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引導使用者完成結構化文件共同撰寫的工作流程。當使用者想撰寫文件、提案、技術規格書、決策文件或類似的結構化內容時使用。此工作流程幫助使用者有效傳遞上下文、透過迭代精煉內容,並驗證文件對讀者是否有效。當使用者提到撰寫文件、建立提案、草擬規格書或類似文件任務時觸發。
npx skillsauth add tai-ch0802/skills-bundle doc-coauthoringInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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此技能提供一個結構化的工作流程,指導使用者完成協作式文件建立。作為積極的引導者,帶領使用者經歷三個階段:上下文收集、精煉與結構化、以及讀者測試。
觸發條件:
初始提供: 向使用者提供一套結構化的文件共同撰寫工作流程。解釋三個階段:
解釋此方法有助於確保文件在他人閱讀時(包括當他們將文件貼入 Claude 時)能良好運作。詢問是否要嘗試此工作流程或偏好自由撰寫。
如果使用者拒絕,則自由撰寫。如果使用者接受,進入階段 1。
目標: 縮小使用者所知與 Claude 所知之間的差距,以便後續能提供聰明的指導。
先向使用者詢問關於文件的後設資訊:
告知他們可以用簡短方式回答或以最方便的方式傾倒資訊。
如果使用者提供範本或提及文件類型:
如果使用者提及編輯現有的共享文件:
初始問題回答後,鼓勵使用者傾倒所有他們擁有的上下文。要求資訊如:
建議他們不用擔心組織 — 先把所有東西倒出來。提供多種上下文提供方式:
如果整合可用(如 Slack、Teams、Google Drive、SharePoint 或其他 MCP 伺服器),提到這些可用於直接提取上下文。
如果未偵測到整合且在 Claude.ai 或 Claude 應用程式中: 建議他們可以在 Claude 設定中啟用連接器,以便直接從通訊應用程式和文件儲存中提取上下文。
告知他們完成初始傾倒後會提出釐清問題。
在上下文收集期間:
如果使用者提到團隊頻道或共享文件:
如果使用者提到不熟悉的實體/專案:
隨著使用者提供上下文,追蹤已學到的內容和仍不清楚的部分
提出釐清問題:
當使用者表示已完成初始傾倒(或在提供大量上下文後),提出釐清問題以確保理解:
根據上下文中的空白生成 5-10 個編號問題。
告知他們可以用簡短方式回答(例如:「1: 是、2: 見 #頻道、3: 不行因為向後相容」),連結至更多文件、指向頻道閱讀,或繼續傾倒資訊。以最有效率的方式即可。
退出條件: 當問題展現出理解時,即已收集足夠上下文 — 當能夠提出關於邊緣案例和權衡的問題,而不需要解釋基本概念時。
轉場: 詢問在此階段是否還有更多上下文要提供,或者是否該進入文件撰寫了。
如果使用者想要添加更多,讓他們繼續。準備好後,進入階段 2。
目標: 透過腦力激盪、策劃和迭代精煉,逐章節建構文件。
給使用者的說明: 解釋將逐章節建構文件。每個章節的流程:
從未知最多的章節開始(通常是核心決策/提案),然後處理其餘部分。
章節排序:
如果文件結構明確: 詢問他們想從哪個章節開始。
建議從未知最多的章節開始。對於決策文件,通常是核心提案。對於規格書,通常是技術方法。摘要章節最好留到最後。
如果使用者不知道需要哪些章節: 根據文件類型和範本,建議 3-5 個適合的章節。
詢問此結構是否可行,或是否要調整。
結構確定後:
以佔位文字建立所有章節的初始文件結構。
如果可使用產出物:
使用 create_file 建立產出物。這為 Claude 和使用者提供了一個可依循的架構。
告知將建立包含所有章節佔位符的初始結構。
建立產出物,包含所有章節標題和簡短佔位文字如「[待撰寫]」或「[內容放這裡]」。
提供架構連結並指示該開始填寫每個章節了。
如果無法使用產出物:
在工作目錄中建立一個 markdown 檔案。適當命名(例如:decision-doc.md、technical-spec.md)。
告知將建立包含所有章節佔位符的初始結構。
建立檔案,包含所有章節標題和佔位文字。
確認檔名已建立並指示該開始填寫每個章節了。
每個章節的流程:
宣布將開始撰寫 [章節名稱] 章節。詢問 5-10 個關於應包含什麼的釐清問題:
根據上下文和章節目的生成 5-10 個特定問題。
告知他們可以用簡短方式回答或僅指出重要的涵蓋內容。
對於 [章節名稱] 章節,腦力激盪 [5-20] 個可能包含的內容,取決於章節的複雜度。尋找:
根據章節複雜度生成 5-20 個編號選項。結尾時提供如果需要更多選項可繼續腦力激盪。
詢問哪些要點要保留、移除或合併。要求簡短理由以幫助學習後續章節的優先順序。
提供範例:
如果使用者給出自由形式的回饋(例如:「看起來不錯」或「我喜歡大部分但是...」)而非編號選擇,提取他們的偏好並繼續。解析他們想保留/移除/更改的內容並套用。
根據他們所選的,詢問 [章節名稱] 章節是否有遺漏重要內容。
使用 str_replace 將此章節的佔位文字替換為實際撰寫的內容。
宣布將根據他們的選擇撰寫 [章節名稱] 章節的草稿。
如果使用產出物: 撰寫後,提供產出物連結。
請他們閱讀並指出要更改的地方。說明越具體越有助於後續章節的學習。
如果使用檔案(無產出物): 撰寫後,確認完成。
告知 [章節名稱] 章節已撰寫於 [檔名]。請他們閱讀並指出要更改的地方。說明越具體越有助於後續章節的學習。
給使用者的關鍵說明(在撰寫第一個章節時包含): 提供注意:不要直接編輯文件,而是指出要更改的地方。這有助於學習他們的風格以用於後續章節。例如:「移除 X 項目符號 — 已被 Y 涵蓋」或「讓第三段更簡潔」。
隨著使用者提供回饋:
str_replace 進行編輯(永不重新列印整份文件)繼續迭代直到使用者對章節感到滿意。
連續 3 次迭代沒有實質性更改後,詢問是否有任何可以在不遺失重要資訊的情況下移除的內容。
當章節完成時,確認 [章節名稱] 已完成。詢問是否準備好進入下一章節。
對所有章節重複此流程。
接近完成時(80%+ 的章節已完成),宣布打算重新閱讀整份文件並檢查:
閱讀整份文件並提供回饋。
當所有章節都已撰寫和精煉: 宣布所有章節已撰寫完畢。指出打算再次審閱完整文件。
審閱整體連貫性、流暢度、完整性。
提供任何最終建議。
詢問是否準備好進入讀者測試,或是否還要精煉任何內容。
目標: 使用全新的 Claude(無上下文洩漏)測試文件,以驗證它對讀者有效。
給使用者的說明: 解釋現在要測試文件是否真的對讀者有效。這能抓出盲點 — 對作者來說有意義但可能讓他人困惑的內容。
如果可使用子代理(例如在 Claude Code 中):
直接執行測試,無需使用者參與。
宣布打算預測讀者在試圖發現此文件時可能會提出什麼問題。
生成 5-10 個讀者實際會提出的問題。
宣布將使用全新的 Claude 實例(沒有此對話的上下文)測試這些問題。
對每個問題,使用僅包含文件內容和問題的子代理。
摘要讀者 Claude 對每個問題的正確/錯誤之處。
宣布將執行額外檢查。
使用子代理檢查歧義、錯誤假設、矛盾。
摘要發現的任何問題。
如果發現問題: 報告讀者 Claude 在特定問題上遇到困難。
列出具體問題。
指出打算修復這些差距。
回到精煉階段處理有問題的章節。
如果無法使用子代理(例如 claude.ai 網頁介面):
使用者需要手動測試。
詢問人們在試圖發現此文件時可能會問什麼問題。他們會在 Claude.ai 中輸入什麼?
生成 5-10 個讀者實際會提出的問題。
提供測試說明:
對每個問題,指示讀者 Claude 提供:
檢查讀者 Claude 是否給出正確答案或誤解了什麼。
也詢問讀者 Claude:
詢問讀者 Claude 答錯了什麼或在哪些地方遇到困難。指出打算修復那些差距。
回到精煉階段處理任何有問題的章節。
當讀者 Claude 能一致地正確回答問題且不再浮出新的差距或歧義時,文件即已就緒。
當讀者測試通過時: 宣布文件已通過讀者 Claude 測試。在完成前:
詢問是否要再做一次審閱,或工作已完成。
如果使用者要求最終審閱,提供。否則: 宣布文件完成。提供幾個最終提示:
語氣:
處理偏離:
上下文管理:
產出物管理:
create_file 撰寫完整章節str_replace 進行所有編輯品質優先於速度:
development
Unified testing skill — TDD workflow, unit/integration patterns, E2E/Playwright strategies. Replaces tdd-workflow + testing-patterns + webapp-testing.
testing
Security-first skill vetting for AI agents. Use before installing any skill from ClawdHub, GitHub, or other sources. Checks for red flags, permission scope, and suspicious patterns.
development
Spec-Driven Development (SDD): A structured workflow (Requirement -> Analysis -> Implementation) enforcing explicit documentation before coding.
development
Methodologies for System Analysis (SA), focusing on technical architecture, data flow modeling, and API design.