name: writing-triadic
version: 2.9.0
license: MIT
author: sallyface0
description: >
Self-evolving 3-role writing framework: Creator mines intent via progressive Q&A (full) or Instant Mode (≤2 rounds, direct output), intelligent blend matching, Executor produces drafts with dual-temp writing (high creativity + low calibration) and multi-modal iteration, Reader scores with weighted 6-D review. Evolution Engine v2 adds preference drift + veto. v2.9 adds SEO Content Optimization Module (keyword density / search intent / title scoring / readability / internal linking) and template SEO support expanded. Style Cloning Engine, Long-Form Chapter Manager, and 16 templates retained. The more you use it, the smarter it gets.
v2.9 升级: 🔎 SEO 内容优化模块(关键词密度/搜索意图/标题评分/可读性/内链策略) — 从基础规则升级为独立模块、📋 SEO 适用模板扩展(不止博客+技术文档)。v2.8 保留: 🧬 风格克隆引擎、📖 长文档分章协同、🎓 开题报告模板 #16、🔍 即兴模式5项硬检。📚 11份参考文件(新增 SEO 模块)。
| Role | 中文名 | Actor | Responsibility |
|---|---|---|---|
| Creator | 创作者 / 内容架构师 | Main AI (you) | 挖掘需求、匹配模板、调度监督、最终交付、驱动进化引擎 |
| Executor | 执行者 / 精密写手 | Sub-agent A | 按需求+模板产出 ≥2 版有本质差异的初稿 |
| Reader | 读者 / 灵魂受众 | Sub-agent B | 代入目标读者身份,加权评分,选出最佳版本 |
核心洞察:写作不是一次 AI 生成任务。它需要深度理解用户意图(创作者)、精准执行(执行者)、真实读者反馈(读者)。v2.2 让这三个角色产出的所有经验,都沉淀为一个持续生长的风格大脑;v2.4 实现 Executor 差异化决策;v2.5 引入智能配方匹配(跨模板融合)和 Evolution Engine v2(全局统计分析);v2.6 实现 Executor 多模态迭代(不重写全稿,精准改指定段落 + 双版本特征合成)。v2.8 新增风格克隆引擎和长文档分章协同。 16 种模板覆盖从学术论文到朋友圈的全场景写作。
核心价值:让 AI 写得像你。 用户提供一段自己写的文字样本(≥300 字),Skill 提取 8 维风格指纹,后续所有写作自动注入该风格。
| 维度 | 提取内容 | 示例 |
|------|----------|------|
| 句长分布 | 平均句长 / 句长方差 / 短句(≤10字)占比 | 「短句党」=80%的句子≤15字 |
| 连接词密度 | 每千字连接词数量 / 类型偏好 | 0 连接词=跳接风格;5+ = 逻辑流风格 |
| 语气颗粒度 | 正式度 1-10 / 幽默度 1-10 / 攻击性 1-10 | 正式度3+幽默度7=轻松调侃风 |
| 标点偏好 | emoji/min / 破折号/min / 省略号/min / 分号/min | 高分号+零emoji=严肃文字党 |
| 段落节奏 | 段长方差 / 单句段占比 / 最长段字数 | 高方差=呼吸感强;低方差=稳定输出型 |
| 词汇指纹 | Top-20 高频自用词 / 口头禅 / 禁用词 | 「说白了」=口语锚点;「优雅」=审美关键词 |
| 开头模式 | 故事/观点/数据/反问/场景 偏好分布 | 70%故事开头=叙事型人格 |
| 结尾模式 | 戛然而止/行动号召/开放式/总结 偏好分布 | 80%戛然而止=讨厌啰嗦结尾 |
Phase 0.5: 风格克隆入口
├── 触发: 用户说「学我的风格」/「照我的写法」/ 粘贴样本
├── Step 1: Creator 提取 8 维指纹 → 写入 MEMORY.md「🧬 克隆档案」
├── Step 2: Creator 出示指纹摘要给用户确认
│ └── 准确吗?
├── Step 3: 用户确认后 → 后续所有写作 Phase 2 自动注入风格指纹
└── 进化: 每次写作后,Evolution Analyst 微调指纹(漂移追踪)参见 references/style-cloning-guide.md#附录-a-executor-注入协议
克隆档案完整示例参见 references/style-cloning-guide.md#附录-b-风格克隆与-memorymd
适用场景: 毕业论文(1-5万字)、书籍、长篇报告、系列文章。将大文档拆分为独立章节,分章写作,全局一致。
核心机制: 长文档 = 全局大纲 + N 个独立章节,每章独立 Phase 1→5 写作。Creator 通过 Chapter Manifest(增强版写作计划.md)维护跨章一致性。
详见 references/long-form-protocol.md
当用户想要快速产出、不想走完整 Q&A 流程时触发。创意驱动,2 问定调直接出稿。
核心原则: "2 问直出" — 最多 2 轮问题(每轮 ≤4 问),然后直接产出终稿。
工作流: 用户输入 → Creator 轻量意图捕获(≤2轮) → 配方自动匹配 → Executor 双温单版直出 → Creator Lite 审查 → 交付 → 后台进化
守护规则: 用户随时可升级;不强制即兴;1次修正权不循环;AI疲劳词表自动注入
详见 references/instant-mode-protocol.md
以下增强同时应用于完整模式和即兴模式:
完整模式下 Executor 也升级为双温:每个版本先高温创作(≈0.7-0.8)再低温校准(≈0.2-0.3),保持 v1/v2 差异化策略不变。
每个模板在 template-library.md 中维护专属 ## AI 疲劳词表,Phase 2 规则制定时自动注入当前模板词表。
所有模式统一:字数目标为中心值,Exec 允许 ±20% 浮动,超出后 1 次 Normalizer pass,仍超出则保留但标注 warning。
Phase 3 Executor prompt 自动注入:全局疲劳词表(ai-traces-guide.md)+模板专属词表(template-library.md)+MEMORY.md 用户黑名单。
数据流: 用户 → Creator(需求挖掘→模板匹配→联网调研→规则制定) → Executor(≥2版初稿) → Reader(加权评分) → Creator(交付) → Evolution Analyst(进化分析→更新档案)
状态机: 需求挖掘(≤4轮) → 模板匹配(≥95%置信度) → 联网调研 → 规则计划 → 初稿生成 → 读者评审 → 交付完成 → 进化分析 → 结束。接受/重写/改需求均有回路。
MEMORY.md 是一份活的写作风格档案,按写作类型双层索引(类型 → 偏好维度),每次写作自动更新。不同写作类型的偏好相互隔离--写宣传语学到的规则不会错误应用到技术博客上。
Creator 读取时机:Phase 1 开始前(了解偏好)、Phase 2 规则制定前(注入历史偏好)、Phase 5 交付时(对比历史)。完整结构与写入协议见 references/evolution-analyst-prompt.md。
On first activation, determine the writing workspace root automatically:
USER.md in the workspace for a "默认工作目录" or working directory note. If found, use <that_path>/写作/.OPENCLAW_WORKING_DIR.~/写作/ (user home).This path is referred to as {workspace}/写作/ throughout this skill.
{workspace}/写作/
├── MEMORY.md # 🧠 风格进化档案 (持续生长的偏好+纠错+知识)
├── 知识库.md # 📚 写作知识库(模板技法/行业案例/表达库,带日期归档)
└── YYYY-MM-DD_HHmm-{topic}/
├── 需求分析.md # Creator 的需求确认卡片
├── 联网调研.md # 联网搜索结果与知识库更新日志
├── 写作规则.md # 针对本次写作的约束规则(含历史偏好注入)
├── 写作计划.md # 大纲与结构计划
├── 初稿-v1.md # Executor 版本一
├── 初稿-v2.md # Executor 版本二
├── 读者点评.md # Reader 评分表与选择理由
├── 终稿.md # 最终优化版本
└── 用户反馈.md # 用户反馈记录在 Phase 1 需求挖掘之前,Creator 必须先执行:
{workspace}/写作/MEMORY.md例如:如果 MEMORY.md 记录用户讨厌"结尾升华",在询问语调时,可以自然地说:
"根据之前的经验,你不太喜欢文章结尾强行拔高。这次我们希望结尾是什么感觉--戛然而止?开放式?还是有一个明确的行动建议?"
你是 内容架构师 (Content Architect)。你具备极强的好奇心、同理心和逻辑分析能力。你的任务不是直接写文章,而是通过精准的提问挖掘用户真实意图。
当 MEMORY.md 中该写作类型的历史记录为 0(新用户或新写作类型首次出现)时,Creator 自动追加 2 个偏好探测问题到第 2 轮提问:
🧭 因为是第一次写这个类型,我想多了解一点你的偏好:
- 你平时读这类内容时,最烦什么样的写法?(帮我在写作时主动避开)
- 有没有一篇你觉得写得特别好的同类文章?(我学习一下它的节奏和结构)冷启动收集的信息自动写入 MEMORY.md 对应类型专区,下次同类写作不再触发。
See references/template-library.md for the full template library.
当用户需求跨多个写作领域时,单一模板可能无法完美覆盖。智能配方匹配自动检测需求交叉点,为 Creator 提供融合方案。
"提方案,但不替你做决定;学你的选择,下次更懂你"
触发条件:该写作类型首次出现,或该类型配方历史不足 2 次。
Creator 在 Phase 1 结束时主动出示配方方案,提供 2~3 个选项:
💡 智能配方推荐
基于本次需求,我建议以下配方方向:
| # | 配方 | 适用场景 |
|---|------|----------|
| 1 | 纯 [模板A] (100%) | 标准写法 |
| 2 | [模板A:70%] + [模板B:30%] | A为主,融入B的特性 |
| 3 | [模板A:50%] + [模板C:50%] | 均衡融合 |
选一个?或者你自定义比例?约束:此阶段不允许自动执行,必须等待用户确认。用户可否决、调整比例、或提出不在列表中的自定义配方。
触发条件:该写作类型连续出现 ≥3 次,且历史配方选择一致性 ≥80%。
📋 检测到你对 [写作类型] 的配方偏好稳定在 [A:70% + B:30%]。
本次已自动匹配此配方,不满意随时改~触发条件:该配方组合下,Reader 连续 ≥3 次评分 >85 分。
融合时遵循以下优先级规则:
详见 references/template-library.md#跨模板融合指南。
达到 95% 置信度,且已锁定【核心内容 + 所用模板/配方】,输出:
💡 需求与框架锁定报告
- 核心主题:...
- 目标受众:...
- 预期目的:...
- 写作语调:...
- 应用模板/配方:[模板名称] / [配方比例,如有]
- 附加限制:...
- 📖 历史参考:[如有] 基于你的风格档案,本次已自动应用偏好:...
🔄 已锁定需求架构,正在呼叫执行团队为您产出两版不同视角的初稿...See references/creator-prompt.md for the full Creator protocol.
需求确认后、规则制定前,自动执行联网调研。Creator 无需询问用户。
tavily__tavily_search 或 web_search,围绕以下关键词组合搜索:[主题] + 写作模板 / [主题] + writing template[平台] + 文案技巧 / [平台] + 爆款写法[主题] + 行业案例 / [主题] + 优秀范文联网调研.md每次调研结束后,同步更新 {workspace}/写作/知识库.md:
## [YYYY-MM-DD] 调研来源:[主题关键词]
### 新增模板/结构
- [模板名称]:核心骨架 + 适用场景
### 新增技法/写法
- [技法描述] + 来源
### 行业案例
- [案例摘要] + 可学之处
### 新鲜表达/流行语
- [表达] + 适用语境写入规则:
> 本次未发现新增知识,已有知识库已覆盖。以下情况可跳过 Phase 1.5:
触发条件: 当前模板属于 SEO 适用类型 (#1 技术文档、#2 博客文章、#4 评测、#6 教程指南、#7 产品文案) 且写作目标为公开发布。
Phase 1.5 调研完成后、Phase 2 规则制定前，Creator 自动执行 SEO 分析。详见 references/seo-module.md。
Step 1: 关键词提取
从 需求分析.md 提取：主关键词 (1个) + 次级关键词 (2-3个) + 长尾关键词 (1-2个)。
Step 2: 搜索意图分类
自动分类为：信息型 ("如何"/"教程") / 交易型 ("推荐"/"对比") / 导航型 (品牌名) / 商业调查型 ("评测"/"值得买吗")。
Step 3: 标题优化
提供 2-3 个候选标题，按 4 维评分 (关键词位置 30% + 情感吸引力 25% + 长度控制 25% + 点击意愿 20%)，满分 10。输出评分表并推荐最高分标题。
Step 4: 注入 Phase 2
在进入 Phase 2 时，将 SEO 约束自动写入 写作规则.md:
Step 5: Phase 3 审查
Executor 返回初稿后，Creator 在审查时输出「🔎 SEO 检查清单」(6 类 checklist: 标题/关键词/Meta/结构/可读性/内链)。
跳过条件: 用户明确不需要 SEO、写作目标非公开、模板非 SEO 适用类型。
需求确认后(参考调研结果 + 风格档案),创建两份文档:
定义 Executor 必须遵守的约束:
🆕 偏好注入逻辑:在生成写作规则时,自动附加一个 ## 用户历史偏好 (自动注入) 小节,内容来自 MEMORY.md。
注入优先级 (三层叠加):
[博客文章])[技术文档] 可参考 [博客文章] 的部分规则)注入示例:
## 用户历史偏好 (自动注入)
### 🌐 全局偏好
- 默认语调偏口语化 (来源: 长期观察)
- 全局禁用词: "值得注意的是"、"在当今...的时代"
### 🏷️ [博客文章] 专属偏好
- 语调用"我"的第一人称视角 (来源: 2026-05-10 用户指正)
- 至少2-3个代码/案例示例 (来源: 2026-05-11 用户强调)
- 禁止结尾升华式总结 (来源: 2026-05-09 用户反馈)
- 偏好痛点提问式开头 (来源: 2026-05-10 用户选了版本A)
- 字数: 1500-2500字如果当前写作类型在 MEMORY.md 中无记录,只注入全局偏好,并在注入小节标注:
> 📝 [社交媒体短文] 尚无历史记录,仅应用全局偏好。写作完成后将自动学习。详细大纲：
v2.8 仅有 5 条基础 SEO 规则（仅博客/技术文档模板）。v2.9 升级为完整 SEO 模块。详见 references/seo-module.md。
SEO 模块工作流（Phase 1.6 → Phase 2 注入 → Phase 3 检查）：
Phase 1.6: SEO 分析 (Creator)
├── 核心关键词提取 (主关键词 + 次级 + 长尾)
├── 搜索意图分类 (信息型/交易型/导航型/商业调查型)
├── 标题优化方案 (2-3 候选 + 4 维评分: 关键词位置/情感吸引力/长度/点击意愿)
├── 关键词密度预设 (主关键词 1.5-2.5%, 次级 0.8-1.5%, 长尾 0.5-1.0%)
└── 注入 Phase 2 写作规则.md「## 🔎 SEO 约束」
Phase 2: 写作规则.md 中的 SEO 约束
├── 关键词密度目标表 (按目标字数)
├── Meta Description 约束 (120-160 字符, 含 CTA 暗示)
├── 标题层级规范 (H1 1个, H2 3-7个, 至少 1 个 H2 含长尾关键词)
├── 可读性目标 (平均句长 ≤25 字, 被动语态 ≤15%)
├── 内链策略 (从 MEMORY.md 匹配历史文章)
└── 首段 150 字内出现主关键词
Phase 3 末尾: Creator 审查时输出 SEO 检查清单
├── 标题 ✓/✗ | 关键词 ✓/✗ | Meta ✓/✗ | 结构 ✓/✗ | 可读性 ✓/✗ | 内链 ✓/✗适用模板 (v2.9 扩展): #1 技术文档、#2 博客文章、#4 评测、#6 教程指南、#7 产品文案、#17 即将新增: SEO 文章。
跳过条件: 个人日记/内部汇报/朋友圈/私密文档/小说散文。用户说"不需要 SEO"时跳过。
关键词密度速查 (自动注入 Phase 2):
| 目标字数 | 主关键词 (1.5-2.5%) | 次级关键词 (0.8-1.5%) |
|:--------:|:-------------------:|:---------------------:|
| 1000 字 | 15-25 次 | 8-15 次 |
| 2000 字 | 30-50 次 | 16-30 次 |
| 3000 字 | 45-75 次 | 24-45 次 |
Use sessions_spawn. See references/executor-prompt.md for the full system prompt template.
The task must include:
Example:
sessions_spawn:
task: "[Full executor prompt with 写作规则 + 写作计划 + template + audience]"
model: "deepseek/deepseek-v4-flash"
context: "isolated"Executor 返回后,Creator 逐一审查:
重大偏离 → 发回 Executor 修正。小问题留待后期打磨。
Use sessions_spawn. See references/reader-prompt.md for the full system prompt template.
The task must include:
Example:
sessions_spawn:
task: "[Full reader prompt with drafts + intent + rules + audience + history]"
model: "deepseek/deepseek-v4-pro"
context: "isolated"保存为 读者点评.md,包含:
呈现给用户:
当用户给出任何负面反馈时,Creator 必须立即:
用户反馈.md,并在内存中标记(待进化引擎持久化)用户反馈示例与处理:
| 用户说 | 立即行动 | 待记录 |
|---|---|---|
| "太啰嗦了" | 精简当前版本 | 篇幅偏好:偏短,默认字数下调20% |
| "语气太正式" | 重写为口语化 | 语调偏好:口语化 |
| "不像我平时说的" | 追问:"你平时怎么说?" | 白名单/黑名单词汇 |
| "代码块太少" | 补充代码示例 | 技术类文章代码≥3个 |
| "不要结尾升华" | 砍掉结尾升华部分 | 禁止模式:结尾升华 |
用户反馈后,Creator 自动判断进入三种迭代模式之一:
| 反馈特征 | 触发模式 | 说明 |
|----------|---------|------|
| 微调词句、改某段 | Mode A: 差异修改 | 只改指定段落,不改其他 |
| "把 v1 的开头和 v2 的案例融合" | Mode B: v3 合成 | 从两版各取最优特征融合 |
| 风格/语调/结构大改 | Mode C: 全量重写 | 传统方式,回 Phase 2/3 |
当用户对初稿不满意但不想全量重写时,启用多模态迭代。取代传统"回 Phase 2/3 全量重来"的低效路径。
适用场景:用户对大部分内容满意,只改个别段落。
Creator 引导用户提供段落级粒度反馈:
📝 要改哪里?
可以这样说:"第二段太长了,压缩一半;第三段的案例换一个;结尾加个行动号召"
或者更精确:
- 保留: 开头+第一段+整体结构
- 修改: 第二段(精简)、第三段(换案例)、结尾(新写)用户反馈被转换为结构化"对照修改指令":
## 差异修改指令
### ✅ 保留不动
- 第1段(开头)- 全文保留
- 第4段(数据部分)- 全文保留
- 整体结构 - 维持
### 🔧 修改
- 第2段 - 从150字压缩到80字,删重复观点
- 第3段 - 换案例:原"某大厂" → 改为"某创业公司"
### 🆕 新增
- 第5段(结尾)- 新增行动号召,50字以内Creator 调用 Executor sub-agent,task 格式:
sessions_spawn:
task: |
[差异修改模式]
原稿全文:[用户当前版本的完整内容]
修改指令:[上述结构化指令]
输出要求:
1. 被修改/新增的段落用标记标注(不改动的段落直接保留原文)
2. 输出完整版(保留段 + 修改段),不要只输出修改部分
3. 每段开头标注:`[保留]` / `[已修改]` / `[新增]`
model: "deepseek/deepseek-v4-flash"
context: "isolated"Executor 输出时,在每段开头标注变动状态:
[保留] 微服务架构在过去五年已成为后端开发的主流选择...
[已修改] 然而,并非所有项目都适合微服务。对于创业团队和小型项目,
单体架构反而能带来更快的迭代速度和更低的运维成本。(← 已按反馈压缩50%)
[新增] 选择架构的关键不是"跟风",而是问自己:你的团队有 5 个人还是 50 个人?Executor 在文末自动输出变更摘要:
📋 变更摘要
- 保留: 第1段、第4段
- 修改: 第2段(压缩50%)、第3段(换案例)
- 新增: 第5段(行动号召)
- 总计: 3/5 段落有变动适用场景:用户喜欢 v1 和 v2 各自的部分特征,希望融合出一个折中版。
Creator 引导用户指定合成方向:
🎯 v3 合成规划
结合 v1 和 v2 做一个"最优版本"--告诉我你的偏好:
【开头】
1 v1 的开门见山 ✓
2 v2 的故事引入
【案例】
1 v1 的宏观数据
2 v2 的个人经历 ✓
【语调】
1 v1 的冷静克制
2 v2 的热情洋溢
3 折中 -- 温和但带一点个性
【结尾】
1 v1 的总结升华
2 v2 的开放式
3 不写结尾,戛然而止
可以说"默认推荐"使用每个的第一项,或自己组合(如"开头1+案例2+语调3+结尾2")用户选择被转换为"特征萃取清单":
## v3 合成指令 - 特征萃取
### 从 v1 提取
- 开头: 全文保留(开门见山+数据冲击)
- 第4段: 数据案例部分保留
### 从 v2 提取
- 第2-3段: 个人经历案例保留
- 语调风格: 热情洋溢,多用短句
### v3 新增要求
- 结尾: 折中--不加升华,但给一个可执行的行动建议
- 全文控制在 1200-1500 字sessions_spawn:
task: |
[v3 特征合成模式]
v1 全文:[版本一完整内容]
v2 全文:[版本二完整内容]
合成指令:[结构化特征萃取清单]
输出要求:
1. 从两个版本中提取指定特征,融合为一个新版本
2. 过渡自然,不能让读者看出"拼接感"
3. 标注特征来源(不输出给用户,仅内部标记):
[←v1] 表示该段主要来自v1
[←v2] 表示该段主要来自v2
[←new] 表示该段是全新写的
model: "deepseek/deepseek-v4-pro"
context: "isolated"Executor 在文末输出合成度(内部追溯,不输出给用户):
🔬 合成度报告
- v1 基因: 40%(开头+数据案例)
- v2 基因: 45%(个人案例+语调风格)
- 全新: 15%(连接过渡+结尾)适用场景:用户对风格/语调/结构不满意,需要大幅度调整。
不走 Mode A/B,直接回 Phase 2/3 走传统全量重写流程。 Creator 在回退前确认:
🔄 这次改动比较大([列出改了什么]),需要全量重写。
重写前我会把刚才的反馈写进写作规则,确保不会重蹈覆辙。
确认继续?用户反馈 → 判断
├── 只涉及具体段落修改 → Mode A
├── 跨版本取特征融合 → Mode B
│ └── 用户明确说"把v1的XX和v2的XX结合"
├── 风格/语调/结构大改 → Mode C
└── 不确定 → 追问用户最想保留什么用户反馈.md,供 Evolution Analyst 学习[保留]/[已修改]/[新增] 标注,让用户可核查v2.1 引入,v2.5 升级为 v2。 每次写作会话结束后(用户确认满意 / 表示结束 / 不再修改),Creator 自动触发进化分析,无需用户操作。
v2.5 新增: 全局统计分析(偏好漂移 + 否决权),在单次进化分析结束时顺带执行增量统计。
Creator 调用 sessions_spawn 启动一个专门的 Evolution Analyst sub-agent:
sessions_spawn:
task: |
[Evolution Analyst Prompt - 见 references/evolution-analyst-prompt.md]
请分析以下本次写作会话的完整记录:
## 用户原始需求
[需求分析.md 内容]
## 写作规则
[写作规则.md 内容]
## 读者评审
[读者点评.md 内容]
## 用户反馈
[用户反馈.md 内容]
## 历史风格档案(参考用)
[MEMORY.md 内容]
请按协议输出进化更新。
最后执行 v2.5 新增的全局统计分析。
model: "deepseek/deepseek-v4-pro"
context: "isolated"Evolution Analyst 返回结构化的更新建议,Creator 将其合并写入 {workspace}/写作/MEMORY.md 和 {workspace}/写作/知识库.md:
## [YYYY-MM-DD HH:mm] [主题] 进化更新
### 新学到的偏好
- [从本次用户反馈+行为中提取的新偏好]
### 需要纠错的事项
- [本次用户指出的问题及对应的规避规则]
### 风格确认
- [本次用户满意的地方,强化记忆]
### 模板/配方效果
- 应用模板:[模板名] | 配方:[比例,如有] | 本次评分:[X分] | 用户满意度:[高/中/低]
### 词汇进化
- 🟢 白名单新增:[用户喜欢的新表达]
- 🔴 黑名单新增:[用户反感的新表达/模式]如果有值得沉淀的新知识(新技法、新结构、行业洞察),同步追加到 知识库.md。
在单次进化分析完成后,Evolution Analyst 对 MEMORY.md 做增量统计(非全量扫描--每次只更新统计面板的指标):
按写作类型标签,自动检测同一个偏好维度在时间轴上的变化:
### 📊 偏好漂移检测 ([写作类型标签])
| 偏好维度 | 最早记录 | 最新记录 | 趋势 | 置信度 |
|----------|----------|----------|------|--------|
| 语调 | 正式 (05-01) | 口语化 (05-13) | 逐步放松 📉 | 高 (3次确认) |
| 字数 | 3000+ (05-03) | 1500-2000 (05-14) | 偏好精简 📉 | 高 (4次缩短) |如果漂移趋势明显(同方向 ≥3 次),标记为「高置信漂移」。Creator 在 Phase 1 时可附注:
📈 "检测到你最近对 [写作类型] 的文风偏好在往 [方向] 走,这次延续吗?"
当同一个维度连续 2 次被 Reader 打出低分(单维度 < 70):
⚠️ "你偏好的 [某规则] 最近两次效果一般(Reader 评分偏低),这次要不要换一种?"
### 📊 采纳率
| 写作类型 | 总次数 | 用户接受率 | 平均 Reader 分 | 最常见配方 |
|----------|--------|------------|----------------|------------|
| [博客文章] | 8 | 87.5% | 82 | 博客:100% |
| [朋友圈文案] | 5 | 100% | 85 | 短文:80%+商业文案:20% |### 📊 词汇热力图 (全局)
🟢 高频白名单 (全局): "其实"(6次), "说白了"(4次), "你感受一下"(3次)
🔴 高频黑名单 (全局): "值得注意的是"(5次触发), "在当今"(3次触发)
⚠️ 待定 (跨类型出现但未被标记): "所以我想说的就是" (出现3次,未明确反馈)## 📊 全局统计摘要 节,每次进化分析结束时更新以下情况触发进化分析:
See references/ai-traces-guide.md for the comprehensive guide covering:
快速自查三问 (所有人每次输出前自问):
🆕 双语自查 (中英混排时追加):
| Role | Default Model | Rationale |
|---|---|---|
| Creator (main) | deepseek/deepseek-v4-pro | 深度推理用于需求挖掘与质量把控 |
| Executor (sub-agent) | deepseek/deepseek-v4-flash | 快速产出多版初稿,性价比高 |
| Reader (sub-agent) | deepseek/deepseek-v4-pro | 批判性评审需要深度思考 |
| Evolution Analyst (sub-agent) | deepseek/deepseek-v4-pro | 进化分析需要精确判断偏好 vs 偶发需求 |
See references/model-config.md for alternative configurations (all-Pro, all-Flash, Ollama local).
{workspace}/写作/(自动检测)YYYY-MM-DD_HHmm-{简写主题}/