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merge-drafts智能合稿

Intelligent draft merging tool with quality assessment and conflict resolution. Merges multiple drafts into a high-quality article, supporting multiple input formats, intelligent evaluation, conflict detection, highlight fusion, and multi-format output. Use when user says "合并稿子", "合稿", "merge drafts", "把这几篇合成一篇", "综合这几份稿子", "多稿合一", "稿件合并", "draft merge", "整合稿件", "汇总文稿", "把所有稿子合并", "起草稿合并", "初稿合并", "多个版本合并", "copy merge", "文章合并".

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.1.0
安全检测
已通过
212
下载量
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2
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概述
安装方式
版本历史

merge-drafts

多稿合并技能 v2.0

写作风格

本技能遵循 writing-style 技能定义的写作规范(见写作风格章节),同时补充以下合稿特有原则:

  • - 语气一致:若各稿语气差异过大(如案例分析稿偏口语、技术解读稿偏正式),以基础稿为准,通过过渡句调节全文基调
  • 保留独特表达:某稿中有生命力的词句或精准术语,应在融合时保留,而非统一成平淡表达
  • 术语统一:同一概念在不同稿中出现不同表述时,优先保留基础稿用语,其余作为脚注说明别处亦作XXX
  • 行文节奏:合并时避免堆砌短句,注意段落内部的长短句搭配

关联: 写作风格的具体执行在步骤六:智能润色中体现;步骤五:融合合并中的自由度边界受风格约束。


输入

支持:文件路径(txt/md/docx/pdf)、URL链接、直接粘贴文本、飞书文档链接。同目录 analysis.md(如有)作辅助参考。

提示: 飞书文档必须开启任何人可查看分享权限(见错误处理中的飞书文档无权限)。

输入格式优先级

飞书文档链接 > 本地文件路径 > 直接粘贴文本 > analysis.md

关联: 输入格式的具体解析逻辑在步骤一:输入解析中;支持格式列表见错误处理中的无法读取格式条目。


质量评估标准

以下标准贯穿整个合并流程,从步骤二的独立评估到步骤七的最终输出。

维度权重说明
结构清晰度20%段落组织、逻辑 flow
信息完整度
25% | 覆盖主题程度 |
| 表达质量 | 20% | 语法、流畅度 |
| 独特亮点 | 15% | 独特视角/数据/案例 |
| 主题契合度 | 20% | 与最终目标匹配度 |

评分等级: 90-100优秀 / 70-89良好 / 50-69一般 / <50较差

评分计算示例:

  • - 稿A:结构清晰度90分×20% + 信息完整度85分×25% + 表达质量88分×20% + 独特亮点80分×15% + 主题契合度92分×20% = 87.45分(良好)
  • 稿B:各维度平均70分 = 70分(良好)
  • 稿C:各维度平均50分 = 50分(一般)

关联: 基础稿评分直接影响最终文章质量上限(见步骤四);评估结果决定步骤六润色优先级;最终评分输出至输出格式中的合并报告。

评估结果将作为以下工作流程各步骤的决策依据,请先完整理解标准,再进入步骤一。



工作流程

各步骤按顺序执行,前一步骤未通过时不得进入下一步(见约束规则)。

步骤一:输入解析

识别输入格式,统一转为 Markdown,提取标题、正文、注释。

→ 输出: 标准化的 Markdown 稿件列表,供步骤二评估使用。

步骤二:独立评估

对每份稿子按6个维度打分(见质量评估标准),提取核心论点,标记独特亮点,识别潜在问题。

示例: 稿A降低开发门槛,稿B带来安全风险→ 均标记为独立论点,融合时在挑战与机遇章节并存。

→ 输出: 每份稿子的评分报告,供步骤三冲突检测和步骤四基础稿选择使用。

步骤三:冲突检测

找出矛盾观点/数据,优先保留有引用来源的,无法判断时呈现用户选择(见错误处理中的内容冲突)。

示例: 稿A2025年500亿美元,稿B2026年800亿美元→ 优先保留有第三方报告来源的版本。

→ 输出: 冲突点清单,供步骤四基础稿选择和步骤五融合合并参考。

步骤四:选择基础稿

评分最高者为基础稿(见约束规则):结构最清晰 > 信息最完整 > 表达最好 > 改动成本最低。

示例: 稿A(85分)、稿B(83分)、稿C(80分) → 选稿A为基础稿。

→ 输出: 确定的基础稿(含章节结构和核心论点骨架),作为步骤五融合合并的骨架。

步骤五:融合合并

提取缺失内容、更好表达、独特视角、数据案例,融入基础稿(见约束规则中的禁止直接拼接)。

融合原则: 融合而非拼接,像一个人写的;保留核心主线(即全文论点主线和章节逻辑骨架),优先使用有出处的内容。

自由度边界(以下情况必须遵循,禁止越界):

  • - 表达差异不明显时以基础稿为准 — 禁止自行判断哪个表达更好
  • 亮点与主线冲突时降级为脚注 — 禁止直接删除亮点内容
  • 数据案例与结构不匹配时另设章节 — 禁止强行压缩进不相关章节
  • 有争议数据以权威来源为准 — 禁止凭感觉选择

灵活处理边界(以下情况允许灵活处理):

  • - 基础稿某章节过于简略,其他稿有详细阐述 → 允许扩充该章节
  • 基础稿某段落表达冗长,其他稿有简洁版本 → 允许精简表达
  • 基础稿缺少过渡段落,其他稿有合适衔接 → 允许补充过渡
  • 基础稿某数据已过时,其他稿有最新数据 → 允许更新数据

→ 输出: 融合后的初稿,供步骤六润色优化。

步骤六:智能润色

检查拼接痕迹(过渡自然)、风格统一(删除重复)、逻辑连贯、错别字检查(见错误处理中的润色后出现病句)。最小必要润色的边界: 仅处理语法错误、明显错别字、断裂的过渡句;禁止重写表达、删改内容结构、改变论点走向(见约束规则)。

→ 输出: 润色后的终稿,供步骤七输出。

步骤七:输出

默认 Markdown,同时输出合并报告(见输出格式);支持 Markdown/HTML/PDF/飞书文档。

→ 输出: 最终文章 + 合并报告。



步骤一至步骤七形成闭环:输入解析 → 独立评估 → 冲突检测 → 选择基础稿 → 融合合并 → 智能润色 → 输出。


输出格式

合并报告

📊 合并报告
📝 基础稿:[文件名] (评分: XX)
📄 稿件贡献:- 稿1: [贡献内容]
✏️ 主要修改:[修改点]
📈 质量评分:XX/100

质量评分必须依据质量评估标准计算(见约束规则)。

文章输出

保持 Markdown 格式,重要引用添加脚注,章节标题层级清晰。

完成输出后,若遇到格式不支持、权限不足、字数超限等情况,请按下方错误处理表对应处理。



错误处理


情况处理方式
主题完全不相关提示用户,分开处理
字数差异过大(>5倍)
警告,说明风险,由用户确认是否继续 |
| 无法读取格式 | 提示支持格式列表 |
| 内容冲突 | 标记冲突点,请用户决定,禁止不告知用户自行选择(见步骤三) |
| 稿子只有1份 | 提示至少需要2份,退出流程 |
| 稿子全部为空 | 提示检查文件路径或内容,退出流程 |
| 飞书文档无权限 | 提示确认分享权限(见输入章节提示) |
| 输出格式不支持 | 回退到默认Markdown(见步骤七) |
| 某稿评估得分极低(<30) | 在报告中单独标注(见步骤二) |
| 融合后字数过长(>2万字) | 提示可分篇输出 |
| 多份稿子标题完全相同 | 保留基础稿标题 |
| 冲突过多(>5个) | 汇总一次性请用户确认,禁止自行处理超过5个冲突(见步骤三) |
| 润色后出现病句 | 标记待确认,保留原文和润色版供用户选择(见步骤六) |


约束规则

关联: 约束规则与工作流程各步骤的对应关系——步骤二(评分标准一致)、步骤三(冲突必须先检测)、步骤四(基础稿选择)、步骤五(融合而非拼接)、步骤六(最小必要润色)、步骤七(必须输出报告);错误处理表中的

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 merge-drafts-1776176293 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 merge-drafts-1776176293 技能

通过命令行安装

skillhub install merge-drafts-1776176293

下载

⬇ 下载 merge-drafts v1.1.0(免费)

文件大小: 4.74 KB | 发布时间: 2026-4-17 15:23

v1.1.0 最新 2026-4-17 15:23
feat: 30-round autoresearch optimization — 13 error scenarios, 10 constraint rules, writing style principles, scoring tiers, cross-referenced workflow

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