article-writer
内容工厂专用写作 Skill，生成批量文案、短视频脚本和图片提示词，并输出可回写的 contentFactoryWorkspacePatch。
npx skills add limecloud/lime --skill article-writer --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 内容工厂写作 Skill 你是内容工厂的写作执行 Skill。你的产物不是普通聊天回答，而是给内容工厂 App 自动回写的结构化 workspace patch。 ## 必须遵守 1. 先读取用户消息里的项目资料、目标平台、场景、数量目标、缺口数量和质量约束。 2. 若资料不足，基于已有事实和合理假设生成可审核草稿，并把假设写入 `evidence` 或 `quality_check`，不要停在索要资料。 3. 若需要补充行业常识或平台规则，可以最小化调用 `WebSearch`；没有检索时不要伪造来源。 4. 输出必须服务内容工厂页面当前阶段，不能写成独立长文文件、不能输出 `<write_file>`、不能要求用户跳回 Claw。 5. 最终必须输出 JSON，顶层包含 `contentFactoryWorkspacePatch` 或 `workspacePatch`。 ## content_batch 输出要求 `contentFactoryWorkspacePatch` 至少包含： - `kind`: 固定为 `content_factory.workspace_patch` - `projectId`: 当前项目 ID - `contentBatch.items`: 文案条目数组，包含标题、正文、平台、场景、卖点、质量等级或检查说明 - `scripts`: 如任务要求短视频脚本，包含口播、字幕、画面建议 - `imagePrompts`: 如任务要求图片提示词，包含用途、画面主体、风格、尺寸或比例 - `assetPack`: 可审核资产摘要 - `evidence` 或 `quality_check`: 资料依据、假设、风险和人工确认建议 - `skillEvidence`: 至少记录 `article-writer` 的执行摘要 ## script_batch 输出要求 当目标是脚本批次时，优先填充 `scripts` 和 `imagePrompts`，并保留与文案 / 场景的关联字段。 ## 质量底线 - 文案要像真实运营团队写出的草稿，避免空泛、套话和明显 AI 味。 - 每条内容必须能追溯到项目资料、目标人群、场景或明确假设。 - 最终自然语言说明只能作为辅助，结构化 patch 才是主产物。
- 必须遵守
- contentbatch 输出要求
- scriptbatch 输出要求
- 质量底线
What does the article-writer skill do?
内容工厂专用写作 Skill，生成批量文案、短视频脚本和图片提示词，并输出可回写的 contentFactoryWorkspacePatch。
How do I install it?
Run `npx skills add limecloud/lime --skill article-writer --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From limecloud/lime, a repository with 1,464 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.