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article-writing

기사, 가이드, 블로그 게시물, 튜토리얼, 뉴스레터 등 장문의 콘텐츠를 제공된 예시나 브랜드 가이드라인에서 추출한 독특한 톤으로 작성합니다. 일관된 어조와 구조, 신뢰성이 중요할 때 한 문단 이상의 정제된 콘텐츠가 필요할 때 사용하세요.

article-writing란 무엇인가요?

이 스킬은 장문의 콘텐츠를 '진짜 사람'처럼, 즉 자신만의 관점을 가진 작성자가 쓴 듯이 자연스럽게 작성하는 데 특화되어 있습니다. LLM 특유의 매끄럽지만 개성 없는 문체에서 벗어나, 구체적인 증거와 예시를 먼저 제시하고 설명을 이어가는 방식을 따릅니다. 블로그 게시물, 에세이, 뉴스레터, 기술 가이드 등 다양한 형식을 지원하며, 사용자가 제공한 예시나 브랜드 보이스를 분석하여 일관된 어조를 유지할 수 있습니다. `brand-voice` 스킬과 연동하여 미리 정의된 음성 프로필을 재사용함으로써, 중복된 스타일 분석을 피하고 효율성을 높입니다. 이 스킬은 사실을 조작하거나 신뢰성을 해치는 표현을 금지하며, 템플릿처럼 느껴지거나 과장된 마케팅 용어를 자동으로 제거합니다. 결과물을 내놓기 전에 품질 게이트를 통해 모든 사실 주장이 제공된 출처에 근거하는지, AI 특유의 전환 표현이 제거되었는지, 각 섹션이 새로운 정보를 제공하는지 등을 검증합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.

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

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문서

기사 작성 (Article Writing)

LLM 특유의 지나치게 매끄러운 문체가 아닌, 실제 사람처럼 뚜렷한 관점을 가진 장문의 콘텐츠를 작성합니다.

활성화 시점

  • 블로그 게시물, 에세이, 출시 글, 가이드, 튜토리얼, 뉴스레터 작성
  • 노트, 녹취록, 연구 자료를 정제된 기사로 변환
  • 제공된 예시를 바탕으로 기존 창업자, 운영자, 브랜드의 목소리 일치
  • 이미 작성된 장문의 콘텐츠 구조, 속도, 증거 강화

핵심 규칙

  1. 구체적인 것(아티팩트, 예시, 결과물, 일화, 숫자, 스크린샷, 코드)으로 시작합니다.
  2. 예시를 먼저 제시한 후 설명합니다. (설명 후 예시는 안 됩니다)
  3. 원본 음성이 의도적으로 확장적인 스타일이 아니라면 문장은 간결하게 유지합니다.
  4. 형용사 대신 증거를 사용합니다.
  5. 사실, 신뢰성, 고객 증거를 절대 조작하지 않습니다.

음성 처리

사용자가 특정 음성을 원하는 경우, 먼저 brand-voice를 실행하고 해당 VOICE PROFILE을 재사용합니다. 사용자가 명시적으로 요청하지 않는 한, 여기서 스타일 분석을 중복 수행하지 마십시오.

음성 참조가 제공되지 않은 경우, 기본적으로 날카로운 운영자 음성(구체적이고, 감상적이지 않으며, 실용적인)을 사용합니다.

금지 패턴

다음 패턴은 삭제하고 다시 작성합니다:

  • "오늘날 빠르게 변화하는 환경에서"
  • "게임 체인저", "최첨단", "혁명적인"
  • 독립적인 연결 고리로 사용되는 "이것이 중요한 이유는"
  • 가짜 취약점 보여주기 식의 전개
  • 참여율만 높이기 위해 추가된 마무리 질문
  • 논지를 진행시키지 않는 전기(이력) 부풀리기
  • 요점을 지연시키는 일반적인 AI 전처리 멘트

작성 과정

  1. 독자와 목적을 명확히 합니다.
  2. 각 섹션마다 하나의 역할을 가진 단단한 개요를 만듭니다.
  3. 증거, 아티팩트, 갈등, 예시로 섹션을 시작합니다.
  4. 다음 문장이 자리할 가치가 있는 경우에만 확장합니다.
  5. 템플릿처럼 느껴지거나, 지나치게 설명하거나, 자기 칭찬하는 내용을 모두 삭제합니다.

구조 가이드

기술 가이드

  • 독자가 얻을 수 있는 것으로 시작합니다.
  • 주요 섹션에 코드, 명령어, 스크린샷, 구체적인 결과물을 사용합니다.
  • 부드러운 요약이 아닌, 실행 가능한 핵심 내용으로 마무리합니다.

에세이 / 의견

  • 긴장감, 모순, 특정 관찰로 시작합니다.
  • 섹션당 하나의 논지로 유지합니다.
  • 의견은 증거에 기반해야 합니다.

뉴스레터

  • 첫 화면에 실제 내용을 배치합니다.
  • 일기 같은 잡담을 앞에 배치하지 않습니다.
  • 가독성을 높이는 경우에만 섹션 레이블을 사용합니다.

품질 게이트

전달하기 전에 다음을 확인합니다:

  • 사실 주장이 제공된 출처에 근거하는가
  • 일반적인 AI 전환 표현이 제거되었는가
  • 음성이 제공된 예시 또는 합의된 VOICE PROFILE과 일치하는가
  • 모든 섹션이 새로운 내용을 추가하는가
  • 서식이 의도한 매체에 적합한가

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.

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