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Rédaction d'articles

Rédigez des articles, guides, billets de blog, tutoriels, newsletters et autres contenus longs avec une voix distinctive dérivée d'exemples fournis ou de directives de marque.

Qu'est-ce que Rédaction d'articles ?

La compétence "Rédaction d'articles" est conçue pour produire des contenus longs qui sonnent comme écrits par une personne réelle avec un point de vue, plutôt que par un LLM générique. Elle est idéale pour rédiger des billets de blog, des essais, des guides techniques, des newsletters ou des publications de lancement. L'outil s'appuie sur des exemples de voix (via la commande `brand-voice`) ou une voix par défaut d'opérateur direct et concret. Elle applique des règles strictes : commencer par des preuves concrètes (code, anecdote, donnée), éviter les phrases génériques et les adjectifs vides, et ne jamais inventer de faits. Le processus inclut la clarification de l'audience, la construction d'un plan solide, et une vérification finale de la qualité pour éliminer les transitions artificielles, les clichés et les sections inutiles. Cette compétence est utilisable dans des assistants comme Claude Code, Cursor ou Codex, et nécessite que l'utilisateur fournisse des exemples de voix ou se contente du style par défaut.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/article-writing

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Documentation

Que fait Rédaction d'articles ?

Produisez un contenu long qui sonne comme une vraie personne avec un point de vue, et non comme un LLM qui se lisse en pâte.

Quand activer

  • rédiger des billets de blog, essais, publications de lancement, guides, tutoriels ou newsletters
  • transformer des notes, transcriptions ou recherches en articles soignés
  • reproduire la voix d'un fondateur, d'un opérateur ou d'une marque à partir d'exemples
  • resserrer la structure, le rythme et les preuves dans un contenu long déjà écrit

Règles fondamentales

  1. Commencez par l'élément concret : artefact, exemple, résultat, anecdote, nombre, capture d'écran ou code.
  2. Expliquez après l'exemple, pas avant.
  3. Gardez les phrases serrées, sauf si la voix source est délibérément expansive.
  4. Utilisez des preuves plutôt que des adjectifs.
  5. N'inventez jamais de faits, de crédibilité ou de preuves clients.

Gestion de la voix

Si l'utilisateur souhaite une voix spécifique, exécutez d'abord brand-voice et réutilisez son PROFIL DE VOIX. Ne refaites pas une deuxième analyse de style ici, sauf si l'utilisateur le demande explicitement.

Si aucune référence vocale n'est donnée, utilisez par défaut une voix d'opérateur incisive : concrète, sans sentimentalité, utile.

Modèles interdits

Supprimez et réécrivez tout ceci :

  • "Dans le paysage actuel en évolution rapide"
  • "révolutionnaire", "de pointe", "qui change la donne"
  • "voici pourquoi cela compte" comme phrase de transition isolée
  • les arcs de vulnérabilité factices
  • une question de clôture ajoutée uniquement pour booster l'engagement
  • le remplissage biographique qui ne fait pas avancer l'argument
  • le raclement de gorge générique de l'IA qui retarde le point

Processus de rédaction

  1. Clarifiez le public et l'objectif.
  2. Construisez un plan solide avec un travail par section.
  3. Commencez les sections par une preuve, un artefact, un conflit ou un exemple.
  4. Développez uniquement si la phrase suivante mérite sa place.
  5. Supprimez tout ce qui semble formaté, sur-expliqué ou auto-congratulatoire.

Conseils de structure

Guides techniques

  • ouvrez avec ce que le lecteur obtient
  • utilisez du code, des commandes, des captures d'écran ou des résultats concrets dans les sections principales
  • terminez par des points d'action concrets, pas un résumé mou

Essais / Opinions

  • commencez par une tension, une contradiction ou une observation spécifique
  • gardez un fil argumentaire par section
  • les opinions répondent aux preuves

Newsletters

  • faites en sorte que le premier écran fasse un vrai travail
  • ne chargez pas le début avec du remplissage de journal
  • utilisez des étiquettes de section uniquement si elles améliorent la lisibilité

Contrôle qualité

Avant de livrer :

  • les affirmations factuelles sont étayées par les sources fournies
  • les transitions génériques de l'IA ont disparu
  • la voix correspond aux exemples fournis ou au PROFIL DE VOIX convenu
  • chaque section apporte quelque chose de nouveau
  • le formatage correspond au support prévu

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Skills associés