# Writing Style Coach

> 学习我的写作风格

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-hhhh124hhhh-skillmate-writing-style-coach`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [hhhh124hhhh](https://agentstack.voostack.com/s/hhhh124hhhh)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** Apache-2.0
- **Upstream author:** [hhhh124hhhh](https://github.com/hhhh124hhhh)
- **Source:** https://github.com/hhhh124hhhh/SkillMate/tree/main/resources/skills/writing-style-coach

## Install

```sh
agentstack add skill-hhhh124hhhh-skillmate-writing-style-coach
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# 写作风格学习工具

基于AI的写作风格学习工具，能够分析用户历史文章，提取写作风格特征，并基于风格生成新内容。

## 核心功能

1. **风格分析** - 5维度分析（标题、开头、内容结构、语言风格、结尾）
2. **风格描述生成** - 结构化描述、Prompt模板、风格标签
3. **基于风格生成** - 标题生成、内容润色、文章创作
4. **风格库管理** - 风格保存、风格对比、风格融合

## 工作流程

### 流程1：分析写作风格

```
输入：10-50篇历史文章（纯文本）

步骤：
1. 分词和词性标注
2. 提取5个维度特征
3. 计算统计指标（平均句长、词汇多样性）
4. 识别常用模式和句式
5. 生成风格评分

输出：风格分析JSON + 风格描述 + 风格标签
```

### 流程2：生成风格Prompt

```
输入：风格分析JSON

步骤：
1. 读取风格特征
2. 按维度组织描述
3. 生成可复用的Prompt模板
4. 添加示例和注意事项

输出：风格Prompt MD文件
```

### 流程3：基于风格生成标题

```
输入：主题 + 风格Prompt

步骤：
1. 分析标题风格模式
2. 提取关键词和句式
3. 生成多个候选标题
4. 按风格匹配度排序

输出：候选标题列表 + 匹配度评分
```

### 流程4：基于风格润色内容

```
输入：原文 + 风格Prompt

步骤：
1. 分析原文结构和内容
2. 按风格调整词汇和句式
3. 保持原文核心信息
4. 生成润色后文本

输出：润色后文本 + 改动说明
```

## 5个分析维度

### 1. 标题风格
- **模式识别**：数字+亮点、悬念+结果、对比+反差
- **长度分析**：平均字数、最短/最长
- **关键词提取**：高频词、行业术语

### 2. 开头风格
- **模式识别**：热点引入、痛点提问、数据震撼
- **长度分析**：平均字数
- **基调分析**：专业/轻松/幽默

### 3. 内容结构
- **整体结构**：总分总、逐步深入、并列式
- **段落组织**：段落数量、段落长度
- **内容要素**：案例数量、数据支撑、技巧数量

### 4. 语言风格
- **词汇选择**：专业术语、通俗程度、形象比喻
- **句式特点**：平均句长、句式类型
- **基调风格**：理性/感性、正式/口语

### 5. 结尾风格
- **模式识别**：总结提升、行动号召、福利引导
- **长度分析**：平均字数
- **行动号召**：关注/点赞/分享/评论

详见：references/analysis-dimensions.md

## API 使用

### handler(args) 主函数

```python
from style_learner import handler

# 分析写作风格
args = {
    "action": "analyze_style",
    "articles": "文章1内容\n\n文章2内容...",
    "output_file": "style_analysis.json"
}
result = handler(args)

# 生成风格Prompt
args = {
    "action": "generate_style_prompt",
    "style_file": "style_analysis.json",
    "output_file": "style_prompt.md"
}
result = handler(args)

# 基于风格生成标题
args = {
    "action": "generate_title_from_style",
    "topic": "AI写作工具",
    "style_prompt_file": "style_prompt.md",
    "count": 5
}
result = handler(args)

# 基于风格润色内容
args = {
    "action": "polish_with_style",
    "text": "待润色的文本",
    "style_prompt_file": "style_prompt.md"
}
result = handler(args)
```

详见：references/api-reference.md

## 设计权衡说明

### 为什么建议最少10篇文章？

**答案**：保证分析准确性

**数据支撑**：
- 50篇：边际收益递减

**权衡分析**：
- **太少**（50篇）：计算成本高，边际收益低
- **适中**（10-50篇）：平衡准确性和效率

**灵活应用**：
- 快速学习：10-20篇文章
- 精确分析：20-50篇文章
- 新账号：可用5-10篇文章，但结果仅供参考

### 为什么分析5个维度？

**答案**：全面覆盖写作风格关键要素

**维度选择**：
- **标题**：决定点击率
- **开头**：影响阅读完成率
- **结构**：影响可读性
- **语言**：影响阅读体验
- **结尾**：影响互动率

**数据支撑**：
- 3个维度：覆盖面不足，准确率 70%
- 5个维度：覆盖关键要素，准确率 85-90%
- 7个维度：边际收益小，准确率 90-92%
- **差距**：5维度 vs 3维度 准确率相差15-20%

**灵活应用**：
- 快速分析：只分析标题+语言+结尾（3个维度）
- 标准分析：分析全部5个维度
- 深度分析：添加情感倾向、修辞手法等（7+维度）

### 为什么生成风格Prompt？

**答案**：实现风格的可重用和可传递

**传统问题**：
- AI每次都需要重新学习风格
- 风格特征难以量化表达
- 跨会话无法保持风格一致

**Prompt优势**：
- **可重用**：一次学习，多次使用
- **可传递**：不同AI实例使用相同风格
- **可调整**：基于Prompt微调风格

**数据支撑**：
- 使用Prompt：风格一致性 80-90%
- 不使用Prompt：风格一致性 50-60%
- **差距**：1.5-1.8倍

**灵活应用**：
- 风格稳定：生成Prompt后持续使用
- 风格演进：定期更新Prompt（每月/每季度）
- 多风格：保存多个Prompt版本

## 数据量建议

### 最少数据量
- **10篇**：最低要求，特征基本稳定
- 适合：快速学习、风格探索
- 准确率：80-85%

### 推荐数据量
- **20-30篇**：推荐范围，特征稳定
- 适合：大多数场景
- 准确率：90-95%

### 最佳数据量
- **50篇+**：最佳范围，特征非常稳定
- 适合：精确分析、风格库建设
- 准确率：95%+

### 注意事项
1. **文章质量**：选择代表性文章，避免草稿
2. **时间跨度**：选择最近3-6个月的文章
3. **内容一致性**：避免跨领域混合（如科技+情感）

详见：references/data-requirements.md

## 风格特征示例

### 示例：专业测评风格

**标题风格**：
- 模式：数字+亮点、悬念+结果
- 长度：15-35字
- 关键词：揭秘、技巧、突破、神器

**开头风格**：
- 模式：热点引入、痛点提问
- 长度：100-200字
- 基调：专业但不枯燥

**内容结构**：
- 结构：总分总
- 段落：5-12段，每段80-180字
- 要素：1-3个案例、2-5个数据、3-6个技巧

**语言风格**：
- 词汇：专业术语+通俗解释
- 句长：平均25字（范围10-50字）
- 基调：实用主义

**结尾风格**：
- 模式：总结提升、行动号召
- 长度：50-150字
- 行动号召：关注获取

详见：references/style-examples.md

## 应用场景

1. **快速学习公众号风格**：收集10-20篇文章，快速学习写作风格
2. **统一团队写作风格**：分析多个作者，提取共同特征
3. **风格迁移**：将优质文章风格迁移到自己的文章
4. **风格优化**：分析自身不足，学习优质文章风格
5. **批量内容生成**：基于风格Prompt批量生成内容

## 注意事项

### 数据质量
1. **文章代表性**：选择代表性文章，避免草稿
2. **时间跨度**：选择最近3-6个月的文章
3. **内容一致性**：避免跨领域混合
4. **数据清洗**：去除广告、推广等非正文内容

### 分析局限
1. **风格变化**：作者风格会随时间演变
2. **题材影响**：不同题材可能影响风格分析
3. **主观因素**：风格评价有一定主观性
4. **数据量依赖**：数据量少时结果不稳定

### 使用建议
1. **定期更新**：每3-6个月更新一次风格分析
2. **人机结合**：AI分析 + 人工调整
3. **灵活应用**：根据场景调整风格强度
4. **多版本管理**：保存不同时期的风格版本

## 参考资料

### 核心文档
- **分析维度详解**：references/analysis-dimensions.md
- **数据要求**：references/data-requirements.md
- **风格示例**：references/style-examples.md
- **API参考**：references/api-reference.md

## 开始使用

直接说"学习风格"或"分析风格"，系统会自动引导你完成！

详细使用说明：references/getting-started.md

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [hhhh124hhhh](https://github.com/hhhh124hhhh)
- **Source:** [hhhh124hhhh/SkillMate](https://github.com/hhhh124hhhh/SkillMate)
- **License:** Apache-2.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-hhhh124hhhh-skillmate-writing-style-coach
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/hhhh124hhhh
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.