原始内容
写稿Agent v0.9.0
把写作从“一次性吐全文”，改成“分阶段策划、证据留痕、审稿、去 AI 味、导出终稿”的流水线。
你拿到的不只是文章，更是一套能反复复用、能中断继续、能回头复盘的写作生产线。
它适合这几类人：
- 想写长文、观点文、公众号文章，不想再靠一把梭 prompt 碰运气
- 想让 AI 写作过程可中断、可修改、可复盘
- 不只想拿到一篇文，而是想把写作变成稳定、可控、可积累的工作流
当前实测可用模型：
DeepSeek-V3.2：默认推荐，最适合低成本先把完整流程跑明白智谱 GLM：已实测，不分伯仲MiniMax：已实测，不分伯仲
桌面预览版
现在可以直接下载 Writing Agent App 的 Windows 预览版：
桌面应用源码位于：
writing-agent-app/
如果你只想直接使用桌面应用，优先下载上面的安装包。
如果你想查看或参与源码开发，可以直接看仓库里的 writing-agent-app/ 目录。
快速入口
- 下载桌面应用：桌面预览版
- 先看完整样本：工资的一半，是你受的气折算的 Demo
- 再看当前版本：最新更新
- 先判断模型成本：模型与 Coding Plan
- 想直接部署：完整版安装
- 想按新手路径一步步装：给新手的完整安装与使用说明
先看一个完整样本
如果你只想先判断这个仓库值不值得收藏，不要先看安装，先看这个真实样本：
这不是只放一篇成品，而是把整条写作链路都放出来了，包括：
- 选题和约束：01_theme.md
- 观点定牙齿：01b_position.md
- 伤疤和证据：02_scar_tissue.md、02_evidence_ledger.json
- 结构和开头：03_outline.md、05c_opening_hook.md
- 草稿和去 AI 味：draft_v1.md、draft_v1_humanized.md
- 审稿和传播测试：pre_publish_review.md、wechat_reader_test.md
- 事实核查：fact_claims.json、fact_check_report.md
- 纯文本候选稿：draft_v1_humanized_clean.txt
- 运行态记录：run_manifest.json
建议浏览顺序：
01_theme.md
-> 01b_position.md
-> 02_scar_tissue.md + 02_evidence_ledger.json
-> 03_outline.md
-> 05c_opening_hook.md
-> draft_v1.md
-> draft_v1_humanized.md
-> fact_claims.json + fact_check_report.md
-> draft_v1_humanized_clean.txt
如果你看完这套 Demo 觉得“这不是一次性吐全文，而是一条可复盘的生产线”，那这个仓库的核心价值你已经看到了。
完整 Demo：工资的一半，是你受的气折算的
下面不是虚构示例，是这个仓库里一篇真实跑完的文章项目。
- Demo 目录：
demo/工资的一半，是你受的气折算的/ - 文章标题：
工资的一半，是你受的气折算的 - 主题：
工资的一半是“技术溢价”，一半是“情绪折价” - 核心判断：
你的工资不是你值多少，而是市场价减去组织税之后剩下的数 - 完整过程文件都在这个目录里，包含选题、立场、伤疤、证据账本、大纲、开头赛马、草稿、审稿、传播测试、事实核查和纯文本稿
这套 Demo 主要传达这些信息：
- 这是一条完整生产线，不是只放终稿
- 默认发布出口仍然是
_clean.txt，也可以在最后一步额外导出公众号排版.html - 这个样本真实包含调研阶段的事实证据账本，以及交付前的事实声明和核查报告
- 核查报告保留了 2 条黄色修改建议、0 条红色问题，展示工作流如何暴露风险；正式发布前仍应处理黄色建议
- 中间产物本身就能证明“可调度、可中断、可复盘”
最关键的几个文件：
- 01b_position.md：先把文章的“牙齿”定下来，避免后面越写越软
- 02_scar_tissue.md：不是堆资料，而是打捞致命场景、隐秘代价、荒诞细节
- 02_evidence_ledger.json：给数字、引文和历史材料建立可追踪的证据账本
- 04_share_map.md：不是只做共情，而是设计读者为什么愿意转发
- 05c_opening_hook.md：先赛马开头，再锁定起手式
- pre_publish_review.md：发布前追问和红队挑刺
- wechat_reader_test.md：模拟朋友圈、同行群、家族群的真实反应
- fact_check_report.md：把通过项、黄色建议和红色问题分级留痕
- draft_v1_humanized_clean.txt：去 AI 味后的纯文本候选稿
如果你只看最终效果，这篇 Demo 的发布出口就是：
demo/工资的一半，是你受的气折算的/draft_v1_humanized_clean.txt
最新更新
首页前部只保留最近主线版本，历史版本不再堆在前面。
v0.9.0 运行时、安全与插件交付重构
这一版不只调整写作提示词，而是把“clone 能跑、plugin 也能独立跑、失败时不会越权交付”做成了可验证的运行时契约：
- 工作流契约统一：Mode A/B/C 的阶段、必需产物和自动跳转全部由
collab_v2.json约束；事实核查未通过时，自动清稿、配图和 HTML 交付都不会放行 - 插件真正独立运行：插件脚本固定从
${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}调用，Node 依赖安装在${CLAUDE_PLUGIN_DATA}，不再依赖用户工作区里恰好存在本仓库的scripts/或node_modules/ - 网页与导出安全加固：网页内容按不可信输入处理；图片下载增加内网地址、DNS 重绑定、跳转、MIME、体积和超时校验；HTML 导出增加 XSS 清理和原子写入
- 风格建模证据化：稳定风格特征至少需要跨样本证据，单篇观察只作为候选；量化脚本修复句长中位数、段落和标点统计偏差
- 可发布验证链：新增 Windows/Linux CI、107 项回归测试、Python 无落盘语法检查、插件严格校验、npm 打包预检和隔离工作区安装测试
本版同时将三个 Skill 目录对齐其 frontmatter 名称：
| 旧目录 | 新目录 |
|---|---|
风格建模 |
style-modeler |
工作流导演 |
workflow-producer |
公众号文章获取 |
web-article-extractor |
正常 git pull 会完成目录迁移；如果你有自定义脚本、快捷命令或文档直接引用旧目录，需要同步更新路径。完整变更见 CHANGELOG，面向发布和升级的说明见 v0.9.0 Release Notes。
v0.8.1 风格提取重大升级：从"形似"到"神似"
如果你用过风格库功能，可能遇到过这种情况：让 AI 学一个作者的风格，学出来的东西看着眼熟——设问推进、具体案例、金句收尾——但换个话题一写，读者一眼就能看出"这不是那个人"。
问题出在提取方法上：之前的风格建模，很容易把"任何优秀公众号写手都会这么写"的通用公式，当成了"只有这个作者才这么写"的独有指纹。这一版重构了风格建模的整套方法论和工具链，并用新流程把风格库里的示范文件全部推倒重来：
- 量化指纹脚本：句长、问句占比、段落长度这些节奏结论，过去全靠肉眼估。现在用脚本对样本实测——这一测就测出旧文件里两处纯凭印象写错的结论（"耍大刀风格"旧版写"短句为主"，实测平均句长其实是 32 字；"每2-3段设问"实测问句占比只有 3.4%）
- 区分性检验：风格内核的每一条特征都要过两道关——"随便一个优秀写手是不是本来就这么做"、"是不是和风格库里其他作者撞脸了"。通不过的降级成"通用基线"，不再冒充作者独有指纹
- 判断库（观点指纹）：新增"这个作者反复表达的实质判断是什么、价值排序是什么"——句式可以模仿，但一个人会得出什么结论，是仿不出来的
- 独立盲测验证：仿写验证不再是自己写完自己打分（这样的分数必然虚高），改成拉一个完全没见过风格文件的独立 AI，把原文和仿写打乱顺序让它猜"哪个是仿的"。它猜错了，才算真的过关
用新流程重新提取的两份风格文件（耍大刀风格/金错刀、六六的风格/刘润）已经验证：独立盲测员被骗过，误把原文当成了仿写。六六风格这一轮还挖出一条此前完全没发现的硬指纹——全篇零感叹号，靠短句和逗号顿挫表达情绪，而不是靠标点抒情。
如果你之前觉得"风格学出来的文章有点像，但总差点意思"，这一版就是冲着这个问题去的。
v0.8.0 个性注入与反模板（Fable 5 优化版）
这一版解决的问题，用一句话说：之前的流程能保证文章"不像AI写的"，但保证不了"值得读"。
此前的真实痛点：流水线跑完 14 个阶段、通过全部检查，成稿仍然是"第一个坑…第五个坑"式的对称排比清单文——数据是编的、案例是虚构的"老张"、风格只学了口头禅没学判断方式。这一版由 Claude Fable 5 对全链路做了一次针对性诊断和重构，把质量控制从"负向拦AI腔"升级为"正向产个性"：
- 真实素材采集（新增卡点）：写作前强制向你要 1-2 条真实经历、真实观点或亲历细节；你说没有，全流程就禁止虚构"我一个朋友老张"式假故事。个性的唯一来源是真素材，现在从源头保证它存在
- 风格内核管道化：立场、大纲、素材调研阶段现在都要先读风格文件的"判断方式"（作者首先看见什么、论证发动机），而不是等到动笔才贴口头禅——解决"形似神不似"
- 结构反模板：大纲阶段硬性限制全文最多 1 处编号列表、相邻章节禁止同构，从结构层消灭AI排比，这是句子级规则管不到的最大模板味来源
- 素材防编造：伤疤素材库禁止出现任何没有证据ID的数字和百分比，"少而真"压倒"多而假"
- 评审去通胀：主编审稿新增"无聊段落淘汰"（每段必须有新信息/新观点/新画面）和"风格盲测对照"（与作者原文并排找露馅点）；微信读者测试必须回答"我在第几段想关掉"；复盘禁止给自己打分
- 写作用最强模型：正文写作和去AI味两个最吃创造力的环节解除了模型钉死，改为继承会话模型
- 正文纯净："分享指南"之类的模板产物不再混进终稿
如果你之前用这套流程写出来的文章总觉得"哪都对但没人想看完"，这一版就是冲着这个问题去的。
v0.7.8 新增事实证据账本与发布前核查
- Stage 2
research-expert现在会同步生成02_evidence_ledger.json：数字、日期、机构、人名、公司名、报告、政策、网页链接等事实性内容都要有evidence_id - Stage 6
writing-executor写作时必须读取证据账本：没有证据的内容只能写成观点或生活观察，不能伪装成“数据显示”“研究表明”“报告指出” - 新增 Stage 10.5
fact-checker：在 Humanizer 之后、生成_clean.txt之前抽取正文事实 claim，反查证据账本和外部来源 - 遇到
CONTRADICTED、BROKEN_LINK、NEEDS_USER_SOURCE或红色UNSUPPORTED，流程会停机，禁止继续进入配图、纯文本终稿或 HTML 导出 - 同步补齐
claude-runtime/和 plugin 分发目录，避免 clone 用户和 plugin 用户拿到不同工作流
这版解决的是“文章写得像人，但事实可能是错的”这个硬伤。现在流程会先要求事实有来源，再在最终提交前拦一次高风险幻觉。
v0.7.7 新增公众号排版 HTML 导出
- 新增
html-exporter末端导出器：最终 Markdown 定稿后，可以额外导出一份适合公众号排版和复制的.html - 内置 4 种默认版式可选：
经典正文（default）、精致长文（grace）、极简评论（simple）、现代杂志（modern） - 保留
_clean.txt作为默认纯文本出口：你可以只拿纯文本，也可以同时拿纯文本和排版 HTML - 收紧 Stage 12.5 契约、运行态记录和回归测试，让“是否导出 HTML、选择哪种版式”变成真实流程，而不是 prompt 口头约束
如果你关心的是“最后到底能交付什么”，这一版的答案很直接：正文、可直接复制的 _clean.txt、可选的公众号排版 .html，都能稳定落地。
v0.7.6 深化生产骨架
research-expert从泛泛调研改成“伤疤打捞”，核心产物是 02_scar_tissue.mdempathy-designer从共情点设计升级成“社交转发动机”，核心产物是 04_share_map.md- 新增
opening-tournament，在正式写稿前先赛马开头，核心产物是 05c_opening_hook.md
如果你只想知道仓库现在值不值得拉下来试，先看 v0.9.0 这几条就够了。更老的版本记录去 CHANGELOG 或 Releases 看，不应该堵在首页前面。
模型与 Coding Plan
这个项目不一定非要跑 Claude 官方模型。对大多数人来说，更实用的是通过 Anthropic 兼容接口接第三方模型。
当前推荐逻辑很简单：
- 想最低成本先把完整流程跑通：
DeepSeek-V3.2 - 已经有
智谱 GLM或MiniMax套餐：直接用，也已经实测过，效果不分伯仲 - 每个月会高频写作、频繁审稿和反复改稿：直接考虑
Coding Plan - 需要在多家兼容接口之间反复切换：上 CC-Switch
为什么首页默认先写 DeepSeek-V3.2：
- 不是因为它明显强于另外两家
- 而是最早测试路径最便宜，先充 10 块钱就足够把这套流程从头到尾验证一遍
首页只保留一个简表：
| 场景 | 推荐 |
|---|---|
| 首次验证完整流程 | DeepSeek-V3.2 按量付费 |
| 已有其他平台套餐 | 智谱 GLM / MiniMax 直接接入 |
| 中高频长期使用 | Coding Plan |
| 多模型来回切换 | CC-Switch |
完整的模型接入文档、Coding Plan 地址和选型建议，见下方 模型和成本怎么选。
它和普通 AI 写作工具有什么不一样
普通 AI 写作：
- 一次性生成全文
- 改一轮就开始漂
- 风格、结构、审稿全混在一个大 prompt 里
- 很难知道文章为什么好，为什么差
写稿Agent：
- 先定主题和立场
- 再打捞场景、代价和细节
- 同步建立事实证据账本，给可核查内容留来源
- 再做大纲、分享触点、具象化和开头赛马
- 写完后还有主编审稿、发布前评审、微信传播测试、去 AI 味
- 去 AI 味之后先过事实核查闸门，红色问题不放行
- 最后输出
_clean.txt终稿，并可按需额外导出公众号排版.html
一句话说：
它不是“让 AI 帮你写一篇文章”，而是“把写作拆成可调度、可中断、可复盘的流程”。
适合谁，不适合谁
适合：
- 写公众号文章、长文观点文、行业评论的人
- 对“AI 味”“结构松”“标题软”“开头弱”敏感的人
- 想把 AI 写作纳入稳定工作流的人
不适合：
- 只想一句话秒出 300 字短文的人
- 不关心中间产物、只关心快的人
- 不想做任何确认和审稿的人
完整版安装
完整版不是只靠一个 Skill 在跑，它依赖整个仓库一起工作：
.claude/skills/.claude/agents/.claude/workflows/scripts/
最短路径：
- 先准备
Node.js 18+、Python 3.11+和Claude Code - clone 本仓库并执行
npm ci - 配好你要用的模型 API 或 Claude 账号
- 一定在项目根目录启动
claude - 先用
demo/工资的一半，是你受的气折算的/理解流程，再开始正式写作
如果你已经准备直接跑完整版，继续看：
现在有两种交付路径
从这一版开始，这个项目同时支持两种使用方式：
| 方式 | 适合谁 | 运行根目录 |
|---|---|---|
git clone 仓库 |
想直接拿完整项目、看 demo、参与开发的人 | 仓库根目录 |
plugin 安装 |
不想先 clone 仓库，只想在任意工作目录里使用工作流的人 | 你的当前工作目录 |
两条路径的底层运行时现在共用一套唯一源：
claude-runtime/
然后再分别同步到：
- 项目兼容层：
.claude/ - 插件目录：
plugins/writing-agent/
如果你是 git clone 用户
用法不变：
- clone 仓库
- 在仓库根目录执行
npm ci - 在仓库根目录启动
claude - 继续按项目内
.claude/、scripts/、demo/这套方式使用
如果你是 plugin 用户
插件模式的目标是：
- 安装插件后，不需要先 clone 这个仓库
- 在任意正常工作目录启动
claude - 插件会通过工作区自举脚本补齐最小运行目录
当前仓库里已经包含插件骨架：
plugins/writing-agent/.claude-plugin/marketplace.json
安装方式只保留最简单这一条。
假设仓库地址就是：
dongbeixiaohuo/writing-agent
那用户只需要执行：
1. 添加 marketplace
claude plugin marketplace add dongbeixiaohuo/writing-agent
2. 安装插件
claude plugin install writing-agent@writing-agent-marketplace
3. 重新加载插件
/reload-plugins
装完之后，在你想写文章的目录里启动 claude 就可以了。
如果已经安装旧版，先更新 marketplace，再更新插件：
claude plugin marketplace update writing-agent-marketplace
claude plugin update writing-agent@writing-agent-marketplace
更新完成后重启 Claude Code，或执行 /reload-plugins。从 v0.8.x 升级时，如果自定义内容直接引用过中文 Skill 目录，还需要按上面的目录映射改成英文名称。
插件第一次进入一个空工作目录时，会自动补齐最小运行结构：
articles/.claude/styles/.claude/workflows/
工作区自举采用“只补缺失文件”的策略：如果工作区里已经存在同名样式或工作流，现有文件优先，插件不会覆盖。插件脚本不会复制进用户工作区，而是刷新到 Claude 提供的 ${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/runtime/；HTML、配图等 Node 依赖按插件自己的 package-lock.json 首次执行 npm ci --omit=dev --ignore-scripts，后续只有依赖清单变化才重装。这样既不会污染现有项目，也不会因插件升级继续调用旧脚本。
因此插件首次启动需要能够访问 npm registry，首次安装时间会比后续启动长；依赖成功安装后会持久缓存。离线环境应先在联网环境完成一次启动并保留对应的 ${CLAUDE_PLUGIN_DATA}，不能只复制插件源码后假设依赖已经存在。
两种路径都要求本机可以直接执行：
node --version
npm --version
python --version
最低版本为 Node.js 18+、Python 3.11+。Python 脚本只使用标准库；Node 依赖以根目录和插件目录各自的 package-lock.json 为准，不依赖用户手工猜包名。
给新手的完整安装与使用说明
如果你对这些东西还不熟：
- GitHub 仓库怎么 clone
- Claude Code 怎么装
- Node.js 为什么要装
- 模型和 API 怎么配
- 怎么确认项目真的跑起来了
那就直接按这一节来，不需要先去翻别的文档。
三种安装方式
Claude Code 支持 macOS、Linux、Windows。你该选哪条路，取决于你的系统和习惯。
| 安装方式 | 命令 | 适用平台 | 推荐度 |
|---|---|---|---|
| Native Install | curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash |
macOS / Linux / WSL | ⭐ 推荐 |
| Homebrew | brew install --cask claude-code |
macOS | 适合已经在用 brew 的人 |
| WinGet | winget install --id Anthropic.ClaudeCode -e |
Windows | Windows 首选 |
核心建议：
- 不确定选哪个：macOS / Linux 直接用 Native Install
- 已经是 Homebrew 用户：用
brew更顺手 - Windows：先装 Git for Windows，再走 WinGet
为什么 Node.js 和 Python 都要讲
这点必须说清楚。
Anthropic 当前文档仍把 Node.js 18+ 作为 Claude Code 的系统要求。对这个仓库来说，提前准备好 Node.js 也仍然是最稳的做法，原因有两个：
- 如果你后面想走
npm路线安装、升级或调试 Claude Code，Node.js 是硬前置 - 这个仓库本身带了
package.json和一些基于 Node 的脚本、工具链，后面你大概率还是会用到node/npm - 工作流的校验、自举、清理和运行状态脚本使用
Python 3.11+
所以最稳的建议是：
- 先装好
Node.js 18+ - 再装好
Python 3.11+ - 再装 Claude Code
- 最后 clone 仓库、执行
npm ci并启动项目
Node.js 怎么装
Windows：
- 官网下载安装：nodejs.org
- 或者直接用 WinGet：
winget install OpenJS.NodeJS.LTS
macOS：
- 官网安装包
- 或者：
brew install node
Linux：
- 推荐用
nvm - 或者用你发行版自己的包管理器
装完先验证：
node --version
npm --version
能看到版本号，再继续下一步。
Claude Code 怎么装
macOS / Linux
打开终端，运行：
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
这个脚本会自动下载 Claude Code，并把 claude 命令放到你的 PATH 里。
如果你是 Homebrew 用户，也可以直接：
brew install --cask claude-code
装完验证：
claude --version
Windows
Windows 这里建议按“Git for Windows + WinGet”这条路走。
1. 先装 Git for Windows
从 git-scm.com 下载也可以，直接 WinGet 更省事：
winget install --id Git.Git -e
它会顺带给你 Git Bash。Claude Code 在 Windows 上需要这类 Unix 工具链支持，所以这一步不要跳。
2. 安装 Claude Code
winget install --id Anthropic.ClaudeCode -e
如果你不用 WinGet，也可以改走官方 PowerShell 安装脚本：
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
3. 验证安装
重新打开 PowerShell 或 Git Bash，运行：
claude --version
看到版本号就说明装好了。
4. Windows 使用建议
- 推荐用 PowerShell 或 Git Bash
- 不推荐直接在 CMD 里折腾
- 如果你装了便携版 Git，Claude Code 找不到 Git Bash，再单独配置
CLAUDE_CODE_GIT_BASH_PATH
五种用法，选哪个
Claude Code 装好之后，常见有五种用法：
| 环境 | 特点 | 适合谁 |
|---|---|---|
| 终端 CLI | 最原生、能力最完整 | 日常开发主力方式 |
| VS Code 扩展 | 在 VS Code 侧边栏里用 | 已经重度依赖 VS Code 的人 |
| Desktop App | 图形界面更直接 | 不熟终端、但想先上手的人 |
| Web | 浏览器直接使用 | 临时体验 |
| JetBrains 插件 | IntelliJ / WebStorm 等集成 | JetBrains 用户 |
这份 README 和本仓库的所有说明，默认都以 终端 CLI 为基准。
原因很简单：
- 这个仓库强依赖“当前项目目录”这个上下文
.claude/skills/、.claude/agents/、.claude/workflows/都更适合按 CLI 路径理解- 就算你后面要用 VS Code 或 JetBrains，也建议先把 CLI 这条路摸熟
账号和钱的事
你有两条常见路径：
- 直接用 Claude 官方订阅登录 Claude Code
- 不走 Claude 订阅，改用 Anthropic 兼容接口接第三方模型
这两条路不是互斥的，只是适用场景不同。
Claude 官方订阅
如果你打算直接用 Claude 官方账号，常见档位是：
| 方案 | 当前常见价格 | 适合谁 |
|---|---|---|
| Pro | $20/月 |
轻量使用、学习、个人开发 |
| Max 5x | $100/月 |
高频使用、每天长时间对话 |
| Max 20x | $200/月 |
重度使用、多人或商业项目 |
这组价格和额度变动比较快，最终以 Anthropic 官方页面为准。
简单选法：
- 你只是想先体验 Claude 官方服务：先从
Pro开始 - 你每天都在用，或者很容易撞额度：再升
Max 5x - 你是团队或商业重度使用：再看
Max 20x
这个仓库更常见的实际路径
对这个项目来说，更常见的用法其实是：
- 用 Anthropic 兼容接口
- 接
DeepSeek-V3.2、智谱 GLM、MiniMax这类第三方模型 - 用更低成本把长链路写作流程跑通
所以你不用把“Claude 官方订阅”和“第三方模型 API”理解成二选一。
模型和成本怎么选
这个项目的模型选择逻辑，不是“谁绝对最强”，而是“谁更适合你的使用方式”。
按量付费模型
| 模型 | 当前定位 | 什么时候用 | 获取 API Key | 官方文档 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3.2 | 默认推荐 | 第一次完整验证流程、预算敏感、想先充少量金额试跑 | DeepSeek 平台 | 接入文档 |
| 智谱 GLM | 已实测同级 | 已有 GLM 套餐或更习惯智谱生态 | 智谱开放平台 | 接入文档 |
| MiniMax | 已实测同级 | 已有 MiniMax 套餐或更习惯 MiniMax 平台 | MiniMax 平台 | 接入文档 |
这里要说清楚：
智谱 GLM和MiniMax都已经实测过，和DeepSeek-V3.2不分伯仲- README 里先强调
DeepSeek-V3.2，不是因为它明显更强 - 只是因为最开始测试时它的按量成本最低，先充 10 块钱就足够把一整条链路从头到尾跑明白
Coding Plan 包月套餐
如果你会频繁使用本项目，按量付费不一定最省心。下面这些地址本身就值得收藏：
| 平台 | 首月特惠 / 入门档 | 常见续费 | 适合谁 | 链接 |
|---|---|---|---|---|
| 阿里云百炼 | ¥7.9 / ¥39.9 |
约 ¥40 / ¥200 |
量大、价格低、入口稳定 | 阿里云百炼 |
| 腾讯云 | ¥7.9 / ¥39.9 |
约 ¥40 / ¥200 |
腾讯云用户 | 腾讯云 |
| 百度千帆 | ¥7.9 / ¥39.9 |
约 ¥40 / ¥200 |
千帆用户 | 百度千帆 |
| 火山引擎 | ¥9.9 / ¥49.9 |
约 ¥50+ |
字节生态用户 | 火山引擎 |
| 无问芯穹 | ¥19.9 / ¥40 |
¥40 / ¥200 |
追求更高配额的人 | 无问芯穹 |
| MiniMax | ¥29/月 起 |
¥290/年 起 |
已在 MiniMax 生态内 | MiniMax Coding Plan |
| 智谱 GLM | ¥30/月 左右 |
¥411/年 左右 |
GLM 用户 | 智谱 GLM Coding |
| Kimi Code | ¥49/月 起 |
以官方页为准 | 想看 Kimi 方案的人 | Kimi Code |
这些套餐的价格、额度和活动会变化，最终以各平台页面为准。这里保留完整地址，是为了方便收藏和后续比较。
怎么选最省事
- 每月少量使用：
DeepSeek-V3.2按量付费 - 每月持续写、持续改：优先看
Coding Plan - 手上已经有
智谱 GLM或MiniMax套餐：直接接，不需要为了 README 刻意换
模型切换怎么搞
如果你不想手改环境变量，推荐直接用：
它适合这类场景：
- 你在
DeepSeek-V3.2、智谱 GLM、MiniMax之间切换 - 你不想反复改
ANTHROPIC_BASE_URL - 你不想每次都重新整理 API Key
说第一句话
装好了，模型也有了，先不要急着正式写文章。先让 Claude Code 证明它真的能理解这个仓库。
1. 进入项目目录
git clone https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent.git
cd writing-agent
2. 启动 Claude Code
claude
如果你走 Claude 官方账号，第一次启动会引导你登录。
如果你走第三方兼容接口，先把 settings.json 配好再启动。
3. 先说这句话
进入对话后，直接试一句：
先别写新文章，先解释 demo/工资的一半，是你受的气折算的 里每个阶段文件各自起什么作用。
这句话的好处是：
- 它能验证 Claude Code 读没读到当前项目目录
- 它能验证
.claude/skills/是否被正确加载 - 它能让你立刻理解这套流程到底怎么工作
确认一切正常
按这个清单过一遍：
| 检查项 | 命令 / 操作 | 预期结果 |
|---|---|---|
| Node.js 可用 | node --version / npm --version |
能看到版本号 |
| Claude CLI 可用 | claude --version |
能看到版本号 |
| Claude 环境自检 | claude doctor |
没有关键错误 |
| 项目目录正确 | 在仓库根目录执行 dir / ls |
能看到 .claude/、demo/、scripts/ |
| Skills 可见 | 启动 claude 后询问有哪些 skills |
至少能识别项目级 skills |
| Demo 可读 | 让它解释 demo/工资的一半，是你受的气折算的/ |
能说明各阶段文件的作用 |
| 基础命令可跑 | 让它执行 git status 或 dir / ls |
能返回命令结果 |
如果这些都过了，就说明基础环境是正常的。
项目级加载逻辑
很多人会误以为：
- clone 了仓库 = 一定能跑完整流程
实际不是。
这个仓库的完整版依赖 4 层同时存在：
- skill 作为入口：
.claude/skills/ - agent 作为执行单元：
.claude/agents/ - workflow 作为协议：
.claude/workflows/ - scripts 作为底层工具：
scripts/
所以你必须做到：
- clone 完整仓库
- 在项目根目录启动
claude - 让这 4 层一起工作
少了其中一层，都不是完整链路。
双轨兼容后的真实结构
现在仓库里多了一层运行时唯一源：
claude-runtime/
维护逻辑变成：
- 开发时优先修改
claude-runtime/ - 然后同步生成项目兼容层
.claude/ - 再同步生成插件目录
plugins/writing-agent/
对应命令：
npm run sync:claude-runtime
npm run check:claude-runtime
npm run check
第一条负责同步，第二条负责检查有没有漂移；npm run check 会继续执行 Python 回归、语法检查和插件严格校验，是提交或发布前的统一验证入口。
这样可以避免后续出现：
git clone用户拿到的是新逻辑plugin用户拿到的还是旧逻辑
如果你在改运行时相关内容，例如：
skillsagentsstylesworkflowsscripts
那就不要只改 .claude/ 或 plugins/writing-agent/，而是优先改 claude-runtime/。
推荐的新手使用顺序
如果你是第一次接触这类工具，我建议按这个顺序来：
路线 A：先看 Demo，再安装
- 先看
demo/工资的一半，是你受的气折算的/ - 看明白
01_theme.md -> draft_v1_humanized_clean.txt这条链路 - 再决定你要走哪家模型和哪种费用方案
- 最后开始安装和配置
路线 B：直接上完整版
- 先装 Node.js
- 再装 Claude Code
- clone 仓库
- 配模型或账号
- 在项目目录启动
claude - 用 Demo 做第一轮验证
遇到问题了
1. claude: command not found
通常是：
- Claude Code 没装好
- PATH 没生效
- 终端没重开
处理方式：
- 重开终端再试
- 重新跑安装命令
- 再执行一次
claude --version
2. 代理或网络连不上
如果你在国内网络环境下访问 Anthropic 官方服务，可能需要代理。
macOS / Linux：
export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890
export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890
PowerShell：
$env:HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7890"
$env:HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:7890"
如果你长期需要代理，把它写进你的 shell 配置里。
3. 安装时报权限错误
macOS / Linux 不要先上来就 sudo。
如果你走 Native Install 路线，先确认：
mkdir -p ~/.local/bin
然后重新执行安装脚本。
如果你走的是 npm 安装路径，优先修正本地 Node/npm 权限，而不是直接把所有东西用 sudo 装。
4. 我 clone 了仓库，为什么还是没有完整流程
优先排查这三件事：
- 你是不是在项目根目录启动的
claude .claude/skills/、.claude/agents/、.claude/workflows/、scripts/是否都在- 你的仓库是不是拉到了最新版本
这套系统不是只靠一个 Skill 跑起来的，它依赖完整目录和项目内启动。
5. 怎么升级 Claude Code
先试：
claude update
如果你更习惯沿用安装时的包管理方式，再用下面这些命令：
Native Install：
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
Homebrew：
brew upgrade --cask claude-code
WinGet：
winget upgrade Anthropic.ClaudeCode
6. 想在 VS Code 里用
去 VS Code 扩展市场搜索 Claude Code，安装 Anthropic 官方扩展即可。
但建议先把 CLI 路线跑通，再切 IDE。
7. 不想用终端，想用桌面应用
可以直接去 claude.ai/download 下载 Desktop App。
但这套仓库仍然建议你至少先把 CLI 跑通，因为项目目录上下文、skills、agents、workflows 的理解都更直接。
如果你只想记住最重要的 4 句话
- 先看
demo/工资的一半，是你受的气折算的/，比先看安装说明更容易看懂项目价值。 DeepSeek-V3.2是默认推荐，不是因为它压过另外两家，而是因为它最适合低成本先把整套流程跑通。- 完整版一定要在项目根目录启动 Claude Code，最后默认交付的是
_clean.txt，并可按需额外导出公众号排版.html。 - 新版会在调研阶段生成
02_evidence_ledger.json，最终交付前生成fact_claims.json和fact_check_report.md，用来拦截错误事实和失效引用。