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From marcelleon-skills-zh
Guides users through a structured workflow for co-authoring documents: context collection, iterative refinement, and reader testing. Useful for writing specs, proposals, PRDs, and decision docs.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/marcelleon-skills-zh:doc-coauthoringThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
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。
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：
npx claudepluginhub marcelleon/skills-zhGuides users through a structured three-stage workflow for co-authoring documentation: context gathering, refinement, and reader testing.
Guides users through a three-stage collaborative document creation workflow: context gathering, refinement & structure, and reader testing. Activates when users mention writing docs, proposals, or specs.
Guides users through structured workflow for co-authoring documentation, proposals, technical specs, and decision docs via context gathering, refinement, and reader testing.