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/skill-voice-builder

通过结构化访谈和写作样本分析,构建创作者个人声音画像(语气/用词/节奏/风格),确保后续内容风格一致。 当用户说"声音画像""我的写作风格""风格一致""建立人设语气""voice/tone""我的表达习惯""统一文风"时使用。 和 skill-audience-profiler 的区别:本 SKILL 建创作者自己的声音画像;audience-profiler 建目标受众/粉丝画像。

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$ npx -y skills add zju-real/easel --skill skill-voice-builder --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/skill-voice-builder

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

通过结构化访谈和写作样本分析,构建创作者个人声音画像(语气/用词/节奏/风格),确保后续内容风格一致。 当用户说"声音画像""我的写作风格""风格一致""建立人设语气""voice/tone""我的表达习惯""统一文风"时使用。 和 skill-audience-profiler 的区别:本 SKILL 建创作者自己的声音画像;audience-profiler 建目标受众/粉丝画像。

SKILL.md

skill-voice-builder.SKILL.md
name: skill-voice-builder
description: >-
  通过结构化访谈和写作样本分析,构建创作者个人声音画像(语气/用词/节奏/风格),确保后续内容风格一致。
  当用户说"声音画像""我的写作风格""风格一致""建立人设语气""voice/tone""我的表达习惯""统一文风"时使用。
  和 skill-audience-profiler 的区别:本 SKILL 建创作者自己的声音画像;audience-profiler 建目标受众/粉丝画像。
layer: plan

声音画像构建

> 通过结构化访谈 + 写作样本分析,生成个人声音画像(about-me.md + voice.md),确保后续内容创作的品牌一致性。

输入

用户参与访谈并提供 3-5 篇写作样本(小红书笔记、抖音文案、B站文稿、微博帖子、公众号文章等)。

若用户没有样本,可输入 `use samples` 加载默认样本集 `references/sample-content.md`。

输出

两个文件,输出至项目根目录(**独立的轻量声音产物,不属于 Profile 六维 schema**;如需并入画像,可把要点回写到 `profiles/<画像>/style.md`):

1. **about-me.md**(≤300 词)— 个人定位:身份定位、目标受众、主题支柱、行业观点、人设承诺、内容禁区 2. **voice.md**(≤500 词)— 声音画像:正向信号(怎么写)+ 缺失信号(从不怎么写),合并在同一文件

执行步骤

1. 自动启动访谈

加载即执行,不做任何前言、摘要或确认。第一条消息必须是访谈问题。

禁止:

  • 总结本 SKILL 的功能
  • 询问用户是否准备好
  • 解释将生成哪些文件

2. 分两批提问(共 6 题)

使用 AskUserQuestion 工具,每批最多 4 题。

  • **Batch 1**(4 题):身份定位、目标受众、主题支柱、行业观点
  • **Batch 2**(2 题):人设承诺、内容禁区

问题详情及选项 → [interview-questions.md](references/interview-questions.md)

Batch 1 回答后立即发送 Batch 2,中间不做评论。若有答案为空,单独追问一次后继续。

3. 生成 about-me.md

根据 6 题答案撰写,结构:

# 我的定位
## 身份与定位
## 目标受众
## 内容主题支柱
## 行业观点
## 人设承诺
## 内容禁区

≤300 词。每一行都应是后续创作时可直接引用的信息。

4. 收集写作样本

提示用户粘贴 3-5 篇写作样本。支持一次性粘贴或逐篇发送。

  • 最少 3 篇才可进入分析,不足时追问
  • 用户输入 `use samples` → 加载 `references/sample-content.md`,告知样本作者并提醒可随时替换

5. 分析样本

跨所有样本寻找模式,不依赖单篇特征。

分析维度详情 → [voice-analysis-dimensions.md](references/voice-analysis-dimensions.md)

四个分析维度:

  • **声音信号** — 句长、段落节奏、开头风格、人称、语调、标志性短语、CTA 风格
  • **结构信号** — 长度范围、列表 vs 散文、开头/结尾模式、过渡手法
  • **主题信号** — 跨样本的高频主题、隐含受众、作者立场
  • **缺失信号** — 从未出现的词汇/标点、从未使用的开头类型、从未触及的语调

6. 生成 voice.md

综合声音画像,正向信号与缺失信号合并在同一文件:

# 我的声音画像
## 我听起来像谁
## 语气基调
## 句子节奏
## 开头钩子
## 我怎么开头
## 我怎么收尾
## 标志性表达
## 内容禁区
## 这个声音从不做的事

≤500 词。每个章节必须基于样本实证,不得编造。`内容禁区` 和 `这个声音从不做的事` 必须有样本缺失证据支撑。

7. 确认完成并提示下一步

告知用户两个文件已就绪,后续创作将自动引用。提示可用的下一步操作。

Profile 感知

  • **有 Profile** — 从 Profile 中预填受众、平台、调性偏好等已知信息,访谈时跳过已有答案或用于验证;voice.md 中标注与 Profile 的一致性。
  • **无 Profile** — 完整执行全部 6 题访谈,生成通用声音画像。

规则

1. **加载即执行** — 不做摘要、不做解释、直接开始访谈 2. **最少 3 篇样本** — 少于 3 篇不启动分析 3. **基于实证** — 从样本中提取模式,不编造不存在的特征 4. **矛盾保留** — 样本间风格矛盾时如实记录,不做平滑处理 5. **字数限制** — about-me.md ≤300 词,voice.md ≤500 词 6. **产物格式** — 所有样本内容使用代码块输出,保留换行和空白 7. **不重复** — voice.md 不重复 about-me.md 中已有的受众和主题信息 8. **语言** — 产物文件默认使用中文(除非样本明确为英文) 9. **禁用破折号** — 产物文件和草稿中不使用 em dash

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Stats
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Stars
528
Forks
Active
Maintenance
Python
Language
Apache-2.0
License
2h ago
Last commit
1mo ago
Created
4d ago
Added

Repo: zju-real/easel

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