 v2.0：发布前5问 + 红队7项 + 具体修改建议 ✨ v0.5.1 New
✅ 读者模拟 v3.0：心理弹幕 + 真话吐槽 + 朋友圈现场直播 ✨ v0.6.0 New
✅ Humanizer：深度去AI味 + 注入灵魂（观点/节奏/细节） ✨ v0.6.0 New
✅ 主编审稿 v2.2：12项AI味道量化检测
✅ 版本管理：自动保存初稿、修订稿、最终稿，可追溯每次修改

---

📚 什么是 Claude Code Skills 和 Subagents？

Skills 与 Subagents 的区别

| 特性 | Skills | Subagents |

|------|--------|-----------|

| 触发方式 | 语义匹配（自动） | 显式调用（手动） |

| 上下文 | 共享主对话 | 独立隔离 |

| 适用场景 | 需要自动识别意图 | 需要隔离执行的任务 |

| Token 消耗 | 会累积 | 每个任务独立 |

本项目的架构（v0.5.0）

本项目采用 Skills + Subagents 混合架构：

```

.claude/

├── skills/ # 语义触发（3个）

│ ├── 工作流导演/ # ⭐ 核心调度器（调用所有 Subagent）

│ ├── 公众号文章获取/ # 独立工具（检测到URL自动触发）

│ └── 风格建模/ # 独立工具（"学习这个风格"触发）

│

└── agents/ # 显式调用，上下文隔离（12个）

│

├── ── Stage 0: 选题阶段 ──

├── topic-generator.md # 选题生成器

├── topic-research.md # 选题调研

│

├── ── Stage 1-5: 准备阶段 ──

├── writing-clarifier.md # 澄清需求

├── research-expert.md # 调研资料

├── outline-architect.md # 大纲设计

├── empathy-designer.md # 共情点设计

├── concretizer.md # 具象化专家

├── title-designer.md # 标题设计师

│

├── ── Stage 6: 写作阶段 ──

├── writing-executor.md # 写作执行

│

├── ── Stage 7-9: 审稿阶段 ──

├── editor-review.md # 主编审稿

├── pre-publish-review.md # 发布前评审

├── toutiao-reader-test.md # 读者模拟直播

└── humanizer.md # 去AI味专家 ✨ New

```

工作流程示意

```

用户请求 → [工作流导演 Skill]

│

├──→ "使用 writing-clarifier 子代理..." → 输出 01_theme.md

│

├──→ "使用 research-expert 子代理..." → 输出 02_cases.md

│

├──→ "使用 outline-architect 子代理..." → 输出 03_outline.md

│

├──→ ... → 最终产出 draft_final.md

│

└──→ "使用 humanizer 子代理..." → 最终注入灵魂 ✨ New

```

每个 Subagent：

✅ 干净的上下文，从 0 开始
✅ 必须从文件读取前序信息
✅ 只返回摘要给主导演，不传递完整文本
✅ 独立隔离，避免 Token 累积

Skills 自动加载机制

重要说明：

克隆项目后，Skills 已经在项目目录里了

- 项目文件结构：writing-agent/.claude/skills/（包含 13 个 Skills）

- 这些 Skills 是项目的一部分，随项目一起下载

必须在项目目录中启动 Claude Code

```powershell

cd writing-agent # 先进入项目目录

claude # 再启动 Claude Code

```

⚠️ 关键：Claude Code 只会加载当前目录下的 .claude/skills/

- ✅ 正确：在 writing-agent/ 目录中启动 → Skills 自动加载

- ❌ 错误：在其他目录启动 → Skills 不会被加载

Claude Code 的 Skills 加载规则：

全局 Skills 目录：~/.claude/skills/（所有项目都能用）
项目 Skills 目录：项目根目录/.claude/skills/（仅当前项目可用）

本项目采用"项目级 Skills"，这意味着：

✅ 克隆项目后，Skills 已经在项目目录中（无需手动复制）
✅ 在项目目录中启动 Claude Code，Skills 自动可用
✅ 不会污染你的全局 Skills 目录
✅ 多个项目的 Skills 互不干扰

如果你想让这些 Skills 在所有项目中都能用：

点击查看如何复制到全局目录

Windows (PowerShell):

```powershell

xcopy /E /I ".claude\skills" "$env:USERPROFILE\.claude\skills"

```

Linux/macOS:

```bash

cp -r .claude/skills/* ~/.claude/skills/

```

---

📦 快速开始

前置要求

方式一：使用 Claude 官方模型

[Claude Code](https://code.claude.com) 账号
基本的命令行操作能力

方式二：使用国产大模型（推荐，更经济）

本项目支持通过 Anthropic API 兼容接口接入多种国产大模型：

|------|---------|------|-------------|---------|

> 本项目所有测试均基于 DeepSeek-V3 模型完成。 一篇 2000 字文章成本约 ¥0.03，性价比极高。

安装步骤（新手友好版）

本指南以 Windows 系统为主，同时提供 Linux/macOS 的对应说明。

---

#### 步骤 1：安装 Node.js 环境

Claude Code 需要 Node.js 18 或更高版本才能运行。

Windows 安装 Node.js

方法一：官网下载（推荐）

打开浏览器访问 [https://nodejs.org/](https://nodejs.org/)
点击 "LTS" 版本进行下载（长期支持版本，版本号需 ≥ 18）
下载完成后双击 .msi 文件
按照安装向导完成安装，保持默认设置即可
安装完成后，打开 PowerShell（推荐）或 CMD，输入以下命令验证：

```powershell

node --version

npm --version

```

如果显示版本号（如 v20.x.x 和 10.x.x），说明安装成功！

方法二：使用包管理器

如果你安装了 Chocolatey 或 Scoop，可以使用命令行安装：

```powershell

# 使用 Chocolatey

choco install nodejs

# 或使用 Scoop

scoop install nodejs

```

Windows 注意事项：

⚠️ 建议使用 PowerShell 而不是 CMD（功能更强大）
⚠️ 如果遇到权限问题，尝试以管理员身份运行 PowerShell
⚠️ 某些杀毒软件可能会误报，需要添加白名单

Linux/macOS 安装 Node.js

Ubuntu/Debian:

```bash

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -

sudo apt-get install -y nodejs

```

macOS (使用 Homebrew):

```bash

brew install node

```

验证安装：

```bash

node --version

npm --version

```

---

#### 步骤 2：克隆项目到本地

Windows 操作

打开 PowerShell
进入你想存放项目的目录，例如：

```powershell

cd D:\Projects

```

克隆项目：

```powershell

git clone https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent.git

cd writing-agent

```

如果没有安装 Git：

下载安装：[https://git-scm.com/download/win](https://git-scm.com/download/win)
或者直接从 GitHub 下载 ZIP 文件并解压

Linux/macOS 操作

```bash

cd ~/Projects # 或你想存放的目录

git clone https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent.git

cd writing-agent

```

---

#### 步骤 3：安装 Claude Code

Windows 安装

打开 PowerShell（建议以管理员身份运行）
运行以下命令全局安装 Claude Code：

```powershell

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

```

如果下载速度慢，可以使用国内镜像：

```powershell

npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=https://registry.npmmirror.com

```

验证安装：

```powershell

claude --version

```

如果显示版本号，说明安装成功！

更新 Claude Code：

```powershell

claude update

```

Linux/macOS 安装

```bash

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 验证安装

claude --version

```

---

#### 步骤 4：验证 Skills 是否正确加载

在配置 API 之前，先验证项目的 Skills 是否在正确的位置。

Windows 验证

打开 PowerShell
进入项目目录：

```powershell

cd D:\P

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