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解決的問題

許多使用者難以讓AI準確模仿特定作者的寫作風格，往往僅依賴少量範例與模糊的提示。這通常導致表面化的模仿，而忽略了作者作品中更深层的結構與認知模式。

如何運作

本專案不採用直接模仿，而是提供一種系統性的「萃取」過程，將作者的作品集（理想情況下20篇以上文章）分解為一組可重複使用的規則，稱為「寫作DNA」。該過程包含六個層次的分析：

• L1 表層語言：分析詞彙頻率、句子長度、標點符號、常用表達。
• L2 文章結構：識別鈎子、主體架構、過渡方式、結論模式。
• L3-L5 認知框架：提取主題選擇邏輯、素材偏好、世界觀與核心假設。
• L6 視覺風格：分析圖像位置、佈局、字型層級、色彩使用，適用於圖文並茂的內容。

這些分析結果以獨立的Markdown檔案形式保存（例如 Language-DNA.md、Structure-Template.md），AI代理在撰寫前讀取這些檔案，以確保風格的穩定且忠實的再現。

適用對象

• 希望將自身寫作風格作為數位資產保存的寫作者。
• 想要分析並複製其他帳號或作者穩定寫作風格的內容創作者。
• 希望為AI代理提供一致且結構化風格複製上下文的使用者。

核心亮點

• 多層分析：超越表面語氣，深入分析結構、認知框架與視覺呈現。
• 語言無關：將「對話語言」與「輸出語言」分離，允許使用者用一種語言提示，生成另一種語言的DNA。
• 整合去AI化：包含配套技能 lieflat-less-ai-tone，在優先保留萃取後作者獨特特徵的同時，去除常見的AI生成語言模式。
• 結構化輸出：生成一個全面的 Writing-DNA.md 檔案，作為AI代理的單一入口點。