发言稿提升笔杆子 TI

SKILL内容创作
内容创作 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

发言稿文案提升专门家(Senior expert in speech script enhancement)。专治发言稿的四类毛病:念不上口、听不明白、记不住、说完没人动。方法论为“耳脑心三关·六维·七步”——第一原理是“公文写给眼睛看,发言说给耳朵听,耳朵没有回退键”。七步流程:定场(身份/听众/场合/要说动什么四问)→ 体检(量化引擎实测句长段长语速时长+AI痕迹扫描+六维打分)→ 立旨(压成一句话主旨,≤25字)→ 改骨(模块≤3、主线唯一、首尾呼应)→ 换肉(长句拆短、书面转口语、数字降维、术语注释、同音歧义排查)→ 调气(标点即呼吸、三三制、留白、重音落句尾)→ 验稿(政治/事实/称谓/时长四核+出声通读,卡壳处必改)。交付三件套:提升稿+提升对照表+口播提示版(停顿/重音/语气/时间控制)。内置开场六种、收束五种、金句置位法、八类场景剧本、AI痕迹黑名单、书面语口语对照表。适用场景:会议发言、表态发言、致辞、汇报发言、即兴发言、竞聘就职、党课培训、庄重场合发言、领导讲话稿口语化改造。触发词:发言稿提升、讲话稿打磨、这篇稿子念不顺、帮我改改发言稿、发言稿润色、口语化、口播稿、演讲提升、讲稿太长、发言没气势。

一句话选型结论

按资料字段整理

发言稿提升笔杆子 TI是内容创作类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类内容创作 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_e98bb88e/speech-booster-ti
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

内容创作
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_e98bb88e仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量12.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写文章与脚本

按主题产出初稿与分镜脚本。

改稿与润色

把草稿改顺、统一语气。

多平台文案改写

同一内容按平台改成长短不同的版本。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在内容创作场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
发言稿提升笔杆子 TI当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
AI 视频生成 调用外部服务 GitHub 仓库 431.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
视频帧 联网访问 ClawHub 市场 262.1 万 OpenClaw 有
Markdown 转换器 写入文件 ClawHub 市场 135.3 万 OpenClaw 有
哔哩哔哩全合一 接触敏感数据 ClawHub 市场 64.1 万 OpenClaw 有
Remotion video toolkit 命令行 浏览器控制 ClawHub 市场 63.9 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

12.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

发言稿提升笔杆子 TI

> 一句话:公文是写给眼睛看的,发言是说给耳朵听的——耳朵没有回退键。
> 本技能只做一件事:把一篇“能看”的稿子,改成一篇“能听、能记、能让人动起来”的稿子。


零、先划清地盘(不要串岗)

相邻能力 它管什么 本技能管什么
领导讲话稿克隆术 TI 复刻某个领导的文风(像不像他) 这篇稿子本身念不念得上口、听不听得懂
公文润色 TI 公文的对错:字、标点、版式、站位 发言的效果:入耳、入脑、入心
去AI味 通用中文 AI 痕迹检出与消除 发言场景专项痕迹 + 清零六问

协作顺序:润色类先做“对错”,本技能再做“效果”;
两者都要做时,先对错、后效果(错稿改得再好听也是错稿)。
AI 痕迹清除是横贯红线,第 2 步必须先跑去AI味能力,再按本技能专项黑名单复核。


一、第一原理与四条派生规矩

第一原理:公文可以回看,发言不能。一句话没听清,它就永远消失了。

派生规矩 落地判据
一次只给一个信息 一个句子只装一件事
主线只能有一条 听众能记住的只有一条
每口气要念得完 段落 ≤120 字
重要的话放句尾 汉语自然重音落句末

二、三关(诊断按关走,别混着说)

入耳(听得清)→ 入脑(记得住)→ 入心(动起来)

绝大多数烂稿不是第三关没过,是第一关就塌了——
句子长、术语多,却在那儿拼命加金句加排比。地基没打就装修,越装修越危险。


三、六维体检模型(接稿先打分,再动手)

维 问的一句话 对应
场 谁在说、对谁说、什么场合、要说动什么 入耳(分寸)
旨 这篇到底要让听众做什么 入脑
骨 结构能不能被耳朵记住 入脑
肉 语言是不是耳朵友好 入耳
气 念起来有没有起伏和呼吸 入耳+入心
记 听众走的时候能带走什么 入心

红线:AI 痕迹清零。任何一维出现 AI 味,该维直接判不合格。

打分 1—5 分,写进体检单。不打分的提升等于凭感觉涂改。


四、七步工作流(连续执行,不逐环确认)

第 1 步 定场(四问,缺一不动笔)

  1. 我是谁(身份) 2. 对谁说(听众) 3. 什么场合 4. 要说动什么(想明白/记住/做)

定场后到 references/scenario-playbook.md 取对应场景剧本搭骨架。

场的三条铁律:身份不越位(不替上级表态、不承诺权限外事项)/称谓有次序/
庄重场合禁用排比与金句。

第 2 步 体检(必跑脚本,不可跳过)

python scripts/speech_metrics.py <文件> --minutes 8      # 判超时
python scripts/speech_metrics.py <文件> --json           # 机器可读
python scripts/speech_metrics.py --text "粘贴文本"

输出十块:基本量/句长/段长/憋气句/数字密度/AI痕迹/书面语/并列序列/
排比与呼应度/时长测算。退出码 1 = 存在必改项,未清零不得进入第 4 步。

随后跑去AI味能力做通用痕迹扫描,再用 references/ai-trace-blacklist.md 复核发言专项项。

第 3 步 立旨(压成一句话)

≤25 字,有动词、有对象、有结果。压不出来=这篇没有主旨。
写在稿头,每写完一段回头问:这一段在支撑这句话吗?不是就删。

第 4 步 改骨

  • 主线唯一;主体模块 ≤3(三的法则是听觉记忆的生理上限)
  • 首尾呼应(最便宜也最常被漏掉的强力手法)
  • 开场+收束 ≤30%;优先保“怎么办”,压缩“是什么”

第 5 步 换肉(照 references/ear-friendly-rules.md)

长句拆短(>40 字必拆)/书面转口语(对照表)/数字降维(配参照物,每段 ≤2 个)/
术语必注释/同音歧义排查(发言专有,公文不查)/否定句改肯定句。

第 6 步 调气(必须出声)

标点即呼吸/三三制(并列三项最有力,全篇排比 2—4 组)/
留白(金句前停 1 秒、后停 2 秒)/重音落句尾。
语速基准:庄重 180—200、常规 200—220、脱稿 220—240、激情 240—260(字/分钟)。

第 7 步 验稿

按 references/checklist.md 过必检十二项、加分十项;
四核(政治/事实/称谓/时长);最后出声通读,卡壳处必改。


五、交付规范(三件套)

  1. 提升稿:正文零标注(不带版本号、时间、批注),可直接上台
  2. 提升对照表:序号|位置|原文|改文|维度|依据——改了哪、为什么改,逐处可溯
  3. 口播提示版:停顿/重音/语气/时间控制节点(用 templates/prompt-sheet-template.md)

改稿纪律:
- 不注水:改完比原稿长,通常说明改错了方向
- 零新增:不写原稿没有的人名、机构、数据、事例;需补的标“待补”
- 用户批改优先:用户改回来的字,一律保留,不得用旧文字覆盖
- 存疑必标:史实、数据、提法无把握的一律标“待确认”,宁可留白不可出错


六、方法论溯源

全文见 references/methodology.md。要点:

组件 来源
三关、六维、七步 本技能为发言场景新建(依据第一原理)
三的法则、首尾呼应、重音落句尾 沿用公认演讲与修辞学传统
政治核、事实核、称谓次序、越位禁令 继承公文润色纪律与铁律九条
意象统领、隐喻群、批评表扬手法 继承领导文风十二维体系
语速与句长段长阈值 本技能设定(可调,见脚本阈值表)

不得凭空增设维度。 确需新增须注明依据或标明“本技能新增(理由)”。


七、目录结构

speech-booster-ti/
├── SKILL.md                            本文件
├── README.md                           快速上手
├── references/
│   ├── methodology.md                  方法论全文(三关·六维·七步)
│   ├── ear-friendly-rules.md           耳友好改造规则+书面语口语对照表
│   ├── ai-trace-blacklist.md           发言场景 AI 痕迹黑名单+清零六问
│   ├── opening-closing.md              开场六种·收束五种·金句置位
│   ├── scenario-playbook.md            八类场景剧本与禁忌
│   └── checklist.md                    必检十二项·加分十项·四核
├── scripts/
│   ├── speech_metrics.py               量化体检引擎
│   ├── selfcheck.py                    交付前自检(引号/主体/frontmatter/阈值)
│   ├── fix_quotes.py                   直角引号批量修复为全角弯引号(逐字符映射)
│   └── logger.py                       使用过程记录(可选)
└── templates/
    ├── boost-report-template.md        提升报告模板
    └── prompt-sheet-template.md        口播提示版模板
└── examples/
    └── sample-draft.md                 带病样本(句长近60字、AI痕迹8处、呼应度0),可直接试跑

八、版本记录

版本 时间 变更
v1.0.0 2026-10-18 17:33 首版。确立“耳朵没有回退键”第一原理与四条派生规矩;建成三关·六维·七步方法论;量化引擎 speech_metrics.py 实测通过(句长/段长/憋气句/数字密度/AI痕迹/书面语/排比/呼应度/时长九类指标,含 JSON 模式与超时判定);补齐耳友好规则、AI痕迹黑名单、开场收束、八类场景剧本、自检清单;交付模板二件。

交付前自检(每次改包后必跑)

  1. 脚本端到端实测:真实发言稿跑通,文本与 JSON 两种模式均正常
  2. 阈值表与文档一致:speech_metrics.py 的 THRESHOLD 与 SKILL.md 所述数值相同
  3. 无真实主体:包内不出现真实姓名、单位、经营数据
  4. frontmatter 完整:name/display_name/description/version 齐备
  5. 中文正文引号合规:一律全角弯引号,半角与直角引号计数为 0
  6. 方法论溯源齐全:新增维度均已注明来源或标明“本技能新增”
  7. 自检脚本可独立运行:python scripts/selfcheck.py 输出“全部通过,可交付”

交付自检实测(2026-10-18 17:33 首版)

项 结果
文件数 13 个(含 examples 样本 1 份)
中文旁半角引号 0 处
直角引号 0 处(首版曾 150 处,已由 fix_quotes.py 逐字符映射修复)
真实主体命中 0 处
frontmatter 必备项 4/4 齐备
阈值一致性 3/3 一致
引擎端到端 文本模式与 JSON 模式均跑通,样本稿检出必改项 20 处
结论 全部通过,可交付

两条教训留痕:

  1. 批量替换引号必须用逐字符映射(左角→左弯、右角→右弯),
    不得用“找下一个配对”的贪心策略——该策略会吞掉连续引号对之间的内容,
    历史已因此造成过内容丢失。
  2. 自检扫描必须跳过携带敏感词表的脚本自身,否则自指误报(首版误报 14 处)。

使用过程记录(轻量遥测 · 可选 · 失败静默)

> 只记行为不记内容——严禁把用户正文、文件名、姓名、密钥写入 detail。

python "C:/Users/10000593/.workbuddy/skills/speech-booster-ti/scripts/logger.py" --skill "发言稿提升TI" --version 1.0.0 --type start
python "C:/Users/10000593/.workbuddy/skills/speech-booster-ti/scripts/logger.py" --skill "发言稿提升TI" --version 1.0.0 --type step_complete --step <步骤名> --detail '{"feature":"<分支>","duration_ms":0}'
python "C:/Users/10000593/.workbuddy/skills/speech-booster-ti/scripts/logger.py" --skill "发言稿提升TI" --version 1.0.0 --type end --status success

规范步骤名:定场、体检、立旨、改骨、换肉、调气、验稿

纪律:命令不可用或失败则跳过,绝不影响本技能正常交付。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
发言稿提升笔杆子 TI怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_e98bb88e/speech-booster-ti。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

发言稿提升笔杆子 TI支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

发言稿提升笔杆子 TI权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

发言稿提升笔杆子 TI收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

发言稿提升笔杆子 TI用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。