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解决的问题

许多用户难以让AI准确模仿特定作者的写作风格，往往依赖少量示例和模糊的提示。这通常导致表面化的模仿，而忽略了作者作品中更深层的结构和认知模式。

如何工作

本项目不采用直接模仿，而是提供一种系统性的“提炼”过程，将作者的作品集（理想情况下20篇以上文章）分解为一组可复用的规则，称为“写作DNA”。该过程包含六个层次的分析：

• L1 表层语言：分析词汇频率、句子长度、标点符号、常用表达。
• L2 文章结构：识别钩子、主体架构、过渡方式、结论模式。
• L3-L5 认知框架：提取主题选择逻辑、素材偏好、世界观和核心假设。
• L6 视觉风格：分析图像位置、布局、字体层级、色彩使用，适用于图文并茂的内容。

这些分析结果以独立的Markdown文件形式保存（例如 Language-DNA.md、Structure-Template.md），AI代理在写作前读取这些文件，以确保风格的稳定且忠实的再现。

适用人群

• 希望将自身写作风格作为数字资产保存的写作者。
• 想要分析并复现其他账号或作者稳定写作风格的内容创作者。
• 希望为AI代理提供一致且结构化风格复现上下文的用户。

核心亮点

• 多层分析：超越表面语气，深入分析结构、认知框架和视觉呈现。
• 语言无关：将“对话语言”与“输出语言”分离，允许用户用一种语言提示，生成另一种语言的DNA。
• 集成去AI化：包含配套技能 lieflat-less-ai-tone，在优先保留提炼出的作者独特特征的同时，去除常见的AI生成语言模式。
• 结构化输出：生成一个全面的 Writing-DNA.md 文件，作为AI代理的单一入口点。