cyhzzz/finance_aigc_skills · Archived

tougu-writer-factory

投顾写作Skill工厂。从投顾提交的3-5篇满意文章中,使用8维深度提取分析法,训练出专属写作Skill。触发条件:用户说"帮我建一个投顾写作skill"、"训练一个专属写市场评论的模板"、"提取我的写作风格建个skill

First seen Apr 1, 2026

Installation

$ npx skills add cyhzzz/finance_aigc_skills --skill tougu-writer-factory

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More details

Agent compatibility

Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.

Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Repository health

Stars 5
License LICENSE
Default branch main
Open issues 0
Status Archived

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 7,281 B
  • docs AGENTS.md 2,280 B
  • docs SUMMARY.md 303 B

History

  1. First seen on skills.sh
  2. First recorded snapshot · 5 installs

SKILL.md

投顾写作Skill工厂

从3-5篇满意文章中训练专属投顾写作Skill的完整元技能

核心定位

本Skill是一个"工厂"——接收投顾提交的3-5篇满意文章,输出可直接使用的专属写作Skill。

核心能力

能力 说明
8维深度提取 标题/段落/句式/词汇/分析逻辑/数据规范/固定表达/数据需求
固化模块 市场数据获取 + 合规红线(通用模块,不需提取)
自测评循环 生成 → 对比 → 修复 → 循环,确保Skill效果达标
完整输出 SKILL.md + 固化模块 + references/ + scripts/

快速开始

触发方式

对助手说:

  • "帮我建一个收评skill"
  • "训练一个专属写作模板"
  • "提取我的写作风格建个skill"
  • "这个是我的写作风格,帮我封装成skill"

操作流程

Phase 1: 文章采集存档(需用户确认样本)
    ↓
Phase 2: 8维深度提取
    ↓
Phase 3: 对比整合 → 风格画像(需用户确认风格)
    ↓
Phase 4: Skill组装
    ↓
Phase 5: 自测评循环(自动执行,无需用户介入)
    ↓
✅ 完成 → 触发安装检查

输出目录

output/{文章类型}-writer/(相对路径,跨平台兼容Windows/Mac/Linux)


任务目标

本Skill工厂的目标是:

  1. 接收投顾提交的3-5篇满意文章
  2. 通过8维深度提取分析法提取写作特征
  3. 生成可直接使用的专属写作Skill
  4. 通过自测评循环确保生成质量

完整工作流程

Phase 1:文章采集存档 ✋

输入:3-5篇同类型满意文章

要求:

  • 同类型文章(收评/开盘前瞻/行业解读等)
  • Markdown或纯文本,保留完整段落结构
  • 注明作者姓名和满意原因

操作:

  1. 保存文章到临时目录
  2. 验证文章数量是否足够
  3. 记录文章基本信息

输出:存档确认报告

详细指南:见 references/phase1.md


Phase 2:8维深度提取

核心提取阶段,从样本文章中提取8个维度的特征

序号 维度 提取内容 权重
1 标题格式 主标题结构、副标题格式、栏目名称 20%
2 段落结构 段落数量、每段功能定位、段落间衔接逻辑 20%
3 句式特征 句子长度、条件判断句、概率表达 15%
4 词汇特征 专业术语库、特色比喻词、谨慎词 15%
5 分析逻辑 数据→事件→逻辑→结论→建议框架 20%
6 数据规范 数据类型、精确度要求、对比表达 参考
7 固定表达 段落开头固定语、结尾固定格式 10%
8 数据需求 必需数据、可选数据、资讯需求 参考

详细指南:见 references/phase2.md


Phase 3:对比整合 → 风格画像 ✋

将3-5篇文章的8个维度提取结果进行交叉对比:

一致率 处理方式
≥80% 核心模式,进入风格画像
50-79% 标准模式,标记为可选变体
<50% 个人偏好,作为个性化选项

输出:

  • {风格名}创作风格.md - 风格指南(含段落示例+完整案例)
  • {风格名}创作风格_微观特征.md - 微观特征详细说明

详细指南:见 references/phase3.md


Phase 4:Skill组装

将生成的资源组装成完整的Skill:

output/{文章类型}-writer/
├── SKILL.md                    # 可直接使用的写作Skill
├── 固化模块/
│   ├── compliance.md           # 合规红线
│   └── market_data.py         # 市场数据获取脚本
├── scripts/
│   ├── fetch_market_data.py   # 可执行脚本
│   └── market_data.md         # LLM数据获取驱动指南
└── references/
    ├── {风格名}创作风格.md
    ├── {风格名}创作风格_微观特征.md
    ├── {风格名}html海报模板.html
    ├── {风格名}合规检查.md
    ├── step1.md ~ step4.md
    └── self_eval.md

固化模块(通用,直接复制):

  • 固化模块/compliance.md → 合规红线
  • 固化模块/market_data.py → 市场数据获取脚本

详细指南:见 references/phase4.md


Phase 5:自测评循环

目的:确保生成的Skill真正符合案例标准

流程:

初始生成
    ↓
随机选题测试(自动)
    ↓
Skill执行:生成测试文章
    ↓
格式校验(skill-creator规范或内置校验)
    ↓
7维对比分析
    ↓
差距识别
    ↓
修复优化(如需要)
    ↓
循环直到达标(≥80%)或达3轮上限

达标标准:

  • 整体匹配度 ≥ 80% → 通过
  • 单维度匹配度 ≥ 60% → 可接受
  • 任何维度 < 50% → 必须修复

详细指南:见 references/phase5.md


质量检查清单

生成完成后,必须验证:

文件完整性检查

  • SKILL.md 包含完整workflow
  • 固化模块/ 包含 compliance.md 和 market_data.py
  • scripts/ 包含 fetchmarketdata.py
  • references/ 包含 step1-4.md 和 self_eval.md

内容完整性检查

  • 创作风格.md 包含所有段落类型的写作示例
  • 创作风格.md 包含至少2个完整案例片段
  • 微观特征.md 包含句式特征、词汇特征、润色检查清单

风格一致性检查

  • 标题格式与样本一致
  • 段落数量与样本一致
  • 固定开头语全部提取
  • 特色词汇全部纳入
  • 分析逻辑框架正确

技术依赖

组件 用途
Python 3 运行环境
akshare 市场数据获取
pandas 数据处理
markdown 文本处理
skill-creator 格式校验(可选,未安装时使用内置校验)

注意事项

  1. 固化模块是通用的 - 直接复制,不需要从样本提取
  2. SKILL.md必须详细 - 包含完整的操作步骤、检查清单、注意事项
  3. 风格文档必须丰满 - 创作风格.md和微观特征.md内容详尽完整
  4. 自测评需要生成文章 - 先调用生成的Skill生成测试文章,再进行对比
  5. 样本质量决定Skill质量 - 提交最满意的版本,3-5篇同类型文章

参考文档索引

文件 内容
references/phase1.md Phase 1 详细指南:文章采集存档
references/phase2.md Phase 2 详细指南:8维深度提取
references/phase3.md Phase 3 详细指南:对比整合
references/phase4.md Phase 4 详细指南:Skill组装
references/phase5.md Phase 5 详细指南:自测评循环
references/self_eval.md 自评估检查表(LLM驱动)
固化模块/compliance.md 合规红线(固化)
固化模块/market_data.py 市场数据获取脚本(固化)