writing-dna-skill

一键提取写作风格,让 AI 模仿你的文风

writing-dna-skill 是一个用于蒸馏和复刻任意写作风格的智能体技能(agent skill)。它通过分析给定文本的写作特征,提取出独特的“写作DNA”,并生成可复用的风格配置文件,使 AI 能够模仿特定作者的文风进行创作。该项目解决了 AI 写作风格单一、难以个性化定制的问题,核心能力包括风格特征提取、风格模型生成和风格化文本生成。它适用于内容创作、品牌文案、个人写作助手等场景,帮助用户快速获得具有特定风格的 AI 写作输出。

开源 free 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 2078
维护状态 维护中
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队larashero3-dotcom
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言
技术栈/模型ai-agent,skill,style-analysis,writing,writing-dna
GitHub 星标★ 2078
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-06-27 00:00:00
最近更新2026-09-24 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

难度:入门 约 20 分钟 部署方式:云服务 6 步

环境要求

  • 准备至少 20 篇完整文章(公众号、博客、Newsletter、专栏或图文内容)作为语料
  • 语料需放入统一文件夹,命名为 raw/ 或 raw-corpus/
  • 图文内容建议一并保留截图、配图、数据图与排版样式
  • 推荐在 MoxtHub 中打开该 skill;本地使用需能完整读取 SKILL.md 的 agent 环境

安装与启动步骤

  1. 1准备写作语料

    抓取或手动整理至少 20 篇完整文章,放进命名为 raw/ 或 raw-corpus/ 的文件夹;图文账号请连同配图和排版一起保留。

  2. 2获取并打开 skill

    推荐直接在 MoxtHub 打开写作蒸馏器;也可克隆仓库后让 agent 完整阅读 SKILL.md。

    git clone https://github.com/larashero3-dotcom/writing-dna-skill.git
  3. 3触发蒸馏流程

    对 agent 下达蒸馏指令,让它读取整个语料目录并按流程逐篇拆解风格,不要只给几篇例文。

    请使用 writing-dna-skill 蒸馏分析这个目录里的所有文章。
  4. 4检查蒸馏产物

    等待 agent 生成四份分层产物加一份整合文档,缺任何一份都要让它补齐后再进入写作。

  5. 5写作前重读产物

    每次写作都先布置选题上下文,再让 agent 重读全部蒸馏产物,一份都不能跳过。

    请先阅读这个作者目录下的所有蒸馏产物,尤其是 Writing-DNA.md、语言DNA.md、文章结构模板.md、写作视角与认知框架.md 和视觉风格指南.md。
  6. 6读原文校准语感

    从 raw/ 挑 5 篇体裁和题材最接近的原文通读,优先按 _meta/ 的 article_type 和 topic_tags 筛选。

    然后从 raw/ 里挑 5 篇和我这次要写的题材最接近的原文通读,说一下这 5 篇的共同语感。
    最后根据这些风格规则,帮我写一篇面向读者的文章。主题是:……

关键配置

配置项必填说明示例
语料目录名是存放至少 20 篇完整文章的文件夹名称raw/
产物语言目录否中文产物用 zh 目录,英文产物用 en 目录,未指定则跟随语料语言templates/author-corpus/zh/

如何确认成功

语料目录对应位置生成语言DNA.md、文章结构模板.md、写作视角与认知框架.md、视觉风格指南.md 和 Writing-DNA.md 五个文件。

常见问题

Q:只给几篇例文让 AI 模仿行吗?

A:容易失真,agent 只会凭感觉抓表面语气。正确做法是先系统分析一批完整文章,把风格拆成可复用规则再写作。

Q:至少要准备多少篇文章?

A:README 建议至少 20 篇完整文章,并放入 raw/ 或 raw-corpus/ 文件夹后再让 agent 蒸馏。

Q:中文下达任务能产出英文风格文档吗?

A:可以。该 skill 把对话语言和产物语言分开处理,中文任务可为英文 Newsletter 生成英文 Writing DNA。

Q:生成的文章风格不像怎么办?

A:让 agent 对照 语言DNA.md、文章结构模板.md、写作视角与认知框架.md 逐项自检,然后重写。

Q:为什么还要读 raw/ 里的原文?

A:分层产物无法描述句子的呼吸感、段落衔接和短句时机,读 5 篇最接近的原文用于校准语感。

注意事项

  • 不能把原文里的具体观点和事实直接搬进新文章,复刻的是写法而不是内容。
  • 规则冲突时优先级:用户本次明确指令 > 匹配当前体裁的结构模板 > 语言特征与视觉风格 > 认知框架。
  • 整合文档 Writing-DNA.md 是压缩结论,具体语感只存在于四份分层产物中,不可只看整合文档。
  • 蒸馏好的风格资产可复用于对比不同作者在同一议题上的表达差异。

核心亮点

  • 提供系统化的写作风格分析方法,可量化风格特征
  • 生成可复用的风格配置,便于跨项目迁移
  • 基于 agent skill 架构,易于集成到现有 AI 工作流

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 风格复刻效果依赖输入样本质量,对短文本可能不准确

适用场景

  • 内容创作者需要批量生成统一风格的文案
  • 品牌团队维护一致的对外发声语调
  • 个人用户定制专属 AI 写作助手

替代项目

writerstyle、style-transfer、text-style-transfer

项目介绍

writing-dna-skill 是智能体领域的开源项目,由 larashero3-dotcom 开发,是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(2,078)位列前 30%,在智能体分类中处于中上游。

项目仍在小幅维护中,最近一次代码更新于 2026-09-24。MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:内容创作者需要批量生成统一风格的文案。同类可对比的替代方案包括 writerstyle、style-transfer、text-style-transfer。

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