![图片[1]-以蒸馏任何写作风格的skill,这个开源项目有点东西-紫竹阁软件](https://cdn.zizhuyunxuan.com/zizhuge/2026/06/20260630034042730.webp)
嘿,阁主我最近发现了一个挺有意思的开源项目,必须分享给大家。
说起来你们有没有过这种体验 —— 让 AI 模仿某个作者的风格写文章,结果写出来的东西吧,说像也有点像,但总觉得哪里不对,读着就是没那味儿。要么是只学到了表面的语气,要么是结构完全不对,更别说背后的思考方式了。
直到我看到了这个 写作蒸馏器(writing-dna-skill)—— 它的思路很绝:不是让 AI 直接 “照着写”,而是先把作者的风格系统拆解成可复用的 “写作 DNA”,再用这些规则去指导写作。
这到底是个啥项目?
简单说,这是一个专门用来蒸馏任意作者写作风格的 Agent Skill。
你给它一批某个人写的文章,它会系统地分析、拆解,最后输出一套完整的 “写作 DNA” 文档。以后你想让 AI 模仿这个作者的风格,只要先让它读一遍这些 DNA 文档,写出来的东西就会稳定得多。
项目是 6 月底刚开源的,作者叫 larashero3-dotcom。阁主我翻了一下,文档写得相当清晰,结构也很完整,看得出来是认真思考过的。
阁主觉得最牛的几个点 ✨
🧬 六层拆解,不是只学表面语气
这个项目最核心的思路,就是把 “写作风格” 从一个模糊的感觉,拆成了六个可分析、可记录、可复用的层次。
表格
| 层次 | 分析什么 |
|---|---|
| L1 表层语言 | 词频、句长、标点、修辞、常用表达 |
| L2 文章结构 | 开头怎么写、正文怎么展开、转折怎么转、结尾怎么收 |
| L3 选题逻辑 | 喜欢写什么话题、从什么角度切入 |
| L4 素材策略 | 爱引用什么来源、怎么用案例和数据 |
| L5 认知框架 | 世界观、价值判断、核心假设 |
| L6 视觉风格 | 配图、排版、字体、色彩 |
💡 一句话总结:L1-L2 解决 “怎么写”,L3-L5 解决 “怎么想”,L6 解决 “怎么呈现”。
你别说,还真挺有道理的。很多人让 AI 模仿风格,就只停留在 L1 表层语言,难怪写出来 “读着像但想法不像”。
📋 输出的是可检查的规则,不是凭感觉
传统的 “模仿风格”,AI 完全是凭感觉在写,像不像全靠运气。
这个项目就不一样了,蒸馏完之后会输出好几个文档:
语言DNA.md文章结构模板.md写作视角与认知框架.md视觉风格指南.mdWriting-DNA.md(总整合文档)
这些文档里写的都是具体的规则,不是模糊的描述。以后写出来的东西不像,你还能让 AI 对照着这些文档逐项自检,然后重写。
这就靠谱多了对吧?
🎯 不只是文字,连图文风格都能分析
这个点阁主我觉得特别贴心。
很多账号的风格不只是文字,图片什么时候放、截图怎么用、标题层级怎么排、留白节奏怎么样,都会影响整体的 “味道”。尤其是小红书、公众号这种图文内容,视觉风格占了很大比重。
这个项目专门把视觉风格单独拆成了 L6 一层,说明作者真的懂行,不是只懂文字的书呆子。
具体怎么用?
说起来也不复杂,大概是这么个流程:
- 准备语料:至少 20 篇完整的文章,放在一个文件夹里
- 开始蒸馏:让 Agent 用这个 Skill,按流程分析所有文章
- 得到 DNA:输出上面说的那几个文档
- 复刻写作:以后写文章前,先让 Agent 读一遍这些 DNA 文档,再按风格写
⚠️ 注意:至少要 20 篇,而且要覆盖不同时期、不同主题的文章,太少了蒸馏出来的效果不准。
阁主我觉得这个思路特别适合两种人:
- 想沉淀自己写作风格的人,把自己的风格变成可复用的资产
- 做内容矩阵的人,需要稳定复刻某个账号的风格
阁主的总结
有一说一,这个项目的思路真的挺惊艳的。
优点很明显:
- 拆解逻辑清晰,六层结构很有说服力
- 输出的是可执行、可检查的规则,不是玄学
- 不只是文字,连视觉风格都考虑到了
- 开源免费,MIT 协议
要说边界的话:
- 需要至少 20 篇文章才能蒸馏出效果,门槛不低
- 主要用于学习、分析和个人风格沉淀,不能用来冒充作者本人
- 效果好不好,也跟语料质量有很大关系
🎯 一句话总结:如果你想让 AI 稳定复刻某个作者的风格,或者想把自己的写作风格沉淀成资产,这个写作蒸馏器绝对值得研究一下。它把 “模仿风格” 这件事从凭感觉,变成了一套可拆解、可验证的方法论。
项目刚开源不久,还在持续更新中。感兴趣的朋友可以去 GitHub 搜搜看,反正免费开源,研究研究不吃亏~
对了,你们有没有用过什么好用的 AI 写作工具?评论区给阁主也种种草?😏
开源地址:https://github.com/larashero3-dotcom/writing-dna-skill











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