開源我的 7 個 寫作Skill 流程，4 個 Skill 方法論
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分享7個寫作Skill組合流程，提煉出四種通用方法論，助你將複雜任務拆解成自動化流水線。
呢篇文章嘅作者係空格，一個成日用AI Skill組合嚟提升寫作效率嘅實踐者。佢發現傳統寫作流程（搜熱點、揾選題、開始寫、寫完改、改完發）有好多卡點：選題難、動筆難、堅持難。為咗解決呢啲問題，佢自己設計咗一套由7個Skill組成嘅自動化流水線，涵蓋熱點採集、選題生成、審核、共同創作、深度審稿、配圖同發佈。
文章先展示咗完整嘅寫作Skill鏈路，詳細解釋每個Skill嘅觸發方式、工作原理同輸出格式，仲提供埋GitHub下載地址。然後佢從呢啲Skill組合入面抽象出四種通用方法論：任務分解、Skill流水線、模塊化同循環反饋。最後用產品經理嘅工作流案例驗證呢套方法論，並提出一個值得思考嘅問題：AI有咗Skill之後，人類嘅核心技能係咩？
整體結論係：將複雜任務拆成流水線，每個環節交俾專門嘅Skill，先跑通最小流程，再逐步加入決策同檢驗環節，好似搭樂高咁疊加。呢篇文章唔單止分享咗實際操作經驗，仲提供咗可複用嘅方法框架。
- 作者設計咗7個寫作Skill組成自動化流水線，包括熱點採集、選題生成、審核、共同創作、深度審稿、配圖同發佈。
- 核心方法論有四種：任務分解（信息獲取→決策→執行）、Skill流水線（上一個輸出等下一個輸入）、模塊化（信息/思考/產出模塊）、循環反饋（Plan→Do→Check→Act）。
- 傳統寫作每一步都係卡點，AI Skill組合將客觀信息交俾AI決策，主觀判斷留俾人，效率大幅提升。
- AI時代產品經理可能從需求文檔撰寫者變成Skill組合設計者，呢個轉變值得反思人類核心技能。
- 可行動點：唔好一開始追求完美自動化，先跑通最小流程，再逐步疊加決策同檢驗環節。
topic-collector
熱點採集Skill，並行搜索5+數據源，輸出結構化熱點列表。
topic-generator
選題生成Skill，按選題價值打分篩選，輸出TOP10。
topic-reviewer
選題審核Skill，用量化評分體系決定選題值唔值得寫。
doc-coauthoring
共同創作Skill，分三大階段（上下文收集、迭代優化、讀者測試）將隱性知識挖出再組織成文。
從傳統寫作卡點到AI Skill流水線
作者以前寫作跟足傳統流程：搜熱點、揾選題、開始寫、寫完改、改完發。每一步都要自己動手，每一步都有卡點。
- 選題難：刷咗一粒鐘，唔知寫咩。
- 動筆難：有咗選題，唔知點開頭。
- 堅持難：寫咗幾百字，冇靈感，下次再說。
但自從用咗Skill組合，成個流程變曬：熱點採集、選題篩選、內容創作、文章審稿全部自動化，作者只需要喺關鍵節點做決策。
七個寫作Skill，一條自動化流水線
作者一開始逐個Skill分開用，後來發現可以將上一個Skill嘅輸出直接俾下一個Skill輸入，組成流水線。佢公開咗穩定運行嘅7個Skill。
- 1 topic-collector：熱點採集，並行搜索5+數據源，輸出結構化列表。
- 2 topic-generator：選題生成，按選題價值打分，輸出TOP10候選。
- 3 topic-reviewer：選題審核，用量化評分體系判斷值唔值得寫，一票否決熱度低、無AI相關嘅選題。
- 4 doc-coauthoring：共同創作，分三大階段（Context Gathering、Refinement & Structure、Reader Testing）將隱性知識挖出再組織成文。
- 5 article-review：深度審稿，模擬資深主編從心法、戰略、技法、修煉四個維度評審。
- 6 NotebookLM配圖：將終稿複製過去用提示詞生成配圖。
- 7 發佈：上傳公眾號後台排版發佈（目前手動）。
單個Skill嘅價值遠遠細過多個可組合Skill嘅價值。
四種通用方法論：拆解、流水線、模塊化、循環
作者用咗一段時間之後，發現呢啲Skill組合有規律，總結咗四個方法。
- 1 任務分解：每個複雜任務都能拆成信息獲取→做決策→執行交付，客觀信息交AI，主觀信息交人。
- 2 Skill流水線：每個Skill係一個小員工，上一個輸出等於下一個輸入。
- 3 模塊化：Skill分三類——信息模塊（搜索、採集）、思考模塊（分析、決策）、產出模塊（寫作、發佈），好似樂高積木咁組合。
- 4 循環反饋：Plan→Do→Check→Act，寫完初稿就審稿打分再修改，自帶檢驗環節。
通用組合公式：信息獲取 → 決策優化 → 產出執行 → 質量檢驗。
舉一反三：產品經理Skill組合
作者用產品經理嘅工作流驗證呢套方法論，設計咗一套產品經理Skill組合：信息獲取→決策優化→產出執行→質量檢驗。
- 信息獲取：輸入需求信息（用戶描述、競品參考、業務背景）。
- 決策優化：AI提問澄清需求、補充細節、去除歧義。
- 產出執行：直接喺原型代碼倉庫進行設計，生成可交互原型。
- 質量檢驗：設計後截圖加按模板輸出需求文檔。
假如用戶直接提出需求，運行全自動Skill輸出原型同文檔，就連產品經理同開發都可能唔需要。
組合核心心法：拆任務、跑最小流程
希望呢篇文章幫你揾到自己嘅Skill組合方式。本文由作者嘅寫作Skill同佢共同完成，有任何想法歡迎留言交流。
最近我用得最順手嘅 Skill，就係寫作。
傳統嘅寫作流程係：搜熱點、揾選題、開始寫、寫完改、改完出。
每一步都要自己鬱手，每一步都有難位：
揀選題難：碌咗一個鐘，唔知寫咩 開筆難：有咗選題，唔知點開頭 堅持落去難：寫咗幾百字，冇靈感，下次再講
但自從用咗 Skill 組合，全部唔同曬。
熱點採集，Skill 幫我從 5 個平台同步搜索，自動整理成列表。
選題篩選，Skill 幫我評分排次序，揀出最值得寫嘅 TOP10。
內容創作，Skill 用問答形式將我個腦裏面嘅想法掘出嚟，再整理成文章。文章審稿？Skill 用編輯角度幫我揾問題，俾修改建議。
我只需要喺關鍵節點做決定，其他全部自動搞掂。
透過呢套寫作流程，我歸納咗一個 Skill 組合嘅通用方法。
呢個方法可以幫你：
將複雜任務拆成 SOP 設計多個 Skill 嘅搭配組合 套用到任何領域（唔止係寫作）
今日呢篇文章，我會先展示完整嘅寫作 Skill 流程，再歸納背後嘅方法，最後用一個產品經理嘅工作流程案例去驗證佢。
一開始我只係一個個 Skill 分開用，之後發現有好多種玩法，就開始將呢啲 Skill 組合埋一齊用。
所謂嘅組合即係將上一個 Skill 嘅輸出內容俾下一個 Skill 做輸入。
單個 Skill 嘅價值遠遠細過多個可組合 Skill 嘅價值。
呢樣嘢要喺你使用過程中先體會到有幾震撼。
下面我嚟示範我呢個穩定運行嘅寫作 Skill 生產線。
觸發方法：講「開始今日選題」或者「採集熱點」
工作原理：呢個 Skill 會同步搜索 5+ 數據源，將分散喺各平台嘅資訊整合成有結構嘅列表。
數據源包括：
Twitter/X：重點 AI 博主（@AnthropicAI、@kaborsk1、@levelsio 等） Product Hunt：當日 AI/開發工具上榜產品 Reddit：r/ClaudeAI、r/ChatGPT、r/LocalLLaMA Hacker News：Show HN 項目同熱門討論 官方網誌：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind
輸出格式：按來源分類，每條熱點附上原文連結、熱度指數、一句話摘要。
原理：用預設嘅搜索關鍵詞組合，調用 WebSearch，然後用模板格式化輸出。
下載地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/topic-collector
觸發方法：講「生成選題」或者「篩選熱點」
工作原理：接收 topic-collector 嘅熱點列表，按選題價值評分篩選，輸出 TOP10。
篩選標準：
必須滿足：AI 相關、有用戶價值、國內用戶能理解 加分條件：熱度高、24h 內新鮮、有獨特角度、可操作
輸出內容：每個選題包括：
事件描述（一句話講清楚發生咗咩） 核心角度（點解值得寫） 推薦標題（3 個備選） 預估熱度（1-5 星）
原理：用評分矩陣對每條熱點多維度評分，按總分排序取前 10。
下載地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/topic-generator
觸發方法：講「審核選題」或者「呢個選題得唔得」
工作原理：呢個係選題嘅守門員，決定一個選題係咪值得花時間寫。
審核機制：
一票否決條件：熱度 <100、與 AI 無關、超過 72h 舊聞、冇可行動內容 評分制（滿分 100）： 獨特角度 30%、用戶價值 25%、國內適配 20%、標題吸引力 15%、寫作難度 10%
合格線：70 分以上先值得寫。
輸出：通過/不通過 + 評分表 + 修改建議。
原理：將「寫唔寫」呢個主觀判斷，變成可量化嘅評分體系。避免衝動寫作，亦避免好選題被放棄。
下載地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/topic-reviewer
觸發方法：講「幫我寫文章」或者「我哋一齊寫」
工作原理：呢個係最複雜嘅 Skill，包含三大階段、7-8 種創作方法：
可以參考我呢篇文章：6 個工作流寫出「人」嘅質感
具體原理如下
Stage 1：Context Gathering（上下文收集）
AI 提問：呢篇文章寫俾邊個？想達到咩效果？ 用戶資訊傾倒：將知道嘅背景、素材、想法全部講曬出嚟 AI 追問：針對模糊位繼續提問，直到理解充分
Stage 2：Refinement & Structure（迭代優化） 逐個章節完成：
Clarifying Questions：針對呢一節問 5-10 個問題 Brainstorming：生成 10-20 個可能嘅內容點 Curation：用戶選擇保留/刪除/合併邊啲 Gap Check：檢查係咪遺漏重要內容 Drafting：AI 撰寫呢一節初稿 Iterative Refinement：用戶反饋 → AI 修改 → 循環
Stage 3：Reader Testing（讀者測試）
用「冇上下文嘅新讀者」角度閲讀文章 檢查：有冇睇唔明嘅地方？假設咗讀者唔知嘅資訊？ 發現盲點後返回 Stage 2 修改
原理：將寫作由「一個人憋」變成「兩個人傾」。透過結構化嘅問答，將個腦裏面嘅隱性知識掘出嚟，再由 AI 整理成文字。
地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/doc-coauthoring
觸發方法：講「審稿」、「幫我評價呢篇文章」或者「文章評審」
工作原理：呢個 Skill 模擬一個 AI 時代嘅資深內容主編角色，從心法、戰略、技巧、修煉四個維度對文章進行全方位深度評審，確保內容具備「真人感」、「真誠度」同「專業性」。
審稿法：
- 真人感：係咪有個人真實經歷/情感波動？係咪有「我以為/我覺得」嘅主觀角度？
- 真誠度：有冇誇大其詞或者隱瞞缺點？引用嘅數據/案例係咪可靠？
- 價值觀：係咪為咗流量違背自己嘅認知？老讀者見到會覺得你變咗嗎？
- 選題質量：評估專業領域 × 讀者普遍興趣 × 而家嘅時間點三者交集 = 好選題（決定八成嘅生死）結構清晰嗎？重點有冇加粗？一眼掃過能捉到核心嗎？
輸出：修改建議清單 + 改寫示例。
原理：用一套固定嘅審稿框架，每次審稿都覆蓋關鍵維度，唔會遺漏問題。
下載：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/article-review
呢兩步係手動操作：
將終稿複製到 NotebookLM，用提示詞生成全文配圖 上傳公眾號後台，排版發佈
將來可能都會 Skill 化，但而家手動效率都夠用。
唔使追求完全自動化，而係解決核心難點。
用咗一段時間之後，我發現呢啲Skill 組合有規律可跟。
我總結咗四個方法：
每個複雜任務都能拆成三步：
獲取資訊 → 做決定 → 執行交付
客觀資訊交俾 AI 決定，主觀資訊交俾人嚟決定。
例如今日熱點資訊係咩，完全由 AI 處理就得。
但係牽涉到選題係咩、大綱點樣寫，都需要人輸入資訊俾 AI 決定。
寫作任務對應：收集熱點 → 選題審核 → 創作輸出。
每個 Skill 係一個細員工：
上一個 Skill 嘅輸出 = 下一個 Skill 嘅輸入
例如上面提到嘅寫作 Skill：
熱門話題列表 → 選題方案 → 文章初稿 → 審稿建議 → 終稿。
Skill 分三類，好似樂高積木咁組合：
- 資訊模塊：搜索、收集、閲讀
- 思考模塊：分析、比較、決定
- 產出模塊：寫作、格式化、發佈
資訊同產出需要調用工具，需要 MCP、API 嘅設定
而思考決定需要足夠嘅上下文。
好嘅 Skill 組合自帶檢驗環節：
Plan → Do → Check → Act
寫完初稿（Do）→ 審稿評分（Check）→ 修改（Act）→ 再循環。
通用組合公式：
理解上面呢四個方法，掌握呢啲公式，你可以設計任何領域嘅 Skill 組合。
寫作只係一個場景。等我用更複雜嘅案例去驗證呢套方法。
我啱啱根據自己嘅工作設計咗一套產品經理 Skill 組合。獲取資訊：輸入需求資訊（用戶描述、競品參考、業務背景）。決定優化：需求釐清同優化（AI 提問、補充細節、消除歧義）。產出執行：直接喺原型代碼倉庫進行設計（生成可互動原型）。質量檢驗：設計後截圖 + 按模板輸出需求文檔
同樣嘅公式：資訊 → 決定 → 產出 → 檢驗。
但呢套 Skill 跑完，我意識到一個問題，
假如第時用戶直接提出需求，執行一套全自動嘅 Skill，輸出原型同設計文檔俾開發，就唔需要產品經理啦。
甚至更進一步，連開發都唔需要啦。用戶自己自定義 APP 嘅樣式，AI 直接生成可用嘅產品。
嗰陣時，產品經理仲會唔會存在？
如果存在，佢哋嘅職責同技能一定會發生巨大變化。
由「需求文檔撰寫者」變成「Skill 組合設計者」？
由「畫原型嘅人」變成「定義咩係好產品嘅人」？
AI 有咗 Skill，咁人類嘅核心技能係咩？
呢個係 AI 時代每個職場人都應該思考嘅問題。
組合 Skill 嘅核心心法只有一句話：
將複雜任務拆成生產線，每個環節交俾專門嘅 Skill。
你唔需要一開始就設計完美嘅組合。先執行一個最小流程，再逐步加入「決定」同「檢驗」環節。
就好似砌樂高，先有骨架，再豐富細節。
希望呢篇文章能幫你揾到自己嘅 Skill 組合方式。
最近我用得最順手的 Skill，是寫作。
傳統的寫作流程是：搜熱點、找選題、開始寫、寫完改、改完發。
每一步都要自己動手，每一步都有卡點：
選題難：刷了一小時，不知道寫什麼 動筆難：有了選題，不知道怎麼開頭 堅持難：寫了幾百字，沒靈感了，下次再說
但自從用了 Skill 組合，全都變了。
熱點採集，Skill 幫我從 5 個平台並行搜索，自動整理成列表。
選題篩選， Skill 幫我打分排序，挑出最值得寫的 TOP10。
內容創作， Skill 用問答方式把我腦子裏的想法挖出來，再組織成文章。 文章審稿？ Skill 用編輯視角幫我找問題，給修改建議。
我只需要在關鍵節點做決策，其他全是自動化完成。
通過這一套寫作流程，我提煉出了一個 Skill 組合的通用方法。
這個方法可以幫你：
把複雜任務拆解成 SOP 設計多個 Skill 的搭配組合 複用到任何領域（不只是寫作）
今天這篇文章，我會先展示完整的寫作 Skill 鏈路，再抽象出背後的方法論，最後用一個產品經理的工作流案例來驗證它。
一開始我只是一個個的 Skill 分開用，後面發現各種各樣的玩法，開始把這些 Skill 組合再一起使用。
所謂的組合也就是把上一個 Skill 的輸出內容給到下一個 Skill 來輸入。
單個 Skill 的價值遠遠小於多個可組合 Skill 的價值。
這要在你使用過程中才能體會到有多震撼。
下面我來演示我這個穩定運行的寫作 Skill 流水線。
觸發方式：說"開始今日選題"或"採集熱點"
工作原理： 這個 Skill 會並行搜索 5+ 數據源，把分散在各平台的信息聚合成結構化列表。
數據源包括：
Twitter/X：重點 AI 博主（@AnthropicAI、@kaborsk1、@levelsio 等） Product Hunt：當日 AI/開發工具上榜產品 Reddit：r/ClaudeAI、r/ChatGPT、r/LocalLLaMA Hacker News：Show HN 項目和熱門討論 官方博客：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind
輸出格式：按來源分類，每條熱點附帶原文連結、熱度指標、一句話摘要。
原理：用預設的搜索關鍵詞組合，調用 WebSearch，然後用模板格式化輸出。
下載地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/topic-collector
觸發方式：說"生成選題"或"篩選熱點"
工作原理： 接收 topic-collector 的熱點列表，按選題價值打分篩選，輸出 TOP10。
篩選標準：
必須滿足：AI 相關、有用戶價值、國內用戶能理解 加分項：熱度高、24h 內新鮮、有獨特角度、可操作
輸出內容： 每個選題包含：
事件描述（一句話說清楚發生了什麼） 核心角度（為什麼值得寫） 推薦標題（3 個備選） 預估熱度（1-5 星）
原理：用評分矩陣對每條熱點多維度打分，按總分排序取前 10。
下載地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/topic-generator
觸發方式：說"審核選題"或"這個選題行不行"
工作原理： 這是選題的守門員，決定一個選題是否值得投入時間寫。
審核機制：
一票否決項：熱度 <100、與 AI 無關、超過 72h 舊聞、無可操作內容 評分制（滿分 100）： 獨特角度 30%、用戶價值 25%、國內適配 20%、標題吸引力 15%、寫作難度 10%
通過線：70 分以上才值得寫。
輸出：通過/不通過 + 評分表 + 修改建議。
原理：把"要不要寫"這個主觀判斷，變成可量化的評分體系。避免衝動寫作，也避免好選題被放棄。
下載地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/topic-reviewer
觸發方式：說"幫我寫文章"或"我們一起寫"
工作原理： 這是最複雜的 Skill，包含三大階段、7-8 種創作方法：
可以參考我這篇文章：6 個工作流寫出“人”的質感
具體原理如下
Stage 1：Context Gathering（上下文收集）
AI 提問：這篇文章寫給誰？想達到什麼效果？ 用戶信息傾倒：把知道的背景、素材、想法全說出來 AI 追問：針對模糊點繼續提問，直到理解充分
Stage 2：Refinement & Structure（迭代優化） 按章節逐個完成：
Clarifying Questions：針對這一節問 5-10 個問題 Brainstorming：生成 10-20 個可能的內容點 Curation：用戶選擇保留/刪除/合併哪些 Gap Check：檢查是否遺漏重要內容 Drafting：AI 撰寫這一節初稿 Iterative Refinement：用戶反饋 → AI 修改 → 循環
Stage 3：Reader Testing（讀者測試）
用"無上下文的新讀者"視角閲讀文章 檢查：有沒有看不懂的地方？假設了讀者不知道的信息？ 發現盲點後返回 Stage 2 修改
原理：把寫作從"一個人憋"變成"兩個人聊"。通過結構化的問答，把腦子裏的隱性知識挖出來，再由 AI 組織成文字。
地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/doc-coauthoring
觸發方式：說"審稿"、"幫我評價這篇文章"或"文章評審"
工作原理：這個 Skill 模擬一個 AI 時代的資深內容主編角色，從心法、戰略、技法、修煉四個維度對文章進行全方位深度評審，確保內容具備"活人感"、"真誠度"和"專業性"。
審稿法：
- 活人感：是否有個人真實經歷/情感波動？是否有"我以為/我覺得"的主觀視角？
- 真誠度：是否有誇大其詞或隱瞞缺點？引用的數據/案例是否可靠？
- 價值觀：是否為了流量違背自己的認知？老讀者看到會覺得你變了嗎？
- 選題質量:評估專業領域 × 讀者普遍興趣 × 當下時間節點三者交集 = 好選題（決定80%的生死）結構是否清晰？重點是否加粗？一目十行能抓住核心嗎？
輸出：修改建議清單 + 改寫示例。
原理：用一套固定的審稿框架，每次審稿都覆蓋關鍵維度，不遺漏問題。
下載：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/article-review
這兩步是手動操作：
把終稿複製到 NotebookLM，用提示詞生成全文配圖 上傳公眾號後台，排版發佈
未來可能也會 Skill 化，但目前手動效率也夠用。
不必追求完全的自動化，而是追求核心卡點。
用了一段時間後，我發現這些Skill 組合有規律可循。
我總結了四個方法：
每個複雜任務都能拆成三步：
信息獲取 → 做決策 → 執行交付
客觀信息交給 AI 決策，主觀信息交給人來決策。
比如今日熱點信息是什麼，完全由 AI 處理就好了 。
但是涉及到選題是什麼，大綱怎麼寫都需要人來輸入信息給 AI 決策。
寫作任務對應：採集熱點 → 選題審核 → 創作輸出。
每個 Skill 是一個小員工：
上一個 Skill 的輸出 = 下一個 Skill 的輸入
比如上面提到的寫作 Skill：
熱點列表 → 選題方案 → 文章初稿 → 審稿建議 → 終稿。
Skill 分三類，像樂高積木一樣組合：
- 信息模塊：搜索、採集、閲讀
- 思考模塊：分析、比較、決策
- 產出模塊：寫作、格式化、發佈
信息和產出需要調用工具，需要 MCP、API 的配置
而思考決策需要足夠量的上下文。
好的 Skill 組合自帶檢驗環節：
Plan → Do → Check → Act
寫完初稿（Do）→ 審稿打分（Check）→ 修改（Act）→ 再循環。
通用組合公式：
理解上面這四個方法，掌握這些公式，你可以設計任何領域的 Skill 組合。
寫作只是一個場景。讓我用更復雜的案例來驗證這套方法論。
我剛根據自己的工作設計了一套產品經理 Skill 組合。信息獲取：輸入需求信息（用戶描述、競品參考、業務背景）。決策優化：需求澄清和優化（AI 提問、補充細節、去除歧義）。產出執行：直接在原型代碼倉庫進行設計（生成可交互原型）。質量檢驗：設計後截圖 + 按模板輸出需求文檔
同樣的公式：信息 → 決策 → 產出 → 檢驗。
但這套 Skill 跑完，我意識到一個問題，
假如以後用戶直接提出需求，運行一套全自動的 Skill，輸出原型和設計文檔給到開發，就不需要產品經理了。
甚至更進一步，連開發都不需要了。用戶自己自定義 APP 的樣式，AI 直接生成可用的產品。
那個時候，產品經理還會不會存在？
如果存在，他們的職責和技能必定會發生巨大變化。
從"需求文檔撰寫者"變成"Skill 組合設計者"？
從"畫原型的人"變成"定義什麼是好產品的人"？
AI 有了 Skill ，那人類的核心技能是什麼？
這是 AI 時代每個職業人都該思考的問題。
組合 Skill 的核心心法只有一句話：
把複雜任務拆成流水線，每個環節交給專門的 Skill。
你不需要一開始就設計完美的組合。先跑通一個最小流程，再逐步添加"決策"和"檢驗"環節。
就像搭樂高，先有骨架，再豐富細節。
希望這篇文章能幫你找到自己的 Skill 組合方式。