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品牌語調

從真實的貼文、文章、發布說明、文檔或網站文案中建立源自來源的寫作風格設定檔,然後在內容、外聯和社群工作流程中重複使用該設定檔。當使用者希望保持語調一致性,避免通用的 AI 寫作套路時使用。

品牌語調 是什麼?

此技能旨在解決 AI 生成內容中常見的語調不一致和「AI 味」問題。它允許使用者從真實的來源材料(如 X 貼文、部落格文章、電子郵件或產品文件)中提取並建立一個可重複使用的「語調設定檔 (VOICE PROFILE)」。這個設定檔會擷取作者在節奏、壓縮程度、大小寫習慣、問句使用等細微特徵,而非依賴於單次的模仿。 該技能支援多種平台,如 X、LinkedIn 和電子郵件,並可與「內容引擎 (content-engine)」、「交叉發布 (crosspost)」及「潛在客戶情報 (lead-intelligence)」等其他技能協作。其工作原理是遵循一個結構化的收集工作流程:優先使用最強的真實來源,提取關鍵的寫作特徵,最後輸出一個標準化的設定檔區塊。此設定檔可在工作階段內重複使用,或作為持久性工件儲存,從而確保跨內容工作流程的品牌語調一致性。此外,它還包含硬性禁止的寫作套路和針對特定作者(如 Affaan/ECC)的預設值。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/brand-voice

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說明文件

品牌語調 是做什麼的?

從真實來源材料建立持久的語調設定檔,然後在各處使用此設定檔,而無需每次都重新推導風格或預設使用通用的 AI 文案。

何時啟用

  • 使用者希望以特定語調撰寫內容或進行外聯
  • 為 X、LinkedIn、電子郵件、發布貼文、討論串或產品更新撰寫內容
  • 跨渠道調整已知作者的語氣
  • 現有內容通道需要可重複使用的風格系統,而非一次性模仿

來源優先級

使用可用的最強真實來源集,按此順序:

  1. 最新的原始 X 貼文與討論串
  2. 文章、論文、備忘錄、發布說明或電子報
  3. 過去有效且真實的外聯電子郵件或私訊
  4. 產品文件、變更日誌、README 框架與網站文案

請勿使用通用的平台範例作為來源材料。

收集工作流程

  1. 如果可能,收集 5 到 20 個代表性樣本。
  2. 偏好最新材料而非舊材料,除非使用者表示較舊的寫作更具代表性。
  3. 如果來源集明顯區分,請將「公開發布語調」與「私下工作語調」分開。
  4. 如果可存取即時的 X 資料,請在草擬前使用 x-api 拉取最新的原始貼文。
  5. 如果網站文案很重要,請納入目前的 ECC 登陸頁面以及儲存庫/外掛框架。

需擷取的內容

  • 節奏與句子長度
  • 壓縮 vs. 解釋
  • 大小寫慣例
  • 括號的使用
  • 問句的頻率與目的
  • 主張的尖銳程度
  • 數字、機制或證據出現的頻率
  • 過渡方式
  • 作者從不做的行為

輸出協定

產生一個可重複使用的 語調設定檔 區塊,下游技能可直接使用。請遵循 references/voice-profile-schema.md 中的結構。

保持設定檔結構化且足夠簡短,以便在工作階段情境中重複使用。重點不是文學批評,而是可操作的再利用。

Affaan / ECC 預設值

如果使用者想要 Affaan / ECC 語調,且即時來源稀少,請從此處開始,除非較新的來源材料有所覆蓋:

  • 直接、壓縮、具體
  • 具體細節、機制、證據和數字優於形容詞
  • 括號用於限定、收窄或過度澄清
  • 除非有真正理由打破常規,否則使用慣例大小寫
  • 問句很少使用,不應用來釣魚
  • 語氣可以尖銳、直接、懷疑或乾燥
  • 過渡應感覺是應得的,而非平滑處理

硬性禁止

刪除並重寫以下任何一項:

  • 虛假的好奇心鉤子
  • 「不是 X,只是 Y」
  • 「不囉嗦」
  • 強制小寫
  • LinkedIn 思想領袖的節奏
  • 釣魚問題
  • 「興奮地分享」
  • 通用的創始人旅程填充內容
  • 老套的括號

持久性規則

  • 在同一工作階段中,對相關任務重複使用最新確認的 語調設定檔。
  • 如果使用者要求持久性工件,請將設定檔儲存於請求的工作區位置或記憶表面。
  • 除非使用者明確要求,否則不要建立儲存個人語調指紋的儲存庫追蹤檔案。

下游使用

在以下技能之前或內部使用此技能:

  • content-engine
  • crosspost
  • lead-intelligence
  • 文章或發布文案撰寫
  • 在 X、LinkedIn 和電子郵件上的冷端或溫端外聯

如果另一個技能已包含部分語調擷取部分,則此技能為規範性來源。

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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