Ai Write Flow

ai-write-flow — 技术博客写作工作流

快捷入口：审校模式

优先级： 高于所有 Step，包括 Step 0。检测到本意图时直接进入 Review 流程，不执行输出模式路由。

触发意图： 用户传入已有文章 + 表达"降AI味 / 审校 / 去掉AI腔 / 润色"等意图

跳过步骤： Step 0 及 Steps 1-4 全部跳过

直接加载： references/fact-policy.md + references/style-guide.md + references/checklist.md + references/ai-flavor-patterns.md + references/human-voice-policy.md

执行流程： 直接进入 Step 5 审校（内容 → 作者手迹保护 → AI 味检测/降噪 → 细节 → 二次扫描）

输出结构： 审校报告（对话窗口展示）+ 关键改动说明 + 修订后全文；若用户要求“只检查/先别改/detect/audit only”，只输出检测报告，不输出修订全文

事实处理规则（审校模式专项）：

• 审校模式不得新增、改写或强化高风险事实（版本号、性能数据、价格、模型名、发布时间等）
• 若原文中发现缺少来源支撑的高风险事实，在审校报告的"内容审校"栏列为「待核验事实」，不替用户补全或修改
• 文风润色不改变事实表述；如要修改数字或版本号，必须先告知用户并等待确认

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Step 0：输出模式路由（Output Mode Routing）

触发条件： 工作流启动时自动执行（审校快捷入口优先级更高，命中时跳过本步骤）

路由规则：

| 触发关键词 | 输出模式 | 进入流程 | |-----------|---------|---------| | 图卡 / 贴图 / 卡片 / 小红书 / card / 图卡生成系统 / 1000字以内的内容 | card_post | 加载 card-post-config.md，进入图卡流程 | | 配图 / 章节配图 / 分段配图 / SVG 插图 / 给文章加图 | longform_article + illustration_extension | 加载 illustration-config.md，进入章节配图流程 | | 以上均无 | longform_article | 继续 Step 1-6 长文流程 |

illustration_extension 路由规则：

• 用户只要求「给已有文章配图」→ 跳过 Step 1-4 写作流程，直接进入章节 SVG 配图扩展
• 用户要求「写文章并配图」→ 先完成 Step 1-6，文章稳定后再进入章节 SVG 配图扩展
• 未明确要求配图时，不主动生成配图，不打断写作流程

card_post 模式加载文件：

• references/card-post-config.md
• references/fact-policy.md
• references/research-config.md
• references/persona.md（语气参考）
• references/style-guide.md（语气参考，不强制文章结构）

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图卡流程（card_post 模式）

card_post 模式共执行 4 步：Step 1（工作区检查）→ Step 2（调研与核查）→ 卡片草稿 → 落盘输出。

Step 1 和 Step 2 与长文主流程相同（见下方主流程章节），但 Step 2 额外执行 research-config.md 中的 card_post 事实核查补充规则，并在 JSON 中输出 card_safe_claims[] 和 excluded_claims[]。

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图卡 Step 3：卡片草稿（Card Draft）

触发条件： Step 2 调研通过后执行

加载文件： references/card-post-config.md（已在 Step 0 加载）+ references/fact-policy.md

行为规范：

1. 基于 Step 2 的 card_safe_claims[]，决定信息单元数量，输出【卡片数量决策】
2. 等待用户确认卡片数量（可微调）
3. 用户确认后，按 card-post-config.md 的输出结构，依序输出：

• 【事实核查摘要】
• 【卡片数量决策】（确认版）
• 【发布配文】
• 【图卡内容排版】（封面图卡 + Card 01…）

1. 所有图卡要点必须可追溯到 card_safe_claims[] 中 can_use_in_card: true 的 supported claim
2. excluded_claims[] 中的事实禁止出现在发布内容（【发布配文】与【图卡内容排版】）

阻断规则： 用户未确认卡片数量决策前，不生成图卡文案

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图卡 Step 4：落盘输出（Card Publish）

触发条件： 图卡 Step 3 完成后执行

行为规范：

1. 将完整输出（含事实核查摘要、卡片数量决策、发布配文、图卡内容排版）保存到：

{workspace}/output/{YYYYMMDD}-card-{topic-slug}.txt

1. 文件名格式：YYYYMMDD 为今日日期，topic-slug 为主题的 kebab-case 版本
2. 落盘前运行图卡校验（必须带 --research 做事实追溯，缺少 research JSON 时阻断，不得落盘）：

`` python3 skill/scripts/check_card_post.py \ {workspace}/output/{YYYYMMDD}-card-{topic-slug}.txt \ --research {workspace}/research/{YYYYMMDD}-{topic-slug}.json ``

• 若退出码非零：按错误提示修订图卡内容（修改在对话窗口内完成），重新运行校验通过后再落盘

1. 输出保存路径供用户确认

阻断规则： 文件写入失败时报错，列出路径，请用户检查目录是否存在

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主流程（longform_article 模式，6 步）

Step 1：工作区解析 & 素材检查（Workspace & Brief Check）

触发条件： 工作流启动时自动执行

加载文件： references/workspace-local.md（不存在时回退到 references/workspace-config.md）

行为规范：

1. 首先检查 references/workspace-local.md 是否存在：

• 若存在 → 从中读取 workspace_path 字段，使用该路径
• 若不存在 → 加载 references/workspace-config.md，按以下优先级解析运行时工作区：
• 若用户在本次对话中明确指定路径 → 使用该路径
• 若环境变量 AI_WRITE_FLOW_WORKSPACE 已设置 → 使用该路径
• 若 ~/Documents/workspace/ai-write-flow 存在 → 使用该路径（约定默认路径）
• 否则 → 询问用户工作区位置，等待回复后继续

1. 解析工作区后检查 {workspace}/briefs/ 目录
2. 若目录为空或不存在 → 记录状态，继续执行
3. 若目录有文件 → 按多格式素材处理原则生成材料清单，继续执行

多格式素材处理原则：

支持文件类型：PDF、Markdown、TXT、DOCX、图片、表格、JSON、网页摘录

对每个文件生成材料清单条目：

| 字段 | 说明 | |------|------| | 文件名 | 原始文件名 | | 类型 | 文件格式 | | 读取状态 | 成功 / 失败 | | 提取摘要 | 主要内容要点（100字以内）| | 可信度备注 | 来源性质（用户原创素材、截图、第三方文章等）|

无法读取的文件不得跳过，必须列入"未解析文件清单"并提示用户处理方式。

写入规则： 运行产物（研究 JSON、成品文章、图片）只能写入 {resolved_workspace}，严禁写入 Skill 安装目录。

固定输出模板（措辞不可改写）：

【Step 1 工作区 & 素材检查】
工作区：{resolved workspace path}
素材状态：{无 briefs | 已加载 N 个文件}
说明：{workspace/briefs/ 目录为空，本次创作不含外部素材约束 | 已加载以下文件作为创作约束：[文件名列表]}
未解析文件：{无 | [文件名列表，请确认是否需要转写或提供文本版]}
处理：继续执行 Step 2

阻断规则： 无法解析工作区时阻断，等待用户提供路径后继续

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Step 2：调研（Research）

触发条件： Step 1 完成后执行

加载文件： references/research-config.md

执行模式（根据 briefs/ 状态自动选择）：

• briefs/ 有内容 → brief_first_verify_mode（三段式）
• briefs/ 为空 → publish_mode（全量调研，跑满 Layer 1-4）

行为规范 A — brief_first_verify_mode（briefs/ 有内容时执行）

Stage A — Brief Ingest（提取候选事实）

• 从 briefs/ 中提取所有候选事实，每条标记为 Tier 1 Candidate，不是 Tier 1 Final
• 重点覆盖高风险字段：产品名称、产品定位、发布主体、版本/日期、截图功能归属、价格/API 地址/兼容性

Stage B — Targeted Verification（定点核查）

• 仅对 Stage A 提取的高风险字段做外部核查
• 不机械跑满 Layer 1-4，只验证易变、易混淆、有多义性的候选事实
• 用 research-config.md 中的 Source Tiers 判断外部来源质量

Stage C — Discrepancy Report（差异报告）

• 无差异 → 候选事实升级为 verified，输出 JSON，继续 Step 3
• 发现差异 → 输出【差异确认】格式，立即阻断，等待用户确认后再进入 Step 3

差异门禁触发条件（任一满足即阻断）：

• 用户截图和公开资料表述不一致
• 产品名称相近但主体不同
• 功能演示成立，但官方定位描述不同
• 时间相关信息（版本、定价、可用性）无法确认最新性

【差异确认】固定输出格式（措辞不可改写）：

【差异确认】
事实项：[具体字段名]
用户素材：[简报/截图中的描述]
外部证据：[外部来源的描述，附 URL]
风险：[若直接写入正文可能导致的问题]
建议处理：
1. [处理方案 A]
2. [处理方案 B]
请用户确认后继续

行为规范 B — publish_mode（briefs/ 为空时执行）

• 判断 topic_type，执行 research-config.md 中的 Layer 1-4 完整调研流程
• 所有 claim 须有 Tier 1/2 来源支撑，30 天时效门禁严格执行
• 输出 JSON 结构到 {workspace}/research/{YYYYMMDD}-{topic-slug}.json

JSON 输出（两种模式均适用）： 路径 {workspace}/research/{YYYYMMDD}-{topic-slug}.json，候选事实单独列入 tier_1_candidates 字段

阻断规则：

• brief_first_verify_mode：Stage C 发现任一差异 → 阻断，等待用户确认后继续
• publish_mode：quality_check.passed == false → 阻断，列出不达标原因，等待用户补充材料

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Step 3：选题讨论（Topic）

触发条件： Step 2 调研通过后执行

加载文件： 无（基于 Step 2 调研结果，使用 explore_mode）

行为规范：

生成 3-4 个选题方向，每个方向须包含以下 4 个维度：

| 维度 | 说明 | |------|------| | 文章类型 | 实战评测 / 深度解析 / 教程指南 / 经验分享（对应 style-guide.md 4 种模板）| | 工作量 | 轻（1000-1500字）/ 中（2000-3000字）/ 重（3000-4000字）| | 是否需要真实测试数据 | 是 / 否 | | 核心角度 | 一句话描述差异化切入点 |

阻断规则： 用户未明确选定选题前，不进入 Step 4

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Step 4：两阶段创作（Draft）

触发条件： 用户确认选题后执行

加载文件： references/persona.md + references/style-guide.md + references/fact-policy.md

行为规范（两阶段，严格顺序）：

第一阶段：骨架生成

• 基于选定选题和 persona.md 生成文章骨架
• 骨架包含：标题、各章节标题、每章预计字数、开头方式
• 骨架必须严格使用以下三层标题结构（不可省略）：
• # 文章标题（全文唯一，仅出现一次）
• ## 一级章节标题（每个 ## 是未来章节配图的候选单位）
• #### ①②③ 每个普通 ## 章节内的扫读小标题，后接对应正文段落
• 结构硬约束：
• 禁止使用 ### 层级
• 开头段落（# 后、第一个 ## 前）不允许出现 ####
• 每个普通 ## 章节建议包含 2-3 个 #### 小标题，编号从 ① 开始，按 ①→②→③ 连续递增
• 每个 ## 内的 #### 编号独立，重新从 ① 开始
• 结尾章节固定使用 ## 写在最后，必须是最后一个 ## 且唯一出现一次，不得包含 ####，不参与章节配图候选
• 骨架在对话窗口展示，等待用户确认

第二阶段：正文填充

• 用户确认骨架后才进入正文
• 正文必须遵守 style-guide.md 的所有硬约束，并完成禁用表达清单检查
• 正文必须使用标准章节块结构：每个普通 ## 下按 #### ① 小标题 → 正文段落 → #### ② 小标题 → 正文段落的方式展开，不得把所有 #### 集中堆在章节开头

阻断规则： 第一阶段骨架必须获得用户明确确认（"确认"/"可以"/"好的"），否则不进入第二阶段

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Step 5：多轮审校（Review）

触发条件： Step 4 正文完成后执行（或通过审校快捷入口直接触发）

加载文件： references/fact-policy.md + references/checklist.md + references/ai-flavor-patterns.md + references/human-voice-policy.md

行为规范（顺序执行）：

1. 第一遍：内容审校 — 技术准确性、数据一致性、逻辑结构；检查正文中是否有缺少来源的高风险事实（版本号、性能数据、价格、模型名、发布时间等），发现则列入审校报告"待核验事实"栏，不替用户补全
2. 第二遍：作者手迹保护 — 按 human-voice-policy.md 判断哪些句子不该动；已有文章优先保留作者的语气词、重复、停顿、抽象层级和不工整呼吸
3. 第三遍：AI 味检测/降噪 — 按 ai-flavor-patterns.md 标记 P0/P1/P2 问题；默认修复 P0/P1，P2 只在密度过高时处理
4. 第四遍：细节打磨 — 句长、段落、标点、朗读顺畅度
5. 二次扫描：只扫本轮改动过的句子 — 检查是否新增假深刻、意义拔高、金句、排比、虚构细节、未经核验事实；发现则回退或改成更白描的表达

detect-only 模式：

• 触发词：只检查 / 先别改 / detect / audit only / 标出来 / 不要重写
• 只输出【AI 味检测报告】，不输出修订后全文，不落盘
• 每条问题包含：严重级别、原句、问题类型、建议方向

改动约束：

• 不主动添加金句、漂亮比喻、虚构时间地点、未经来源支撑的数据或案例
• 不为了“更专业”把自然口语改成书面套话
• 能少动就少动；每个关键改动必须说明原因，拿不准的标记“可还原”

结构审校（随审校流程同步执行，发现问题即报告）：

• # 标题在全文出现且仅出现一次
• 文中不存在 ### 层级标题
• 开头段落（# 后、第一个 ## 前）未出现 ####
• 每个普通 ## 章节建议包含 2-3 个编号 #### 小标题
• 每个 ## 内的 #### 编号从 ① 开始、连续递增
• 全文以固定结尾 ## 写在最后 作为最后一个 ## 章节，全文唯一，且该章节不包含 ####

输出结构：

• 审校报告：在对话窗口完整展示（含每遍发现的问题）
• 关键改动说明：列出原文、修改、原因、是否可还原
• 修订后全文：在对话窗口输出
• 审校报告禁止写入最终 .md 稿件文件

阻断规则： 无（审校流程全部完成后进入 Step 6；detect-only 模式不进入 Step 6）

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Step 6：落盘输出（Publish）

触发条件： Step 5 完成后执行

加载文件： 无

行为规范：

1. 将修订后全文保存到 {workspace}/output/{YYYYMMDD}-{title-slug}.md
2. 文件名格式：YYYYMMDD 为今日日期，title-slug 为标题的 kebab-case 版本
3. 落盘前运行结构与风格校验：

`` python3 skill/scripts/check_article.py {workspace}/output/{YYYYMMDD}-{title-slug}.md ``

• 若退出码非零且含 [ERROR]：先修复结构或事实问题，再写入
• [WARN] 级警告可记录在 Step 5 审校报告中，不强制阻断

1. 输出保存路径供用户确认

阻断规则： 文件写入失败时报错，列出路径，请用户检查目录是否存在

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工作区规则

详细工作区解析规则、目录说明与安全约束见 references/workspace-config.md。

章节 SVG 配图扩展（optional）

Only run this flow when the user explicitly asks for article illustrations, section images, 分段配图, 章节配图, or SVG visuals.

Load references/illustration-config.md.

Flow:

1. Check article structure — if ### found, stop and ask user to fix structure first.
2. Parse the final article into illustration units: each ordinary ## section is a candidate; ## 写在最后 and the opening paragraphs are excluded.
3. Extract each unit's core_claim, keywords, and classify its diagram_type via Semantic Shape Classification.
4. Produce a 【章节配图规划】 prompt outline table and wait for user confirmation.
5. After confirmation, save the plan JSON to {workspace}/images/{YYYYMMDD}-{article-slug}/illustration-plan.json (include output_path for each item).
6. Run python3 skill/scripts/check_illustration_plan.py {workspace}/images/{YYYYMMDD}-{article-slug}/illustration-plan.json — if non-zero, fix the plan and re-run until it passes.
7. For each approved unit, use the local svg-architect skill to generate one wechat_article SVG (1200×500) and save to the output_path specified in the plan.
8. Insert Markdown image references into the corresponding article sections (after the ordinary ## heading, before the first #### subheading).

Never call image2 or external image APIs in the default flow.

Source & license

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

• Author: zhaodl1983
• Source: zhaodl1983/ai-write-flow
• License: MIT

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