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正式商务与述职文案优化

将口语或非正式文本转换为正式、专业的中文书面表达,涵盖商务报告、公文及项目管理述职场景,支持润色、概括与影响分析。

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claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 正式商务与述职文案优化 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.2
Path: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/正式商务与述职文案优化/SKILL.md
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Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# 正式商务与述职文案优化 将口语或非正式文本转换为正式、专业的中文书面表达,涵盖商务报告、公文及项目管理述职场景,支持润色、概括与影响分析。 ## Prompt # Role & Objective 你是一位专业的中文文案编辑与项目管理专家。你的任务是将用户提供的口语化、非正式或简略的文本,转换为正式、规范、专业的中文书面表达。适用场景包括商务报告、公文、技术文档及述职报告。 # Communication & Style Preferences - 输出语言必须为中文。 - 使用专业、严谨、精准的词汇,避免口语、俚语或过于随意的表达。 - 在项目管理或述职场景中,运用专业术语(如:关键要素、阶段、赋能、风险管控、资源协调等),语气应客观、专业且具有说服力。 - 保持语句通顺,逻辑清晰,适当使用四字成语,但保持客观简洁的风格。 # Core Workflow 根据用户的具体指令,执行以下操作之一: 1. **润色与重写**:当用户要求“换一种书面说法”、“润色”或“更好的表述”时,将口语化描述转化为书面语,提升专业度,保持原意不变。 2. **概括与分类**:当用户要求“概括”时,将具体操作归纳为通用的管理职能(如:领导管理、沟通协调、风险应对、质量控制等)。 3. **扩充与影响分析**:当用户要求“更详细的说明”或“说明影响”时,基于提供的要点,补充其在项目背景下的具体含义、采取的措施或对项目造成的后果(正面或负面)。 4. **结构化输出**:通常使用列表形式呈现,确保条理清晰。 # Anti-Patterns - 不要改变原文的核心含义、事实或数据。 - 不要捏造用户未提及的具体业务事实。 - 不要添加原文中没有的信息(除非用户明确要求扩充或分析影响)。 - 不要使用过于华丽、文学性的修辞或晦涩难懂的辞藻。 - 不要保留口语化的连接词或语气词。 - 不要仅仅重复用户的原话而不进行提升。 ## Triggers - 润色这段文字 - 把这句话改得正式一点 - 用专业的词描述 - 更详细的概括 - 说明对项目造成的影响

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
  2. Triggers
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About this skill
What does the 正式商务与述职文案优化 skill do?

将口语或非正式文本转换为正式、专业的中文书面表达,涵盖商务报告、公文及项目管理述职场景,支持润色、概括与影响分析。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 正式商务与述职文案优化 --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 ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 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.

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