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Codex skill for author methodology analysis

Overview

这是一个面向 Codex 的内容分析技能,用来基于多篇作者、博主、公众号或品牌文章正文,生成可复核的作者方法论分析。它不仅输出“这个作者怎么写”,也会进一步回答“我应该学习什么、我要怎么学、哪些地方不能照搬”。 - 分析公众号、博客、品牌号或个人作者的多篇文章。 - 提炼作者定位、选题系统、分析框架、判断标准、表达模板和写作 SOP。 - 从标题、结构、证据、案例、语言风格、行动引导和发布节奏中总结可迁移方法。 - 生成学习者视角的 Markdown 报告、独立文案框架、可审计数据和交互 HTML 看板。 其中 -分析数据.json 和 -文章特征.csv 是可审计交付物;报告、HTML 看板和飞书同步内容都应基于同一份分析数据生成。 1. 建立样本清单,读取 Markdown、TXT、DOCX 或可提取文本的 PDF。 2. 使用 scripts/analyze_corpus.py 生成确定性统计、文章级特征、去重信息和样本指纹。 3. 按 references/data-analysis-framework.md 完成解释性分析,区分可计算事实与主观归纳。 4. 按 references/report-template.md 生成主报告。 5. 按 references/copywriting-framework-template.md 生成独立文案框架。 6. 使用 scripts/generate_dashboard.py 生成学习者视角的 HTML 看板。 7. 在来源允许且无敏感风险时,默认同步到飞书文档。 8. 使用 scripts/validate_outputs.py 校验数据、报告、HTML 和同步元数据的一致性。 - 不只看标题,必须基于正文样本分析。 - 少于 5 篇文章时只做描述性分析;少于 3 篇时不输出稳定趋势或风格结论。 - 词频、标题标签和结构统计来自脚本,不能由模型重新估算。 - 主题、立场、读者画像和金句风格等主观标签必须带证据、规则和置信度。 - 看板默认站在学习者视角,避免写成作者评分、自检或增长后台。 - 不分析平台后台阅读、分享、点赞、收藏、关注或转化表现。 - 学习结构和方法,不复刻作者独特表达,不冒充作者。

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