把零散的产品观察、项目经验和公开资料，整理成有明确观点、有事实依据、能改变读者产品判断的中文文章。
xiaolin-article 是一个面向 AI 编码代理（pi、Codex、OpenAI Agents 等）的个人写作 Skill，承载作者小霖长期稳定的写作方法与作者位置。它把「写 AI 产品文章」这件事拆成一段可复用的协作流程：先讨论文章要说什么，再确认怎样展开，随后按章节写作并合稿审校。
面向 AI 产品经理 方向的专业内容写作，覆盖公众号、人人都是产品经理、少数派等平台的新写、重写和改稿。
- 版本：
3.5.0 - 许可证：MIT
- 素材零散 → 先把材料建立关系，再形成观点和结构，而不是堆信息。
- 资料很多 → 找出哪些材料真正改变结论，避免写成信息汇编。
- 专业内容生硬 → 用产品场景、真实流程和决策问题解释，同时保留必要的技术精度。
核心是把零散素材转化为 「事实 — 机制 — 产品判断 — 验证顺序」 的完整论证，而不是一份功能清单或资料汇编。
只处理 AI 产品经理方向的专业内容：
- AI 行业观察与观点评论
- AI 产品分析、竞品拆解和体验评测
- AI 产品项目复盘、工作方法和职业思考
- 大模型、Agent、RAG、评测、多模态等面向产品经理的技术科普
小说、诗歌、泛生活随笔、纯文学创作、普通营销软文和学术论文不属于本 Skill。医疗 AI 可以写，但文章仍要落到产品问题、使用场景、技术选择或行业判断。
默认把写作当成一段协作过程，除非用户明确要求一次完成，否则不会收到题目后直接交出整篇长文。
- 整理任务和材料 — 判断新写 / 重写 / 扩写 / 改稿，确认主题、读者、平台、篇幅与已有材料，并把材料分成五类（亲历、官方资料、可靠数据、既有判断、未确认部分）。
- 讨论观点 — 交付一份简洁的观点讨论稿：真正要回答的问题、推荐的核心观点、支撑判断、最有力的反方、证据能支持到哪里。
- 确认大纲和章节逻辑 — 给出四到七个主体章节，写清每章「接住什么、解决什么、用什么材料、得出什么判断、为什么带到下一节」，并用问题链串联全文。
- 按章节生成 — 每轮完成一个完整章节，用事实、案例和机制托住判断。
- 合稿与审校 — 合并全文，统一术语与数字口径，删除重复，核对标题、开头、结尾与证据的一致性，并运行检查脚本。
成稿优先呈现已经形成的稳定写法：
- 从小细节进入大问题 — 先到具体现场，再追问细节说明了什么产品机制。
- 批评锋利，但不急着判死刑 — 区分愿景是否成立、需求是否存在、当前路径是否跑通、验证顺序是否合理。
- 把矛盾压缩成可复用概念 — 例如「双重冷启动」「价值出现得太晚」，但先让事实和流程成立再命名。
- 建议是验证顺序，不是功能清单 — 优先回答最先服务谁、先证明什么、价值何时出现。
- 结尾保留人本尺度 — 由全文论证自然抵达，不突然谈「时代浪潮」。
- 克制、公平、有反方意识 — 核验时效事实，不虚构经历，不擅自公开作者的私人爱好、脆弱感或可能影响职业形象的信息。
xiaolin-article-skill/
├── SKILL.md # Skill 主文件（pi / Agent Skills 标准）
├── agents/
│ └── openai.yaml # OpenAI / Codex 代理配置
├── assets/
│ └── icon.svg # 图标
├── references/
│ ├── author-voice.md # 作者位置与个人风格
│ ├── ai-product-articles.md # AI 产品文章写法
│ ├── reality.md # 研究与事实边界
│ └── revision.md # 合稿与审校规则
├── scripts/
│ └── check_prose.py # 文章风格检查脚本
├── LICENSE
└── VERSION
将整个目录放入 pi 的全局技能目录：
git clone https://github.com/cpp285/xiaolin-article-skill.git ~/.agents/skills/xiaolin-article-skill重启 pi 后，它会自动发现 SKILL.md。当任务涉及 AI 产品文章写作时，可用 /skill:xiaolin-article 显式加载。
agents/openai.yaml 提供对应的代理配置（含显示名、简短描述与默认提示词），可按你的代理工具链引用。
长稿保存为 Markdown 或文本后，可运行风格检查脚本：
python3 scripts/check_prose.py <稿件路径>
# 或从标准输入读取
cat 稿件.md | python3 scripts/check_prose.py -脚本会检查过度口语与网络梗、标题夸大、对照句式、商业黑话、名词化表达、连词密度、段落节奏、数据密集但缺少解释等「可疑语言形状」。除硬性项外，其余提示都需结合上下文人工判断。
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