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公众号文章全自动写作工作流
任务目标
- 本 Skill 用于：创作 AI & 科技类公众号爆款文章
- 能力包含：风格学习、公众号复刻模仿、选题评估、网络搜索、结构化写作、自动检验并修改、配图建议/生成、文档导出
- 触发条件：用户需要创作公众号文章，特别是 AI & 科技领域
前置准备
- 准备参考文章：提供 2-3 篇符合目标风格的优秀文章（用于风格学习）
- 明确主题方向：准备文章的核心主题或选题范围
- 依赖包：如需导出 Word/PDF 格式并支持水印去除，需安装以下依赖
pip install python-docx reportlab Pillow
操作步骤
步骤一：风格学习与公众号复刻模仿
-
分析参考文章
- 读取用户提供的参考文章（2-5 篇）
- 基于 references/writing-style-guide.md 中的风格分析维度，提取以下特征：
- 句式特点（长短句比例、句型结构）
- 词汇选择（专业术语 vs 通俗表达、高频词汇）
- 修辞手法（比喻、对比、设问的使用频率）
- 语气态度（严肃专业 vs 轻松幽默）
- 段落节奏（段落长度、过渡方式、标点使用）
-
公众号深度复刻模仿
- 如果是公众号文章复刻需求，执行以下深度分析：
- 标题风格（痛点型、悬念型、数据型、故事型等）
- 开头套路（黄金 3 秒的常用模式）
- 结尾结构（总结 + 行动召唤 + 情绪升华）
- 信息密度（每段话的信息量和节奏）
- 人设特征（作者的个人风格、常用表达）
- 情绪曲线（文章的情绪起伏和共鸣点）
- 如果是公众号文章复刻需求，执行以下深度分析：
-
生成风格报告
- 输出风格特征总结（300-500 字）
- 列出需要模仿的关键要素（3-5 条）
- 识别目标读者群体
- 如果是公众号复刻，提供详细的模仿指南
步骤二：选题讨论
-
主题评估
- 用户提出主题或方向
- 智能体从以下维度评估选题潜力：
- 时效性（是否是当前热点）
- 痛点价值（解决什么问题）
- 差异化（与已有文章的区别）
- 传播潜力（是否具备爆点）
-
选题优化建议
- 提供角度优化建议
- 建议具体的切入点和视角
- 预估文章影响力
步骤三：网络搜索与信息验证
-
系统化网络搜索
- 参考 references/network-search-guide.md，执行多维度搜索
- 搜索策略：
- 第 1 轮：官方资料和权威媒体（官网、官方博客、36氪、虎嗅、极客公园）
- 第 2 轮：用户反馈和案例（知乎、小红书、微博）
- 第 3 轮：数据支撑（艾瑞咨询、易观分析、IDC 报告）
- 第 4 轮：争议和批评（多方观点，保持客观）
-
关键词设计
- 从宽泛到精准，逐步细化：
- 第 1 轮：核心关键词（宽泛）："GPT-5"、"OpenAI"、"AI 写作"
- 第 2 轮：组合关键词（增加限定）："GPT-5 发布时间"、"AI 写作 工具 对比"
- 第 3 轮：精确关键词（目标明确）："GPT-5 参数量 多少"、"OpenAI 2024年3月 发布会"
- 从宽泛到精准，逐步细化：
-
信息来源验证
- 优先级顺序：官方来源 > 权威媒体 > 专业报告 > 用户反馈 > 社区讨论
- 记录每个信息的来源、发布时间、URL、可信度
- 对比 2-3 个不同来源的信息，识别冲突点
- 深度要求：每个关键观点至少收集 2-3 个不同来源的详细信息，包括数据、案例、专家观点等
-
交叉验证
- 对比多个来源的信息
- 识别冲突点并进一步验证
- 记录信息来源和可信度
-
信息整理
- 提取关键事实和数据
- 标注信息来源（格式：[内容] 来源：[来源名称]，发布时间：[YYYY-MM-DD]）
- 整理成信息结构树
- 收集要求：
- 每个核心观点至少收集 3-5 个支撑数据或案例
- 收集历史背景、发展脉络、现状分析
- 收集专家观点、行业报告、用户反馈
- 收集对比分析、优势劣势、适用场景
- 收集未来趋势、挑战与机遇
-
事实核查
- 基于 references/fact-check-checklist.md 逐项核查
- 记录所有不确定的信息
- 删除无法验证的信息或明确标注
步骤四：结构化写作
-
选择结构模板
- 根据 references/viral-article-structures.md 选择合适的结构
- 常用结构：
- 问题-解决方案型
- 趋势分析型
- 技术解读型
- 案例故事型
-
生成黄金开头
- 使用 assets/title-templates.txt 和 assets/opening-templates.txt
- 核心原则：前 3 秒必须抓住读者注意力，制造"想继续看下去"的欲望
- 开头类型选择（根据主题选择最适合的）：
- 痛点型：直接戳中读者痛点，引发共鸣
- 悬念型：制造悬念，引发好奇
- 数据冲击型：用惊人数据吸引注意
- 故事型：用故事开头，引发情感共鸣
- 对比反差型：用强烈对比制造冲击力
- 提问型：用问题引发思考
- 开头结构（黄金3秒 + 利益点 + 过渡）：
- 第 1 句（黄金3秒）：必须包含冲突/悬念/痛点/数据冲击，不要铺垫
- ❌ 错误："最近，OpenAI 发布了 GPT-5，这是一个重要的里程碑..."
- ✅ 正确："GPT-5 发布后，90% 的写作者慌了"
- 第 2 句（利益点）：给出读者能得到什么
- "学会这 3 招，效率提升 10 倍"
- 第 3-4 句（过渡）：解释原因，引出正文
- "因为 GPT-5 不只是写作工具，它正在改变整个内容行业..."
- 第 1 句（黄金3秒）：必须包含冲突/悬念/痛点/数据冲击，不要铺垫
- 开头痛点清单：
- 是否有惊人的数据或事实？
- 是否戳中了读者的痛点？
- 是否制造了悬念或好奇心？
- 读者能得到什么具体利益？
- 是否与读者有直接关联？
- 常见错误（必须避免）：
- 铺垫太长，开头超过 100 字还没进入主题
- 过于平淡，没有吸引力
- 无利益点，读者不知道能得到什么
- 与读者无关，无法引发共鸣
- 长度控制：开头控制在 100-200 字左右
-
填充内容框架
- 基于搜索到的信息
- 按照结构模板填充
- 开头：黄金 3 秒 + 利益点前置
- 中段：逻辑递进 + 信息密度
- 结尾：行动召唤 + 情绪共鸣
- 内容充实度要求：
- 每个观点至少展开 3-5 句话，提供充分的解释和说明
- 每个关键点至少包含 2-3 个具体案例或数据支撑
- 提供背景信息：历史发展、技术原理、市场现状等
- 提供深度分析：影响分析、对比分析、优劣势分析
- 提供实际应用：使用场景、操作指南、最佳实践
- 提供未来展望：发展趋势、挑战机遇、行动建议
- 避免空洞表述，确保每个段落都有实质性内容
-
应用风格特征
- 应用步骤一提取的风格要素
- 模仿句式和词汇选择
- 保持一致的语气态度
- 使用相似的修辞手法
-
生成初稿
- 输出完整文章初稿
- 质量优先原则：根据主题需要自然展开，确保内容充实完整，不人为限制字数
- 内容充实标准：
- 每个核心观点都有充分的论证和说明
- 每个技术概念都有清晰的解释和示例
- 每个案例都有详细的背景、过程、结果
- 每个数据都有来源、背景、意义分析
- 每个建议都有具体的实施步骤和注意事项
- 确保逻辑清晰、层次分明
- 预留信息来源标注位置
- 目标：根据主题复杂度，通常在 5000-8000 字，但以内容完整为第一优先级
步骤五：审校优化
-
事实核查
- 使用 references/fact-check-checklist.md 逐项检查
- 验证所有数据和引用
- 补充或删除无法验证的内容
- 原则：删除时仅删除明显错误或无法验证的内容，保留有价值的信息
-
去 AI 感优化
- 消除机械句式（避免过度使用"首先、其次、综上所述"）
- 打破三段式结构（增加过渡句、长短句交替）
- 注入情感和观点（加入个人见解、情绪表达）
- 使用口语化表达（适度使用反问、感叹、省略）
- 重要：优化表达时不要删减有价值的内容，通过改写、展开、举例等方式增强表达效果
-
爆款元素强化
- 检查标题是否有吸引力
- 优化开头是否在前 3 秒抓住注意力
- 强化利益点是否清晰
- 增强情绪共鸣点
- 补充要求：如果某个部分不够吸引人，通过增加案例、数据、对比等方式强化，而不是简单删除
步骤六：自动检验并修改文章
-
第一轮：错别字和基础错误检查
- 逐字检查，重点关注：
- 错别字（的/地/得、形近字、音近字）
- 标点符号（逗号、句号、引号是否正确）
- 语法错误（主谓宾是否齐全、时态是否一致）
- 格式错误（数字、时间、引用格式是否统一）
- 逻辑矛盾（数据前后是否一致、观点是否冲突）
- 逐字检查，重点关注：
-
第一轮修改
- 记录发现的问题（格式：[位置] 问题：具体问题）
- 逐项修改：
- 找到问题的具体位置
- 删除错误的字/词/标点
- 插入正确的内容
- 示例：
[第 3 段第 2 句] 问题："的的"重复 修改前："这个功能很好用，你会喜欢的的。" 修改后："这个功能很好用，你会喜欢的。"
- 修改后重读，确保修改正确
-
第二轮：表达优化（重点开头和结尾）
- 开头优化：
- 第 1 句检查：是否抓住注意力（冲突/悬念/痛点/数据）
- 利益点检查：是否前置利益点（告诉读者能得到什么）
- 悬念检查：是否制造继续阅读的欲望
- 长度检查：长度是否合适（50-100 字）
- 结尾优化：
- 总结检查：是否有总结提炼（3 条核心要点）
- 行动召唤检查：是否有行动召唤（告诉读者下一步做什么）
- 情绪升华检查：是否有情绪升华（共鸣、希望、激励）
- 长度检查：长度是否合适（100-200 字）
- 中段优化：
- 节奏检查：段落节奏是否有变化（短段落、问句、感叹句）
- 逻辑检查：逻辑是否清晰（段落过渡是否自然）
- 信息密度检查：信息密度是否合理（每段话都有价值）
- 开头优化：
-
第二轮修改
- 记录发现的优化点（格式：[位置] 问题：具体问题）
- 逐项优化：
- 找到需要优化的具体位置
- 分析原因（为什么需要优化）
- 重写内容
- 示例：
[开头第 1 句] 问题：太平淡，没有抓住注意力 修改前："今天我们来聊聊 GPT-5。" 修改后："你每天都在浪费 2 小时，而且你自己都不知道。" 原因：第 1 句直接抛出痛点，比平淡开场更有冲击力
- 示例 2：
[结尾] 问题：无总结，无行动召唤 修改前："以上就是 GPT-5 的介绍，希望能对你有帮助。" 修改后："总结一下，GPT-5 的突破主要体现在三个方面：参数量翻倍、推理能力提升、多模态能力增强。今天就开始用 GPT-5 吧，评论区告诉我你的使用体验！" 原因：明确总结要点，给出行动召唤，增强互动
- 修改后重读，确保优化有效
-
第三轮：口语化检查
- 机械句式检查：
- 检查"首先、其次、再次、最后"
- 检查"综上所述、总而言之"
- 检查"一方面、另一方面"
- 口语化表达检查：
- 检查"因此、所以"是否可以用"这就意味着、也就是说"
- 检查是否可以使用反问句、设问句
- 检查是否可以使用感叹词（"真的、太、居然"）
- 情绪和观点检查：
- 检查是否有明确的观点和态度
- 检查是否可以使用"我觉得、说实话"
- 检查是否可以表达反对、支持、惊喜、担忧等情绪
- 三段式结构检查：
- 检查段落长度是否过于平均
- 检查是否可以用短段落、问句、感叹句打破节奏
- 内容充实度检查（新增）：
- 检查每个关键观点是否充分展开（至少 3-5 句话）
- 检查是否有足够的案例和数据支撑（至少 2-3 个）
- 检查过于简短的部分（少于 100 字的段落），考虑补充
- 检查是否有空洞表述，需要添加具体内容
- 检查是否有可以深化的观点，增加分析维度
- 重要：不要为了简洁而删除有价值的内容，确保内容充实
- 机械句式检查：
-
第三轮修改
- 记录发现的口语化问题（格式：[位置] 问题：具体问题）
- 逐项优化：
- 找到需要优化的具体位置
- 分析原因（为什么需要口语化）
- 重写内容
- 示例：
[第 2 段] 问题：机械句式"首先、其次" 修改前："首先，GPT-5 的发布具有重要意义。其次，它将改变内容创作方式。" 修改后："GPT-5 的发布意义重大，它正在重塑内容创作。更有意思的是，很多企业已经开始提前布局了。" 原因：删除机械句式，用更自然的表达，增加"更有意思的是"增加节奏感
- 示例 2：
[第 3 段] 问题：过于正式，无情绪 修改前："该模型的表现令人满意。" 修改后："说实话，这个模型的表现还挺让人惊喜的。" 原因：加入"说实话"和"还"，增加口语化和情绪 - 示例 3（内容充实度）：
[第 5 段] 问题：内容过于简短，缺少具体说明 修改前："GPT-5 的参数量很大。" 修改后："GPT-5 的参数量达到了惊人的 10 万亿级别，是 GPT-4 的 10 倍以上。这意味着它在理解复杂概念、推理逻辑、多轮对话方面的能力会有质的飞跃。根据 OpenAI 官方披露，新模型在数学推理、代码生成、跨模态理解等任务的准确率提升了 30-50%。" 原因：补充具体数据、对比分析、能力提升说明，确保内容充实
- 修改后重读，确保口语化自然
- 重要：在优化表达时，不要删除有价值的内容，而是通过补充、展开、举例等方式增强内容
-
最终质量检查
- 检查清单：
- 无错别字、标点错误、语法错误
- 开头第 1 句抓人（冲突/悬念/痛点/数据）
- 开头有利益点（读者能得到什么）
- 开头有悬念（想继续看下去）
- 结尾有总结（3 条核心要点）
- 结尾有行动召唤（告诉读者下一步做什么）
- 结尾有情绪升华（共鸣、希望、激励）
- 无机械句式（首先、其次、最后）
- 有口语化表达（所以、我觉得、说实话）
- 有短段落（1-2 句）
- 有情绪和观点（真的、太、居然）
- 内容充实度（新增）：
- 每个关键观点都有充分展开（不少于 3 句话）
- 有足够的案例和数据支撑（不少于 2-3 个）
- 无空洞表述，每个段落都有实质性内容
- 有深度分析（影响、对比、趋势等）
- 有实际应用指导（场景、步骤、建议）
- 检查清单：
-
输出修改日志
- 输出 3 轮审核发现的所有问题和修改内容
- 格式：
第一轮：错别字和基础错误检查 - [位置] 问题：xxx 修改前：xxx 修改后：xxx 第二轮：表达优化 - [位置] 问题：xxx 修改前：xxx 修改后：xxx 第三轮：口语化检查 - [位置] 问题：xxx 修改前：xxx 修改后：xxx - 修改前后对比，确保修改有效
- 输出最终成稿
步骤七：配图搜索与插入
-
搜索文章对应的图片
- 识别文章的主题、关键词、核心观点
- 根据配图描述搜索或生成对应图片
- 搜索策略：
- 使用关键词 + "图片"、"官方"、"高清"
- 优先搜索官方图片（公司官网、官方博客、权威媒体）
- 如果没有官方图片，使用智能体图像生成能力
- 配图要求：
- 横板格式（16:9 或类似比例）
- 宽度建议：900px 或 1080px
- 风格统一（配色、风格元素、情感氛围）
-
裁剪四周（去除水印）
- 下载图片并保存到
./images/目录 - 文件命名格式：
image_01.jpg、image_02.jpg等 - 自动裁剪四周：
- 调用
scripts/export_document.py的水印去除功能 - 自动裁剪图片四个角落（去除水印）
- 裁剪比例：每侧约 5-8%
- 保存裁剪后的图片
- 调用
- 下载图片并保存到
-
插入到文章中
- 在文章中标记配图插入位置
- 标记格式：
[IMAGE: 图片描述] - 示例：
# 文章标题 [IMAGE: 封面图：GPT-5 概念图] 文章开头... ## 第一部分 [IMAGE: 插图：AI 写作场景] 文章内容... - 导出文档时自动将图片插入到标记位置
步骤八：生成可下载文档（支持图片插入）
-
准备文章内容
- 整理最终成稿的文章内容
- 确保格式正确（标题、段落、引用）
- 确保配图标记正确（
[IMAGE: 图片描述]） - 确保配图文件已保存到
./images/目录
-
选择导出格式
- 调用
scripts/export_document.py脚本 - 支持的格式：
- Markdown (.md)：纯文本格式，支持图片插入（使用相对路径）（默认格式）
- Word (.docx)：可编辑的文档格式，支持图片插入
- PDF：不可编辑的文档格式，支持图片插入
- All：同时生成所有格式
- 调用
-
生成文档（支持图片插入与自动裁剪四周）
- 执行导出脚本
- 参数：
--content: 文章内容（包含[IMAGE: 图片描述]标记）--format: 输出格式（md/docx/pdf/all，默认为 md）--filename: 输出文件名--images-dir: 图片目录（默认./images/）--crop-borders: 是否自动裁剪图片四周（默认 true）
- 脚本功能：
- 格式检查和修复（自动执行）：
- 检查并修复加粗标记不匹配（奇数个
**） - 检查并修复连续加粗（
**text1****text2**→**text1** **text2**） - 检查并删除空加粗（
******） - 检测并警告嵌套加粗（
**text **inner** text**） - 检测并警告斜体标记不匹配
- 检测并警告代码标记不匹配
- 检查并修复加粗标记不匹配（奇数个
- 排版优化（Word 格式）：
- 段落间距：段前段后 6pt，1.5 倍行距
- 标题间距：段前 12pt，段后 6pt，1.5 倍行距
- 列表格式：优化列表项间距和缩进
- 统一字体：宋体 12pt
- 解析文章中的
[IMAGE: 图片描述]标记 - 将图片插入到对应位置
- 自动裁剪四周（默认启用）：
- 自动裁剪图片四个角落（去除水印）
- 裁剪比例：每侧约 5-8%
- 保留主体内容，去除边缘水印
- Markdown 格式转换（Word 格式）：
- 标题：
#、##、###→ Word 标题格式 - 表格：
| 列1 | 列2 |→ Word 表格格式（商务对比风格）- 表头：浅灰色背景（#E0E0E0）、微软雅黑字体 10.5pt、加粗、左对齐
- 边框：0.5pt 黑色实线边框（所有单元格）
- 内容：白色背景、微软雅黑字体 10.5pt、左对齐
- 内边距：上下 3pt、左右 6pt（适中留白）
- 布局：自动调整列宽，规整紧凑
- 无序列表：
-或*→ Word 列表格式 - 有序列表：
1.、2.→ Word 编号列表格式 - 引用：
>→ Word 引用样式（灰色斜体、左缩进） - 分割线：
---或***→ Word 分割线 - 行内加粗：
**text**→ Word 加粗格式 - 行内斜体：
*text*→ Word 斜体格式 - 行内代码：
`text`→ Word 等宽字体 - 行内删除线：
~~text~~→ Word 删除线格式
- 标题：
- Markdown：使用 `
- 格式检查和修复（自动执行）：
格式 * Word：使用docx.shared.InlineImage插入图片，自动转换 Markdown 格式为 Word 格式，并进行格式检查和排版优化 * PDF：使用reportlab.platypus.Image` 插入图片
-
验证文档
- 检查生成的文档是否完整
- 检查格式是否正确
- 检查图片是否正确插入到对应位置
- 检查图片四周是否已裁剪（去除水印）
- 确认可正常打开和编辑
-
输出可下载链接
- 提供文档下载路径
- 说明文档格式和用途
- 提供使用建议