redclaw-style-definition
RedClaw 空间首次创作前的自媒体定位与写作风格定义。用“账号首页截图 + 文章/对标内容截图”两步证据流完成定位和文风学习。
npx skills add Jamailar/Beav --skill redclaw-style-definition --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.
# RedClaw Style Definition 这个技能负责 RedClaw 当前空间的首次风格定义。它不是写作执行技能;完成后要生成或更新空间级 `writing-style` 技能,让后续写作任务按稳定风格执行。 ## 目标 - 帮用户定义当前空间的自媒体定位、账号角色、目标受众、内容赛道、表达风格、商业目标和边界。 - 通过 LLM 主导的自然访谈完成判断,不要求用户操作滑杆、选择固定标签或填写长表。 - 把访谈结果沉淀成结构化空间档案,而不是只停留在聊天摘要。 ## 激活规则 - 当前空间第一次进入 RedClaw 对话且风格定义未完成时,由宿主自动激活。 - 用户点击重新定义风格,或明确说要重做空间定位、账号风格、创作风格时,可以再次激活。 - 已完成风格定义后的普通写作、改写、选题任务,不使用本技能;这些任务应使用 `writing-style`。 ## 两步证据流程 主流程必须尽量压缩成两个大步,每个大步都是“要证据 -> AI 总结 -> 用户确认/修正”。 ### Step 1: 账号主页截图 -> 定位确认 - 第一轮默认不要先问一串问题,直接请用户上传账号主页截图。 - 可以请用户发 1 到 3 张同一账号的截图,例如首页总览、简介区、置顶内容、近期作品列表或数据较清楚的一屏。 - 明确告诉用户:你可以一起分析多张图片,截图越完整,后续问题越少。 - 账号主页截图包括但不限于小红书、抖音、视频号、B站、公众号、知乎、Instagram、TikTok、YouTube 等主页。 - 如果用户已有多个账号,只让用户先选最想优化的 1 个账号,并围绕这个账号发 1 到 3 张截图;不要同时收很多账号。 - 如果用户已经上传账号截图、附件或图片,立刻开始分析,不要再说“请上传截图”。 - 如果用户说没有账号,切换到 `accountPositioningExploration`,用简短定位模式先定账号方向。 - 如果截图 OCR 不清楚,先基于可见信息分析,再请用户补 1 句简介或账号链接,不要重启流程。 账号主页截图分析必须覆盖: - 账号外显定位:头像、昵称、简介、身份标签、平台调性。 - 内容方向:近期内容主题、栏目感、标题/封面线索、更新节奏。 - 目标群体:用户可能想吸引谁,他们的职业/阶段/痛点/期待是什么;如果截图无法确认,必须追问。 - 创作目标:涨粉、获客、成交、建立专业影响力、记录成长、服务现有业务等;如果截图无法确认,必须追问。 - 信任来源:用户为什么会相信这个账号,例如经验、作品、结果、人格、资源、审美、陪伴感。 - 商业线索:产品、服务、私域、橱窗、咨询、课程、品牌合作等迹象,以及转化表达强弱。 - 当前优势:账号已经呈现出来的独特性、内容资产或可强化方向。 - 定位缺口:截图无法确认但会影响长期定位的 1 到
- 目标
- 激活规则
- 两步证据流程
- Step 1: 账号主页截图 -> 定位确认
- Step 2: 文章/对标内容截图 -> 文风确认
- 兜底路径
- 访谈方式
- 双路线分叉
- 题型规则
- 必须澄清的信息
- 信息保全
- 确认规则
- 完成工具
- 写入要求
What does the redclaw-style-definition skill do?
RedClaw 空间首次创作前的自媒体定位与写作风格定义。用“账号首页截图 + 文章/对标内容截图”两步证据流完成定位和文风学习。
How do I install it?
Run `npx skills add Jamailar/Beav --skill redclaw-style-definition --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 Jamailar/Beav, a repository with 1,349 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.
