From example-skills
Guides collaborative document authoring for proposals, specs, and decision docs via context gathering, iterative section drafting, and reader validation.
npx claudepluginhub joshuarweaver/cascade-code-general-misc-3 --plugin marcelleon-skills-zhThis skill uses the workspace's default tool permissions.
此技能提供结构化工作流，引导用户完成协作文档创建。作为主动向导，带领用户完成三个阶段：上下文收集、精炼与结构化、读者测试。
Applies Acme Corporation brand guidelines including colors, fonts, layouts, and messaging to generated PowerPoint, Excel, and PDF documents.
Builds DCF models with sensitivity analysis, Monte Carlo simulations, and scenario planning for investment valuation and risk assessment.
Calculates profitability (ROE, margins), liquidity (current ratio), leverage, efficiency, and valuation (P/E, EV/EBITDA) ratios from financial statements in CSV, JSON, text, or Excel for investment analysis.
此技能提供结构化工作流，引导用户完成协作文档创建。作为主动向导，带领用户完成三个阶段：上下文收集、精炼与结构化、读者测试。
触发条件：
初始提议： 为用户提供共同撰写文档的结构化工作流。解释三个阶段：
解释这种方法有助于确保文档在他人阅读时效果良好（包括他们将其粘贴到 Claude 中时）。询问他们是否想尝试此工作流还是更喜欢自由创作。
如果用户拒绝，则自由创作。如果用户接受，继续进行阶段 1。
目标： 缩小用户所知与 Claude 所知之间的差距，稍后能够提供智能指导。
首先向用户询问关于文档的元上下文：
告知他们可以简短回答或以任何方便的方式提供信息。
如果用户提供模板或提到文档类型：
如果用户提到编辑现有共享文档：
一旦回答了初始问题，鼓励用户倾倒所有上下文。请求以下信息：
建议他们不要担心组织它 - 只需全部说出来。提供多种提供上下文的方式：
如果集成可用（例如，Slack、Teams、Google Drive、SharePoint 或其他 MCP 服务器），提到可以使用这些直接提取上下文。
如果未检测到集成且在 Claude.ai 或 Claude 应用中： 建议他们可以在 Claude 设置中启用连接器，以允许直接从消息应用和文档存储中提取上下文。
告知他们在完成初始倾倒后将提出澄清问题。
在上下文收集期间：
如果用户提到团队频道或共享文档：
如果用户提到未知的实体/项目：
当用户提供上下文时，跟踪正在学习的内容和仍不清楚的内容
提出澄清问题：
当用户表示已完成初始倾倒（或提供大量上下文后），提出澄清问题以确保理解：
基于上下文中的空白生成 5-10 个编号问题。
告知他们可以使用简短方式回答（例如，"1：是，2：见 #频道，3：否，因为向后兼容"），链接到更多文档，指向要阅读的频道，或继续倾倒信息。以他们最有效率的方式。
退出条件： 当问题显示出理解时 - 当可以询问边缘情况和权衡而无需解释基础知识时，已收集足够的上下文。
过渡： 询问在此阶段是否还有更多上下文要提供，或是否是时候开始起草文档。
如果用户想添加更多，让他们添加。准备好后，继续阶段 2。
目标： 通过头脑风暴、筛选和迭代精炼逐节构建文档。
对用户的说明： 解释将逐节构建文档。对于每个部分：
从具有最多未知数的部分开始（通常是核心决策/提案），然后处理其余部分。
部分排序：
如果文档结构清晰： 询问他们想从哪个部分开始。
建议从具有最多未知数的部分开始。对于决策文档，通常是核心提案。对于规范，通常是技术方法。摘要部分最好留到最后。
如果用户不知道需要哪些部分： 根据文档类型和模板，建议适合文档类型的 3-5 个部分。
询问此结构是否可行，或是否要调整。
一旦结构达成一致：
创建带有所有部分占位符文本的初始文档结构。
如果可以访问工件：
使用 create_file 创建工件。这为 Claude 和用户提供了一个脚手架。
告知他们将创建所有部分的占位符的初始结构。
创建包含所有部分标题和简短占位符文本（如"[待编写]"或"[此处内容]"）的工件。
提供脚手架链接并指示是时候填充每个部分了。
如果无法访问工件：
在工作目录中创建 markdown 文件。适当命名（例如，决策文档.md、技术规范.md）。
告知他们将创建所有部分的占位符的初始结构。
创建包含所有部分标题和占位符文本的文件。
确认已创建文件名并指示是时候填充每个部分了。
对于每个部分：
宣布将开始处理 [部分名称] 部分。询问 5-10 个关于应包含什么的澄清问题：
基于上下文和部分目的生成 5-10 个具体问题。
告知他们可以简短回答或只指出重要覆盖的内容。
对于 [部分名称] 部分，根据部分的复杂性头脑风暴 [5-20] 个可能包含的内容。寻找：
基于部分复杂性生成 5-20 个编号选项。最后，如果他们想要更多选项，提供头脑风暴更多选项。
询问应保留、删除或合并哪些要点。请求简短的理由以帮助学习下一节的优先级。
提供示例：
如果用户给出自由形式的反馈（例如，"看起来不错"或"我喜欢大部分，但..."）而不是编号选择，提取他们的偏好并继续。解析他们想要保留/删除/更改的内容并应用它。
根据他们选择的内容，询问 [部分名称] 部分是否缺少任何重要内容。
使用 str_replace 将此部分的占位符文本替换为实际起草的内容。
宣布现在将根据他们选择的内容起草 [部分名称] 部分。
如果使用工件： 起草后，提供工件链接。
要求他们通读并指出要更改的内容。注意具体说明有助于学习下一节。
如果使用文件（无工件）： 起草后，确认完成。
告知他们已在 [文件名] 中起草 [部分名称] 部分。要求他们通读并指出要更改的内容。注意具体说明有助于学习下一节。
对用户的关键指示（起草第一部分时包含）： 提供注释：不要直接编辑文档，而是要求他们指出要更改的内容。这有助于学习他们的风格以用于未来部分。例如："删除 X 项 - 已由 Y 覆盖"或"使第三段更简洁"。
当用户提供反馈时：
str_replace 进行编辑（永不重印整个文档）继续迭代 直到用户对该部分满意。
在 3 次连续迭代且没有实质性更改后，询问是否可以在不丢失重要信息的情况下删除任何内容。
部分完成后，确认 [部分名称] 已完成。询问是否准备好移至下一部分。
对所有部分重复。
当接近完成时（80%+ 的部分完成），宣布打算重新阅读整个文档并检查：
阅读整个文档并提供反馈。
当所有部分都起草并精炼后： 宣布所有部分都已起草。表示打算再次审查完整文档。
审查整体连贯性、流畅性、完整性。
提供任何最终建议。
询问是否准备好进行读者测试，或是否想精炼其他内容。
目标： 使用全新的 Claude（无上下文渗透）测试文档，以验证它对读者是否有效。
对用户的说明： 解释现在将进行测试，看文档对读者是否真的有效。这会发现盲点 - 对作者有意义但可能让其他人困惑的事情。
如果可以访问子代理（例如，在 Claude Code 中）：
在不涉及用户的情况下直接执行测试。
宣布打算预测读者在尝试发现此文档时可能提出的问题。
生成读者可能实际提出的 5-10 个问题。
宣布这些问题将使用全新的 Claude 实例（此对话中无上下文）进行测试。
对于每个问题，仅使用文档内容和问题调用子代理。
总结读者 Claude 对每个问题的正确/错误回答。
宣布将执行附加检查。
调用子代理检查歧义、错误假设、矛盾。
总结发现的任何问题。
如果发现问题： 报告读者 Claude 在特定问题上遇到困难。
列出具体问题。
表示打算修复这些空白。
循环回到问题部分的精炼。
如果无法访问子代理（例如，claude.ai 网页界面）：
用户需要手动进行测试。
询问人们在尝试发现此文档时可能提出什么问题。他们会在 Claude.ai 中输入什么？
生成读者可能实际提出的 5-10 个问题。
提供测试说明：
对于每个问题，指示读者 Claude 提供：
检查读者 Claude 是否给出正确答案或误解任何内容。
还要询问读者 Claude：
询问读者 Claude 哪里出错或遇到困难。表示打算修复这些空白。
循环回到任何问题部分的精炼。
当读者 Claude 始终正确回答问题且不浮现新的空白或歧义时，文档已准备就绪。
当读者测试通过时： 宣布文档已通过读者 Claude 测试。在完成前：
询问他们是否想要再次审查，或者工作是否完成。
如果用户想要最终审查，提供它。否则： 宣布文档完成。提供一些最终提示：
语气：
处理偏离：
上下文管理：
工件管理：
create_file 起草完整部分str_replace 进行所有编辑质量重于速度：