開源我的 7 個 寫作Skill 流程，4 個 Skill 方法論

最近我用得最順手嘅 Skill，係寫作。

傳統嘅寫作流程係：搜熱點、揾選題、開始寫、寫完改、改完發。

每一步都要自己落手，每一步都有卡點：

• 選題難：碌咗一個鐘，唔知寫咩
• 落筆難：有咗選題，唔知點開頭
• 堅持難：寫咗幾百字，冇靈感喇，下次先講

但自從用咗 Skill 組合，全部都變曬。

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 幫我打分排次序，揀出最值得寫嘅 TOP10。

內容創作， Skill 用問答方式將我腦入面嘅想法挖出嚟，再組織成文章。文章審稿？ Skill 用編輯視角幫我揾問題，畀修改建議。

我只需要喺關鍵節點做決策，其他全部自動化搞掂。

透過呢一套寫作流程，我提煉出咗一個 Skill 組合嘅通用方法。

呢個方法可以幫你：

• 將複雜任務拆解成 SOP
• 設計多個 Skill 嘅搭配組合
• 複用到任何領域（唔止係寫作）

今日呢篇文章，我會先展示完整嘅寫作 Skill 鏈路，再抽象出背後嘅方法論，最後用一個產品經理嘅工作流程案例嚟驗證佢。

一開始我只係一個個咁將 Skill 分開用，後來發現各式各樣嘅玩法，開始將呢啲 Skill 組合埋一齊用。

所謂嘅組合就係將上一個 Skill 嘅輸出內容畀到下一個 Skill 做輸入。

單一個 Skill 嘅價值遠遠細過多個可組合 Skill 嘅價值。

呢個要喺你使用嘅過程中先體會到有幾震撼。

下面我嚟演示我呢個穩定運行嘅寫作 Skill 流水線。

觸發方式：講「開始今日選題」或「採集熱點」

工作原理：呢個 Skill 會同時搜索 5+ 數據源，將分散喺各平台嘅資訊聚合成結構化列表。

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

觸發方式：講「生成選題」或「篩選熱點」

工作原理：接收 topic-collector 嘅熱點列表，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、內地用戶能理解
• 加分項：熱度高、24 小時內新鮮、有獨特角度、可操作

輸出內容：每個選題包含：

• 事件描述（一句話講清楚發生咗咩事）
• 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打分，按總分排序攞前 10。

下載地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/topic-generator

觸發方式：講「審核選題」或「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：

• 一票否決項：熱度 <100、同 AI 無關、超過 72 小時舊聞、冇可操作內容
• 評分制（滿分 100）：
  獨特角度 30%、用戶價值 25%、內地適配 20%、標題吸引力 15%、寫作難度 10%

通過線：70 分以上先值得寫。

輸出：通過/唔通過 + 評分表 + 修改建議。

原理：將「寫唔寫」呢個主觀判斷，變成可以量化嘅評分體系。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

觸發方式：講「幫我寫文章」或「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？想達到啲咩效果？
• 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）按章節逐個完成：

• 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」視角閲讀文章
• 檢查：有冇睇唔明嘅地方？假設咗讀者唔知道嘅資訊？
• 發現盲點後返回 Stage 2 修改

原理：將寫作由「一個人憋」變成「兩個人傾偈」。透過結構化嘅問答，將腦入面嘅隱性知識挖出嚟，再由 AI 組織成文字。

地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/doc-coauthoring

觸發方式：講「審稿」、「幫我評價呢篇文章」或「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」同「專業性」。

審稿法：

• 活人感：係咪有個人真實經歷/情感波動？係咪有「我以為/我覺得」嘅主觀視角？
• 真誠度：係咪有誇大其詞或隱瞞缺點？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咩？
• 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%嘅生死）結構係咪清晰？重點係咪加粗？一目十行可以捉住核心嗎？

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

未來可能都會 Skill 化，但目前手動效率都夠用。

唔需要追求完全嘅自動化，而係追求核心卡點。

用咗一段時間之後，我發現呢啲Skill 組合有規律可以跟。

我總結咗四個方法：

每個複雜任務都可以拆成三步：

資訊獲取 → 做決策 → 執行交付

客觀資訊交畀 AI 決策，主觀資訊交畀人嚟決策。

譬如今日熱點資訊係啲咩，完全由 AI 處理就得喇。

但係涉及到選題係啲咩，大綱點樣寫都需要人嚟輸入資訊畀 AI 決策。

寫作任務對應：採集熱點 → 選題審核 → 創作輸出。

每個 Skill 係一個小員工：

上一個 Skill 嘅輸出 = 下一個 Skill 嘅輸入

譬如上面提到嘅寫作 Skill：

熱點列表 → 選題方案 → 文章初稿 → 審稿建議 → 終稿。

Skill 分三類，好似樂高積木咁組合：

• 資訊模塊：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

資訊同產出需要調用工具，需要 MCP、API 嘅配置

而思考決策需要足夠嘅上下文。

好嘅 Skill 組合自帶檢驗環節：

Plan → Do → Check → Act

寫完初稿（Do）→ 審稿打分（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嚟驗證呢套方法論。

我啱啱根據自己嘅工作設計咗一套產品經理 Skill 組合。資訊獲取：輸入需求資訊（用戶描述、競品參考、業務背景）。決策優化：需求澄清同優化（AI 提問、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 + 按模板輸出需求文檔

同樣嘅公式：資訊 → 決策 → 產出 → 檢驗。

但呢套 Skill 行完，我意識到一個問題，

假如以後用戶直接提出需求，運行一套全自動嘅 Skill，輸出原型同設計文檔畀到開發，就唔需要產品經理喇。

甚至更進一步，連開發都唔需要喇。用戶自己自定義 APP 嘅樣式，AI 直接生成可用嘅產品。

嗰個時候，產品經理仲會唔會存在？

如果存在，佢哋嘅職責同技能必定會發生巨大變化。

由「需求文檔撰寫者」變成「Skill 組合設計者」？

由「畫原型嘅人」變成「定義啲咩係好產品嘅人」？

AI 有咗 Skill，咁人類嘅核心技能係咩？

呢個係 AI 時代每個職業人都應該思考嘅問題。

組合 Skill 嘅核心心法只有一句話：

將複雜任務拆成流水線，每個環節交畀專門嘅 Skill。

你唔需要一開始就設計完美嘅組合。先行通一個最細流程，再逐步添加「決策」同「檢驗」環節。

就好似砌樂高，先有骨架，再豐富細節。

希望呢篇文章可以幫你揾到自己嘅 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。