写稿Agent v0.5.0

🚀 一个基于 Claude Code Skills + Subagents 的"反AI味"写作系统，让AI写出的文章像人写的一样自然。

支持 DeepSeek / 智谱GLM / MiniMax 等多种国产大模型，成本极低（如果使用智谱GLM，MiniMax等包月套餐2000字文章成本基本可以忽略不计，成本只取决于你的写文章辛勤程度）。

从选题生成、风格建模到发布评审，提供完整的 AI 写作工作流。

🎯 项目简介

写稿Agent 是一个协作式写作工作流系统，通过强制性的模式选择、需求澄清、风格建模、素材调研和主编审稿，帮助你写出不像AI生成的高质量文章。

v0.5.0 重大架构升级 ⭐ New

引入 Subagent 模式，实现上下文隔离：

🔄 12 个执行步骤改为独立 Subagent，每个任务独立上下文
📁 信息通过文件传递，不依赖对话上下文，避免 Token 累积
🎯 工作流导演 Skill 显式调用 Subagent，保持用户交互能力
💾 每阶段产物自动落盘，支持断点续写
🔒 独立工具 Skill 保持语义触发（公众号文章获取、风格建模）

核心特点

✅ Subagent 架构：12 个独立 Subagent 实现上下文隔离，节省 Token ✨ v0.5.0 New
✅ 协作工作流：10阶段深度创作模式，包含选题、调研、审稿完整流程
✅ 爆款能力增强：内置5种爆款标题公式、4种开头钩子、前50字生死线检查
✅ 反AI味道：自动去除小标题病、排比上瘾、格式洁癖等AI典型特征
✅ 风格建模 v3.1：支持公众号链接一键提取、多篇批量建模、增量更新风格库
✅ 选题生成器：不知道写什么？AI 基于热点、个人优势和竞品分析智能推荐选题
✅ 自动素材归档：提取的文章自动保存为本地 Markdown，构建个人知识库
✅ 强制模式选择：轻量模式（快速产出）vs 协作模式（深度创作）
✅ 标题设计师：设计3种候选标题 + 爆款公式加持
✅ 素材调研：自动搜集真实数据，新增爆款拆解与痛点验证
✅ 字数精准控制：通过外部工具统计，误差控制在±20%以内
✅ 发布前评审 v2.2：独创"发布前5问+红队7项评审"机制
✅ 今日头条读者模拟：最后的守门员，模拟普通读者4道关卡测试
✅ 主编审稿 v2.2：12项AI味道量化检测
✅ 版本管理：自动保存初稿、修订稿、最终稿，可追溯每次修改

📚 什么是 Claude Code Skills 和 Subagents？

Skills 与 Subagents 的区别

特性	Skills	Subagents
触发方式	语义匹配（自动）	显式调用（手动）
上下文	共享主对话	独立隔离
适用场景	需要自动识别意图	需要隔离执行的任务
Token 消耗	会累积	每个任务独立

本项目的架构（v0.5.0）

本项目采用 Skills + Subagents 混合架构：

.claude/
├── skills/                     # 语义触发（3个）
│   ├── 工作流导演/             # ⭐ 核心调度器（调用所有 Subagent）
│   ├── 公众号文章获取/         # 独立工具（检测到URL自动触发）
│   └── 风格建模/               # 独立工具（"学习这个风格"触发）
│
└── agents/                     # 显式调用，上下文隔离（12个）
    │
    ├── ── Stage 0: 选题阶段 ──
    ├── topic-generator.md      # 选题生成器
    ├── topic-research.md       # 选题调研
    │
    ├── ── Stage 1-5: 准备阶段 ──
    ├── writing-clarifier.md    # 澄清需求
    ├── research-expert.md      # 调研资料
    ├── outline-architect.md    # 大纲设计
    ├── empathy-designer.md     # 共情点设计
    ├── concretizer.md          # 具象化专家
    ├── title-designer.md       # 标题设计师
    │
    ├── ── Stage 6: 写作阶段 ──
    ├── writing-executor.md     # 写作执行
    │
    └── ── Stage 7-9: 审稿阶段 ──
        ├── editor-review.md        # 主编审稿
        ├── pre-publish-review.md   # 发布前评审
        └── toutiao-reader-test.md  # 今日头条读者模拟

工作流程示意

用户请求 → [工作流导演 Skill]
    │
    ├──→ "使用 writing-clarifier 子代理..." → 输出 01_theme.md
    │
    ├──→ "使用 research-expert 子代理..." → 输出 02_cases.md
    │
    ├──→ "使用 outline-architect 子代理..." → 输出 03_outline.md
    │
    └──→ ... → 最终产出 draft_final.md

每个 Subagent：

✅ 干净的上下文，从 0 开始
✅ 必须从文件读取前序信息
✅ 只返回摘要给主导演，不传递完整文本
✅ 独立隔离，避免 Token 累积

Skills 自动加载机制

重要说明：

克隆项目后，Skills 已经在项目目录里了
- 项目文件结构：writing-agent/.claude/skills/（包含 13 个 Skills）
- 这些 Skills 是项目的一部分，随项目一起下载
必须在项目目录中启动 Claude Code
```
cd writing-agent        # 先进入项目目录
claude                  # 再启动 Claude Code
```
⚠️ 关键：Claude Code 只会加载当前目录下的 .claude/skills/
- ✅ 正确：在 writing-agent/ 目录中启动 → Skills 自动加载
- ❌ 错误：在其他目录启动 → Skills 不会被加载

Claude Code 的 Skills 加载规则：

全局 Skills 目录：~/.claude/skills/（所有项目都能用）
项目 Skills 目录：项目根目录/.claude/skills/（仅当前项目可用）

本项目采用"项目级 Skills"，这意味着：

✅ 克隆项目后，Skills 已经在项目目录中（无需手动复制）
✅ 在项目目录中启动 Claude Code，Skills 自动可用
✅ 不会污染你的全局 Skills 目录
✅ 多个项目的 Skills 互不干扰

如果你想让这些 Skills 在所有项目中都能用：

点击查看如何复制到全局目录

Windows (PowerShell):

xcopy /E /I ".claude\skills" "$env:USERPROFILE\.claude\skills"

Linux/macOS:

cp -r .claude/skills/* ~/.claude/skills/

📦 快速开始

前置要求

方式一：使用 Claude 官方模型

Claude Code 账号
基本的命令行操作能力

方式二：使用国产大模型（推荐，更经济）

本项目支持通过 Anthropic API 兼容接口接入多种国产大模型：

模型	推荐指数	成本	获取 API Key	官方文档
DeepSeek-V3	⭐⭐⭐⭐⭐	极低	DeepSeek 平台	接入文档
智谱 GLM	⭐⭐⭐⭐	中等	智谱开放平台	接入文档
MiniMax	⭐⭐⭐⭐	中等	MiniMax 平台	接入文档

本项目所有测试均基于 DeepSeek-V3 模型完成。 一篇 2000 字文章成本约 ¥0.03，性价比极高。

安装步骤（新手友好版）

本指南以 Windows 系统为主，同时提供 Linux/macOS 的对应说明。

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dongbeixiaohuo/writing-agent

README