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Artikel-Schreiben

Verfassen von Artikeln, Leitfäden, Blogbeiträgen, Tutorials, Newsletter-Ausgaben und anderen längeren Inhalten in einer unverwechselbaren Stimme, die aus bereitgestellten Beispielen oder Markenvorgaben abgeleitet wird. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer polierte, schriftliche Inhalte wünscht, die länger als ein Absatz sind, insbesondere wenn Stimmkonsistenz, Struktur und Glaubwürdigkeit wichtig sind.

Was ist Artikel-Schreiben?

Die Fähigkeit "Artikel-Schreiben" wurde entwickelt, um längere Inhalte zu generieren, die sich wie von einem echten Menschen mit einer eigenen Perspektive geschrieben anhören, im Gegensatz zu typischen KI-generierten Texten, die oft geglättet und unpersönlich wirken. Sie ist ideal für die Erstellung von Blogbeiträgen, Aufsätzen, Leitfäden, Tutorials und Newslettern und konzentriert sich auf Stimmkonsistenz und Glaubwürdigkeit. Die Fähigkeit kann entweder eine bestimmte Marken- oder Autorenstimme aus Beispielen übernehmen oder standardmäßig einen scharfen, pragmatischen Ton verwenden. Ein wesentlicher Bestandteil ist die Vermeidung von generischen Phrasen und übertriebenen Behauptungen; stattdessen wird mit konkreten Beispielen, Beweisen und einer klaren, strukturierten Argumentation gearbeitet. Der Schreibprozess umfasst die Klärung von Zielgruppe und Zweck, die Erstellung einer strengen Gliederung und die Qualitätssicherung, um sicherzustellen, dass alle Fakten belegt sind und die Stimme konsistent bleibt.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/article-writing

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Dokumentation

Was macht Artikel-Schreiben?

Verfassen Sie längere Inhalte, die sich wie eine echte Person mit einem eigenen Standpunkt anhören, nicht wie eine KI, die sich zu einer glatten Masse zusammenfügt.

Wann aktivieren

  • Blogbeiträge, Aufsätze, Launch-Posts, Leitfäden, Tutorials oder Newsletter-Ausgaben entwerfen
  • Notizen, Transkripte oder Recherchen in polierte Artikel verwandeln
  • eine vorhandene Stimme eines Gründers, Betreibers oder einer Marke anhand von Beispielen treffen
  • Struktur, Tempo und Beweisführung in bereits geschriebenen Langtexten straffen

Kernregeln

  1. Beginnen Sie mit dem konkreten Ding: Artefakt, Beispiel, Ergebnis, Anekdote, Zahl, Screenshot oder Code.
  2. Erklären Sie nach dem Beispiel, nicht davor.
  3. Halten Sie Sätze prägnant, es sei denn, die Quellstimme ist bewusst ausladend.
  4. Verwenden Sie Beweise anstelle von Adjektiven.
  5. Erfinden Sie niemals Fakten, Glaubwürdigkeit oder Kundenbelege.

Umgang mit der Stimme

Wenn der Benutzer eine bestimmte Stimme wünscht, führen Sie zuerst brand-voice aus und verwenden Sie dessen VOICE PROFILE wieder. Führen Sie hier keinen zweiten Stilanalyse-Durchgang durch, es sei denn, der Benutzer fordert explizit einen an.

Wenn keine Stimmenreferenzen angegeben sind, verwenden Sie standardmäßig eine scharfe Betreiberstimme: konkret, unsentimental, nützlich.

Verbotene Muster

Löschen und umschreiben Sie jedes dieser Muster:

  • "In der heutigen sich schnell verändernden Landschaft"
  • "Game-Changer", "zukunftsweisend", "revolutionär"
  • "hier ist, warum das wichtig ist" als eigenständige Überleitung
  • gefälschte Verletzlichkeitsbögen
  • eine abschließende Frage, die nur zur Steigerung des Engagements hinzugefügt wurde
  • Biografie-Aufblähungen, die das Argument nicht voranbringen
  • allgemeines KI-Geschwafel, das den Punkt verzögert

Schreibprozess

  1. Klären Sie Zielgruppe und Zweck.
  2. Erstellen Sie eine harte Gliederung mit einer Aufgabe pro Abschnitt.
  3. Beginnen Sie Abschnitte mit Beweisen, Artefakten, Konflikten oder Beispielen.
  4. Erweitern Sie nur, wenn der nächste Satz Platz verdient.
  5. Streichen Sie alles, was wie eine Vorlage klingt, übererklärt oder selbstgefällig wirkt.

Strukturhilfe

Technische Leitfäden

  • Beginnen Sie damit, was der Leser erhält
  • Verwenden Sie Code, Befehle, Screenshots oder konkrete Ergebnisse in den Hauptabschnitten
  • Beenden Sie mit umsetzbaren Erkenntnissen, nicht mit einer weichen Zusammenfassung

Aufsätze / Meinungen

  • Beginnen Sie mit Spannung, Widerspruch oder einer spezifischen Beobachtung
  • Halten Sie einen Argumentationsstrang pro Abschnitt
  • Lassen Sie Meinungen auf Beweise antworten

Newsletter

  • Sorgen Sie dafür, dass der erste Bildschirm echte Arbeit leistet
  • Laden Sie keine Tagebuch-Füllmasse vorne auf
  • Verwenden Sie Abschnittsbezeichnungen nur, wenn sie die Scanbarkeit verbessern

Qualitätssicherung

Vor der Auslieferung:

  • Tatsachenbehauptungen sind durch bereitgestellte Quellen abgesichert
  • generische KI-Überleitungen sind entfernt
  • die Stimme entspricht den bereitgestellten Beispielen oder dem vereinbarten VOICE PROFILE
  • jeder Abschnitt fügt etwas Neues hinzu
  • die Formatierung entspricht dem beabsichtigten Medium

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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