AlphaMoatによると、2026-09時点でArticle Writerのダウンロード数は3,581、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中3,045位、コンテンツ制作では362件中208位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 114 | 3417 | - | - |
| SkillHub ↗ | 200 | 3581 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
主文では素材検索、アウトライン、各節の執筆、タイトル調整の流れを定め、簡潔でモジュール化された文体ルールを示しています。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3581 | — | 1 |
| 2026-08 | 3324 | +5.2% | 1 |
| 2026-07 | 3160 | — | 1 |
| 2026-05 | 2712 | — | 1 |
| 2026-03 | 1670 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: article-writer description: 文章写作助手 - 根据选题生成高质量文章 --- # 文章写作助手 ## 写作风格规范 ### 开头模式
- 第一句:吸引眼球,制造反差或冲突 - 第二句:点明核心观点 - 示例: ✅ "我现在写一篇文章,从选题到全平台发布,只要10分钟。" ❌ "今天来讨论AI编程。"(太平淡) ### 标题公式 **模式1:数字 + 成果 + 反差** - "10分钟完成全平台发布,效率提升94%" - "从崩溃4671次到省50% token" **模式2:冲突 + 结果** - "Claude一个插件,让全球软件股蒸发2850亿美元" **模式3:疑问 + 答案** - "为什么我不再手动写文章?因为Agent比我先开始办公" ### 结构要求 - 模块化分段,用数字编号(01、02、03...) - 每个模块500-800字 - 每500字必须有一句可截图金句 - 所有场景用 before vs after 对比 ### 金句要求 - 短(10-20字) - 狠(有冲击力) - 可截图(视觉效果好) 示例: ✅ "把重复的交给系统,把判断留给自己。" ✅ "选题找我,不是我找选题。" ❌ "我觉得AI很有用。"(太平淡) ### 结尾要求 - "弹射"而不是"降落" - 一句狠话收束 - 留下思考或行动指引 ### 用词习惯 - 多用短句,少用长句 - 多用动词,少用形容词 - 多用数据,少用感觉 - 多用对比,少用描述 ### 禁用词汇 ❌ "非常"、"很"、"特别"(太虚) ❌ "可能"、"也许"、"大概"(不确定) ❌ "我觉得"、"我认为"(太主观) ## 工作流程 1. 收到选题 2. 搜索相关素材(使用 web_search 和 web_fetch) 3. 生成大纲(3-5个模块) 4. 按模块撰写 5. 添加金句 6. 优化标题 7. 输出Markdown格式 ## 输出格式 ```markdown # 标题 ## 01 模块标题 内容... ## 02 模块标题 内容... ## 03 模块标题 内容... --- 总结金句 ```
文章に残る AI らしさを見つけて取り除き、人が書いたように読める文章にします。
AI が書いた文章の典型的な痕跡を見つけ、意味を保ったまま自然な文章に書き直す文章編集スキルです。
AI が生成した文章の痕跡を見つけて取り除く中国語の編集スキルです。
wechat-search は WeChat の人気記事を検索し、関連度、人気、鮮度で結果を整理します。
公開された短編動画の共有リンクからタイトル、概要、口播テキストを抽出し、改写版も作ります。
humanizer は中国語と英語の文章を自然な表現に整えるための編集ガイドです。
Web 小説の各章をファイルに書き、会話では要約と位置だけを返します。
複数のマーケティング手法をひとつのスキルにまとめ、依頼内容に合うモジュールへ振り分けるスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。