用 5 个 Claude Code Skill 训练一个「像你写作」的 AI
你可能遇到过这些问题：
- 让 AI "帮我写一篇小红书" → 写出来是模板味儿
- 让 AI "用我的风格写" → 它根本不认识你
- 选"小红书体"/"知乎体"模板 → 你不想变成一个模板
Style Distiller 不替你写，它学你怎么写。
它维护一份"你的文字人格档案"，每次你：
| 操作 | 指令 | 效果 |
|---|---|---|
| 刷到一篇好文 | /style-feed |
蒸馏出可迁移的风格特征，更新档案 |
| 看到讨厌的写法 | /style-reject |
写入禁忌区，下次自动避开 |
| 让 AI 写一篇 | /style-write |
按你的档案生成，自动验证风格还原度 |
| 对结果打分 | /style-feedback |
反向校准档案权重，让下次更准 |
| 想看档案全貌 | /style-review |
汇总展示 + 进化建议 |
档案就更新一次，你的 AI 就更懂你一点。
- 已安装 Claude Code（CLI 或 VS Code / JetBrains 扩展）
- Git
Claude Code 的 skills 目录默认为
~/.claude/skills/，以下命令均按此路径。如果你自定义了 skills 路径，请替换为你的实际路径。
macOS / Linux
git clone https://github.com/MiaIria/style-distiller.git ~/.claude/skills/Windows
Git Bash：
git clone https://github.com/MiaIria/style-distiller.git ~/.claude/skills/PowerShell：
git clone https://github.com/MiaIria/style-distiller.git $env:USERPROFILE\.claude\skills\- 下载本仓库 ZIP 并解压
- 将解压后文件夹内的 6 个
style-*目录复制到 Claude Code 的 skills 目录
macOS / Linux
# 假设解压到了 ~/Downloads/style-distiller/
cp -r ~/Downloads/style-distiller/style-* ~/.claude/skills/Windows
PowerShell：
# 假设解压到了 C:\Users\<你的用户名>\Downloads\style-distiller\
Copy-Item -Recurse $env:USERPROFILE\Downloads\style-distiller\style-* $env:USERPROFILE\.claude\skills\文件资源管理器：
直接将 6 个 style-* 文件夹拖入 C:\Users\<你的用户名>\.claude\skills\ 即可。
macOS / Linux
mkdir -p ~/.claude/styles/Windows
PowerShell / CMD：
# PowerShell
New-Item -ItemType Directory -Force -Path $env:USERPROFILE\.claude\styles:: CMD
mkdir %USERPROFILE%\.claude\styles💡 数据目录在首次使用
/style-feed或/style-write时会自动初始化，也可手动创建。
在 Claude Code 中输入 /，你应该能看到 5 个新指令：
/style-feed 把好文章喂给 style-distiller 档案
/style-write 用你的个人风格写一篇短文
/style-reject 把你反感的文章喂给 style-distiller 档案
/style-feedback 对 AI 生成的草稿打分 + 批注
/style-review 审视你的个人写作风格档案全貌
直接输入：
/style-write 主题: 周末不想起床 长度: 300 平台: 小红书
系统检测到档案为空，会进入冷启动引导——3 个选择题（1 分钟），然后自动试写。
/style-feed
[粘贴你自己写的一篇短文]
维度: 综合
备注: 这篇是我最近最满意的一篇
💡 1 篇自我样本权重 = 1.2x，相当于 3 篇外部样本，状态会从 🔴 → 🟠
/style-feed
[粘贴你喜欢的一篇短文]
维度: 开头
备注: "开头那个反问直接把我钉住了"
- 累计到 10 篇 → 🟡 学习期（比较像你了）
- 累计到 30 篇 → 🟢 成熟期（高度还原你的风格）
| 状态 | 样本量 | 能力 |
|---|---|---|
| 🔴 冷启动 | 0-2 | 通用基线 + 3 题引导 |
| 🟠 萌芽 | 3-9 | 风格初形，可能不太准 |
| 🟡 学习 | 10-29 | 比较像你了 |
| 🟢 成熟 | ≥ 30 | 高度还原你的风格 |
| 指令 | 何时用 | 输入 |
|---|---|---|
/style-feed |
刷到喜欢的文章 | 原文 + 维度 + 备注 |
/style-reject |
看到讨厌的文章 | 原文 + 反感原因 |
/style-write |
想写一篇文章 | 主题 + 长度 + 平台 + 调性 |
/style-feedback |
AI 写完了 | 草稿 ID + 评分 + 采纳项 |
/style-review |
想看档案全貌 | （无，直接运行） |
这 5 个 Skill 不是孤岛——它们通过协同规则互联：
/style-feed完成 → 提示/style-write看效果/style-write完成 → 强制提示/style-feedback打分/style-feedback评分 ≥ 9 → 自动归档为标杆样本，下次写入优先检索/style-feedback评分 ≤ 3 → 触发回退，提示/style-review找问题/style-reject高严重度 → 强制提示/style-write验证
style-distiller/
├── style-feed/SKILL.md ← /style-feed 入口
├── style-write/SKILL.md ← /style-write 入口（含 5 道护城河）
├── style-reject/SKILL.md ← /style-reject 入口
├── style-feedback/SKILL.md ← /style-feedback 入口
├── style-review/SKILL.md ← /style-review 入口
├── references/ ← 方法论说明（面试/维护用）
│ ├── action-level-extraction.md
│ ├── quality-guardrails.md
│ ├── retrieval-strategy.md
│ ├── verification-rubric.md
│ └── feedback-loop.md
├── scripts/ ← 确定性辅助脚本
│ ├── profile_stats.py ← 统计档案状态
│ ├── retrieve_samples.py ← 按主题/维度/时间召回样本
│ ├── verify_draft.py ← 检查草稿禁用词和长度
│ └── export_profile.py ← 导出风格档案
└── style-lib/ ← 共享库（内部引用，不暴露在 / 菜单）
├── SKILL.md
├── README.md ← 完整使用说明
└── prompts/ ← 11 个提示词文件
├── coordinate.md ← 5 skill 协同大脑
├── extract.md ← 动作级提取方法论（核心）
├── retrieval.md ← 多路召回策略
├── verify.md ← 7 维自动验证
├── feed.md / write.md / reject.md / feedback.md / review.md
├── init.md / cold_start.md
~/.claude/styles/ ← 仅存在于你的本地
├── weights.json ← 维度权重 + 状态机
├── history.md ← 进化日志
├── profile/ ← 8 份风格画像
│ ├── hook.md / rhythm.md / voice.md / verve.md
│ ├── closing.md / vocabulary.md / format.md / persona.md
├── samples/positive/ ← 你喜欢的文章
├── samples/negative/ ← 你反感的文章
├── drafts/ ← AI 生成的草稿
└── backups/ ← 最近 5 个档案备份
scripts/ 不替代 style-lib/prompts/ 的核心流程，只把重复、可检查的步骤脚本化：
/style-review前可运行profile_stats.py快速查看档案状态/style-write前可运行retrieve_samples.py辅助选择相关样本- 草稿生成后可运行
verify_draft.py做基础违规扫描 - 需要展示或备份档案时可运行
export_profile.py
references/ 不是运行时 prompt，而是对设计方法论的拆解：动作级提取、样本检索、质量护栏、生成验证和反馈闭环。它适合用于维护、复盘和面试展示。
Style Distiller 不能真改模型参数，它用 4 大机制模拟"训练"：
┌────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 上下文工程：把档案塞进每次生成的 prompt │
│ 2. 检索增强：从样本库找最相关的参考 │
│ 3. 规则蒸馏：把样本特征翻译成"动作级"指令 │
│ 4. 反馈循环：你的打分反向更新档案权重 │
└────────────────────────────────────────────┘
核心创新：动作级提取
不说"文笔细腻"这种空话，而是提取 AI 能直接执行的具体动作：
- ❌ "文笔细腻" → ✅ "80% 句子在 25 字以内，偏好用名词作结"
- ❌ "有深度" → ✅ "先讲反常识现象，再引出洞察；不讲大道理"
- ❌ "开头抓人" → ✅ "67% 用对话开场，33% 用场景锚定"
承诺：训练 50 篇不会白费。
| # | 护城河 | 解决什么 |
|---|---|---|
| 1 | 检索要准 | 50 个样本里挑 3-5 个最相关的（主题 + 维度 + 时效 多路召回） |
| 2 | 档案翻译要硬 | 软描述 → 🚨🟡🟢 三层硬约束 |
| 3 | Prompt 组装要全 | 嵌入样本完整原文 + 7 维特征签名，不只是摘要 |
| 4 | 生成后自动验证 | 7 维硬约束核对 + 反样本扫描 + 样本特征还原核对 |
| 5 | 偏离自动修复 | 偏离 10-25% 自动改，>50% 自动重写（最多 2 次） |
| 维度 | 问什么 |
|---|---|
| 钩子 hook | 开头 1-2 句怎么抓人 |
| 节奏 rhythm | 句长、断行、停顿 |
| 口气 voice | 像什么人在说话 |
| 金句 verve | 喜欢什么样的"亮句" |
| 收尾 closing | 怎么结束有回味 |
| 词汇 vocabulary | 常用词 / 禁用词 |
| 格式 format | 排版 / emoji / 标点 |
| 人格 persona | 综合画像（从 7 维蒸馏） |
当前重点优化了短文场景：
- 小红书（300-800 字）
- 即刻（300-800 字）
- 朋友圈随笔（100-300 字）
- 微博（100-300 字）
长文场景（1500+ 字）可用但不是最优。后续会扩展。
- 冷启动引导（3 分钟）
/style-feed2-3 篇你最满意的自我文章- 试
/style-write1-2 篇，看效果
- 每天刷到好文顺手
/style-feed（累计 10-15 篇） - 偶尔
/style-reject标记你不喜欢的写法 - 档案从 🟠 → 🟡
- 累计 30+ 样本，档案 🟢 成熟
/style-write几乎都"像你"- 用
/style-feedback做微调
Q：会被 AI 写得像模板吗？ A：不会。我们故意避免了"排比 + 升华 + 喊口号"这类模板化写法，档案反而偏好反类型写法。生成后还有反样本扫描兜底。
Q：我的档案会被别人看到吗？
A：不会。所有数据只在本地 ~/.claude/styles/，不上传。本仓库只有工具代码，没有用户数据。
Q：可以多人共享一份档案吗？
A：可以。把 ~/.claude/styles/ 整个文件夹复制给朋友，他会得到一份"你的风格"副本，之后各自独立演化。
Q：可以重置档案吗？
A：可以。/style-review → 选择"重新初始化"会清空所有数据并重建。
Q：能蒸馏其他语言吗？ A：当前设计针对简体中文短文。其他语言可用但未优化。
- v0.1.0（2026-06-02）：MVP 首发
- 5 个公开 Skill：
/style-feed/style-write/style-reject/style-feedback/style-review - 7 维 + persona 共 8 份画像
- 冷启动 3 题引导
- 5 道质量保证护城河
- 5 Skill 协同机制
- 实时档案更新 + 时间衰减权重
- 5 个公开 Skill：
MIT © MiaIria