technical-writing
Use when drafting or revising internal technical design docs, architecture notes, review writeups, or Chinese engineering sharing posts that should stay evidence-backed, calm, and peer-oriented rather than generic or marketing-like.
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--- name: technical-writing description: Use when drafting or revising internal technical design docs, architecture notes, review writeups, or Chinese engineering sharing posts that should stay evidence-backed, calm, and peer-oriented rather than generic or marketing-like. license: MIT --- # Technical Writing ## Overview Use this skill for中文内部技术写作,不是单纯“去 AI 味”。重点是把背景、观察、猜想、判断、影响面和验证路径讲清楚,让文章像技术同伴之间的说明,而不是宣传稿或散文。 ## When to Use Use for: - 内部技术方案、设计说明、架构说明、评审稿、分享稿。 - 把聊天记录、排查结论、模块分析整理成可传播的技术文档。 - 源码深挖、Go/Rust/系统内部机制文章、Hugo 技术文章初稿或重写。 - 中文技术稿已经有内容,但判断抢跑、证据不足、黑话偏多、结构发散。 Do not use for: - UI 文案、营销稿、品牌文案。 - 纯 API reference、机械操作手册。 - 只需要润色语气、不需要调整技术论证结构的短文本;那种场景优先 `style-aware-editor`。 ## Core Pattern 默认按这条链路写: `观察 / 代码 / 指标 / issue -> 归纳 -> 判断 -> 实现影响 -> 可观测性 / 验证` 不要先给结论,再回头找理由。更稳妥的顺序是: 1. 先说明看到了什么。 2. 再说明这些观察支持什么归纳。 3. 最后说明为什么更适合落到当前设计或实现上。 ## Preferred Structure 长文优先按下面顺序组织: 1. 背景与目标 2. 现状拆解 3. 核心猜想或设计问题 4. 分节解答 5. 影响面与权衡 6. 可观测性、评测或验证方式 7. 收束结论 TL;DR 只保留三类信息:原因、猜想、决策。不要复述目录。 ## Design Doc Mode 写或审内部设计文档时,先判断是否真的需要完整 design doc。只有改动复杂、风险高、跨团队协作、目标不清、会长期运行,或错了以后返工代价高时,才建议写完整设计文档;普通小改动用 issue、PR body 或计划说明即可。 设计文档不要覆盖所有实现细节。优先写错了代价高、后续难改、会影响接口/数据/权限/存储/部署/兼容性的决策;能在实现中低成本调整的 UI 小选择、局部命名和机械步骤不要占用评审篇幅。 设计文档优先覆盖: 1. Objective:一句话说明要解决什么问题。 2. Background:用当前事实、指标、代码路径或已有失败说明为什么要做。 3. Goals / Non-goals:明确完成后世界变成什么样,以及读者容易误解但不在范围内的事。 4. Scenarios / Interfaces:用真实场景、API、CLI、文件格式或用户路径说明系统怎么被使用。 5. Constraints / Dependencies:列出硬约束、外部依赖和难以替换的技术选择。 6. Reliability / Observability:说明 SLO、监控、告警、日志和验证方式;没有生产维度时写清楚为什么不需要。 7. Security / Privacy / Legal:只要涉及权限边界、敏感数据、外部输入或合规风险,就必须显式写。 8. Open issues / Alternatives:未决问题写问题、候选路径和下一步;已拒绝的重要备选只写为什么不选,不堆历史流水账。 评审设计文档时,重点找: - 第一页是否能让没有上下文的人理解问题和目标。 - 目标是否写成用户、团队或系统收益,而不是实现动作。 - 非目标是否挡住了最容易发生的范围膨胀。 - 每个关键决策是否解释了约束、代价和为什么现在要定下来。 - open issues 是否有 owner 或下一步,而不是把不确定性藏起来。 ## Source Deep Dive Mode 写源码分析、语言内部机制或系统实现文章时,默认进入源码深挖模式: 1. 先确认源码来源、版本、commit 或文档链接;如果用户要求最新状态,先重新获取或验证。 2. 从真实源码路径开始讲,不用泛化描述替代实现。 3. 解释关键类型、字段、函数、调用链、状态变化和失败路径。 4. 对复杂控制流、调度、并发、网络链路、状态机使用 Mermaid 或 ASCII 图,并在图后补文字解释。 5. 明确区分:源码事实、基于事实的推论、个人建议或最佳实践。 6. 补充常见误解、边界行为、生产使用注意事项和可验证实验。 如果用户已经指出“太浅”“没有细节”,不要局部加几段概念解释;应回到源码证据,重建文章结构。 ## Hugo / Blog Notes - Hugo/front matter/tag taxonomy 属于目标仓库约定,写作前优先读取该仓库的 AGENTS、README、相邻文章和 archetype。 - 不要把某个 blog 的 tag 规则写死到全局 skill;需要时在目标 blog 仓库自己的 AGENTS 中维护。 - 导入外部技术文档时,保留来源链接和上下文,区分原文事实、代码分析和自己的结论。 ## Writing Rules - 先证据,后判断;没有对应证据时,把判断放轻。 - 不新增来源没有提供的日期、数字、时限、SLA、能力或确定性结论;保留条件、例外、单位、默认值、兼容性和失败处理。 - 同一对象、状态和动作使用同一首选术语,不为避免重复而轮换技术同义词。 - 少用“显然”“其实很直接”“真正”“说明了一件事”这类抢结论句。 - 少用黑话,能写成具体对象、条件、约束、关系,就不要写成抽象口号。 - 中文引用统一用 `「」`。 - 结构信息优先用列表;论证顺序优先用 `1. 2. 3.`。 - 长段落里如果一句话删掉后不影响事实、论证或结构,优先直接删。 ## Controlled Technical Instructions 当长技术文档包含操作步骤、API 流程、故障排查、运维 Runbook 或安全说明时: 1. 将读者执行前必须知道的条件、风险和停止条件放在动作之前。 2. 一个编号步骤只保留一个主要动作,并写清执行者和动作对象。 3. 区分人工操作与系统自动行为;必要时写出可观察的预期结果。 4. 故障排查先安排低风险、可逆、证据价值高的检查,再根据证据给出原因。 5. 将现象、证据、可能原因、恢复操作和验证方式分开,不把推测改成确定事实。 6. API 参数说明覆盖类型、是否必填、单位、默认值、允许范围、缺省行为和依赖关系;状态文案按实际语义翻译,不逐词映射。 7. 代码、命令、路径、字段、枚举值、配置项和响应原文保持不变。 以上规则基于 [Tech-Doc-Style-Chinese](https://github.com/Fenng/Tech-Doc-Style-Chinese) commit `a6f5b6064b92cac113e1277e5fbd266042e20577` 重新整理。上游内容由 Copyright (c) 2026 Fenng 按 [MIT License](https://github.com/Fenng/Tech-Doc-Style-Chinese/blob/a6f5b6064b92cac113e1277e5fbd266042e20577/LICENSE) 授权。该方法受受控语言思想启发,但不表示输出符合 ASD-STE100。 ## 常见黑话替换 | 避免 | 更好的写法 | |---|---| | 赋能、生态、闭环、抓手 | 改成具体能力、依赖关系、入口、变量 | | 很顺、很重、很轻、很丝滑 | 改成具体成本、风险、步骤、延迟 | | 打通、落地、沉淀 | 改成哪个模块实现、哪个链路接通、记录到哪里 | ## Output 输出时至少保证: 1. 背景和问题清楚。 2. 每个关键判断都有前文证据或明确前提。 3. 影响面和验证方式没有缺位。 4. 如果是设计文档,明确哪些决策值得提前评审,哪些细节应留到实现阶段。 ## Common Mistakes - 先写结论,再补论据。 - 用评价词代替约束。 - 把英文技术抽象直译成中文判断句。 - 一直主持文章,却没有推进论证。 - 把 design doc 写成实现清单,或把低代价细节伪装成架构决策。
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Rigor Paper Context helper for README-first deep learning repo reproduction. Use only when the README and repository files leave a narrow reproduction-critical gap and the task is to resolve a specific paper detail such as dataset split, preprocessing, evaluation protocol, checkpoint mapping, or runtime assumption from primary paper sources while recording conflicts. Do not use for general paper summary, repo scanning, environment setup, command execution, title-only paper lookup, or replacing README guidance by default.
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Rigor Intake helper for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to scan a repository, read the README and common project files, extract documented commands, classify inference, evaluation, and training candidates, and return the smallest trustworthy reproduction plan to the main orchestrator. Do not use for environment setup, asset download, command execution, final reporting, paper lookup, or end-to-end orchestration.
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Rigor Run skill for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to capture or normalize evidence from the selected smoke test or documented inference or evaluation command and write standardized `repro_outputs/` files, including patch notes when repository files changed. Do not use for training execution, initial repo intake, generic environment setup, paper lookup, target selection, hidden scientific-meaning changes, or end-to-end orchestration by itself.

