🚀 一个基于 Claude Code (Skills + Subagents) 的“去AI味”全栈写作系统。不仅防套路,更通过专属规则强制注入人类观点与细节,搭配读者测试评估与自动图文排版。全面支持 DeepSeek / 智谱GLM / MiniMax 等国产低成本大模型,提供从选题、风格建模到审稿发布的高维全自动写作工作流。
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agentGuides for using ai agents skills like writing-agent.
Last scanned: 5/30/2026
{
"issues": [
{
"type": "npm-audit",
"message": "dompurify: DOMPurify's ADD_TAGS function form bypasses FORBID_TAGS due to short-circuit evaluation",
"severity": "medium"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "mermaid: Mermaid Gantt Charts are vulnerable to an Infinite Loop DoS",
"severity": "medium"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "uuid: uuid: Missing buffer bounds check in v3/v5/v6 when buf is provided",
"severity": "medium"
}
],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-05-30T15:25:16.877Z",
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true
}writing-agent is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by dongbeixiaohuo. 🚀 一个基于 Claude Code (Skills + Subagents) 的“去AI味”全栈写作系统。不仅防套路,更通过专属规则强制注入人类观点与细节,搭配读者测试评估与自动图文排版。全面支持 DeepSeek / 智谱GLM / MiniMax 等国产低成本大模型,提供从选题、风格建模到审稿发布的高维全自动写作工作流。. It has 405 GitHub stars.
Yes. writing-agent passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
writing-agent is primarily written in Python. It is open-source under dongbeixiaohuo on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh writing-agent against similar tools.
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⚠️ Third-Party Software Notice
This skill is third-party open-source software developed and hosted independently on GitHub. SkillsLLM is an informational directory and does not control or maintain the underlying repository.
Any security checks, ratings, or warnings displayed by SkillsLLM are automated and limited in scope. They do not constitute a security certification or guarantee that the software is safe, error-free, or free from malicious code, vulnerabilities, compromised dependencies, or prompt-injection risks.
Review the source code, permissions, dependencies, and configuration before installing or running any third-party skill. Use is at your own risk. To the maximum extent permitted by applicable law, SkillsLLM is not liable for losses arising from third-party software.
把写作从“一次性吐全文”,改成“分阶段策划、证据留痕、审稿、去 AI 味、导出终稿”的流水线。
你拿到的不只是文章,更是一套能反复复用、能中断继续、能回头复盘的写作生产线。
它适合这几类人:
当前优先接入模型(官方资料核验于 2026-08-31):
deepseek-v4-flash:默认推荐的按量方案,成本低,支持 Anthropic 兼容接口qwen3.8-flash:阿里云百炼 Token Plan 用户的优先日常档GLM-4.7、MiniMax-M2.7、kimi-for-coding:已经购买对应套餐时直接使用,不必追最高档模型现在可以直接下载 Writing Agent App 的 Windows 预览版:
桌面应用源码位于:
writing-agent-app/如果你只想直接使用桌面应用,优先下载上面的安装包。
如果你想查看或参与源码开发,可以直接看仓库里的 writing-agent-app/ 目录。
如果你只想先判断这个仓库值不值得收藏,不要先看安装,先看这个真实样本:
这不是只放一篇成品,而是把整条写作链路都放出来了,包括:
建议浏览顺序:
01_theme.md
-> 01b_position.md
-> 02_scar_tissue.md + 02_evidence_ledger.json
-> 03_outline.md
-> 05c_opening_hook.md
-> draft_v1.md
-> draft_v1_humanized.md
-> fact_claims.json + fact_check_report.md
-> draft_v1_humanized_clean.txt
如果你看完这套 Demo 觉得“这不是一次性吐全文,而是一条可复盘的生产线”,那这个仓库的核心价值你已经看到了。
下面不是虚构示例,是这个仓库里一篇真实跑完的文章项目。
demo/工资的一半,是你受的气折算的/工资的一半,是你受的气折算的工资的一半是“技术溢价”,一半是“情绪折价”你的工资不是你值多少,而是市场价减去组织税之后剩下的数这套 Demo 主要传达这些信息:
_clean.txt,也可以在最后一步额外导出公众号排版 .htmllegacy_unverified;可以参考方向,但不代表已完成跨样本风格验证最关键的几个文件:
如果你只看最终效果,这篇 Demo 的发布出口就是:
demo/工资的一半,是你受的气折算的/draft_v1_humanized_clean.txt
首页前部只保留最近主线版本,历史版本不再堆在前面。
升级须知: v0.10.0 及更早项目需要针对当前终稿、锁定标题和证据账本重新执行 Stage 10.5;旧 passed 不能自动升级为通过。已有插件工作区还需核对并刷新 .claude/workflows/collab_v2.json,bootstrap 只补缺失文件,不会覆盖已有工作流。完整步骤见 v0.11.0 Release Notes。历史 Demo 保留原始状态,不代表通过新版门禁。现行行为以 工作流契约 为准;以下为历史版本记录。
v0.10.0 正式版同时收录创意反馈、尾部事实门禁重排和平台化配图:
01_theme.md 的发布平台,比例和安全裁切区进入用户确认卡点,不再把 16:9 或模板化企业插画当全局默认值这一版把流程从“正文写得可信”继续推进到“标题也可信、平台用得上、发布后能复盘”:
run_manifest.json 同时记录两份 SHA-256,任何一边改动都会让旧结果变成 staletitle-designer 正式读取 01b_position.md 和 02_evidence_ledger.json,区分结构数字与事实数字,禁止凭空制造金额、比例、年龄或年份collab_v2.json;下游真实消费者显式依赖 00_memory_packet.md,动态正文占位符从 run_manifest.json 安全解析style_registry.json;六六、耍大刀标记为已验证,其余 5 份历史档案降级为低置信度方向参考,不再冒充跨样本稳定风格style-modeler 会先解析开发仓库或插件工作区的可写风格根目录;新档案由原子注册工具登记为 legacy_unverified,只有证据账本、陌生主题验证和独立盲测全部通过后,才能显式升级为 verifiedpublication_metrics.jsonl 追加记录曝光、打开、完成阅读、分享等指标,并绑定标题/正文/封面版本、观察窗口和流量来源;单篇只产出假设,跨项目可比后才进入记忆候选升级后,v0.9.1 及更早项目即使已有正文哈希,只要缺少 fact_checked_title_file / fact_checked_title_sha256,也会被视为旧式未完整绑定状态,需要针对当前锁定标题与正文重新执行 Stage 10.5。完整说明见 v0.10.0 Release Notes。
这一版重点解决“文件看起来齐全,但可能不是用户确认的那一版”以及“去 AI 味时为了生动而补出假经历”两类风险:
fact_check_status 同时记录被核查正文的文件名和 SHA-256;正文哪怕只改一个字,旧的 passed 都会自动变成 stale,不能继续生成 _clean.txt01_theme.md 和 02_evidence_ledger.json;只能强化已有真实素材,禁止新增第一人称亲历、金额、日期、人物、对话和无来源细节--project 或 Hook 明确传入的正文,不再跨 articles/ 猜“最近修改的终稿”,避免并行项目串稿window.location.hrefnpm run check 也纳入工作流和文档契约校验升级后,旧 run_manifest.json 中只有 fact_check_status=passed、却没有正文哈希绑定的项目会被视为 stale,需要重新执行 Stage 10.5。最低 Node.js 版本同步调整为 18.17.0。完整说明见 v0.9.1 Release Notes。
这一版不只调整写作提示词,而是把“clone 能跑、plugin 也能独立跑、失败时不会越权交付”做成了可验证的运行时契约:
collab_v2.json 约束;当前流程先处理可选配图,再对最终 Markdown 做事实核查,未通过时自动清稿和 HTML 交付不会放行${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} 调用,Node 依赖安装在 ${CLAUDE_PLUGIN_DATA},不再依赖用户工作区里恰好存在本仓库的 scripts/ 或 node_modules/本版同时将三个 Skill 目录对齐其 frontmatter 名称:
| 旧目录 | 新目录 |
|---|---|
风格建模 |
style-modeler |
工作流导演 |
workflow-producer |
公众号文章获取 |
web-article-extractor |
正常 git pull 会完成目录迁移;如果你有自定义脚本、快捷命令或文档直接引用旧目录,需要同步更新路径。完整变更见 CHANGELOG,面向发布和升级的说明见 v0.9.0 Release Notes。
如果你用过风格库功能,可能遇到过这种情况:让 AI 学一个作者的风格,学出来的东西看着眼熟——设问推进、具体案例、金句收尾——但换个话题一写,读者一眼就能看出"这不是那个人"。
问题出在提取方法上:之前的风格建模,很容易把"任何优秀公众号写手都会这么写"的通用公式,当成了"只有这个作者才这么写"的独有指纹。这一版重构了风格建模的整套方法论和工具链,并用新流程把风格库里的示范文件全部推倒重来:
用新流程重新提取的两份风格文件(耍大刀风格/金错刀、六六的风格/刘润)已经验证:独立盲测员被骗过,误把原文当成了仿写。六六风格这一轮还挖出一条此前完全没发现的硬指纹——全篇零感叹号,靠短句和逗号顿挫表达情绪,而不是靠标点抒情。
如果你之前觉得"风格学出来的文章有点像,但总差点意思",这一版就是冲着这个问题去的。
这一版解决的问题,用一句话说:之前的流程能保证文章"不像AI写的",但保证不了"值得读"。
此前的真实痛点:流水线跑完 14 个阶段、通过全部检查,成稿仍然是"第一个坑…第五个坑"式的对称排比清单文——数据是编的、案例是虚构的"老张"、风格只学了口头禅没学判断方式。这一版由 Claude Fable 5 对全链路做了一次针对性诊断和重构,把质量控制从"负向拦AI腔"升级为"正向产个性":
如果你之前用这套流程写出来的文章总觉得"哪都对但没人想看完",这一版就是冲着这个问题去的。