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效率敏感数据clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

dan-koe-writer丹科作家

Agent Skill

dan-koe-writer 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,992

周安装

168

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,398
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:dan-koe-writer(丹科作家)
来源仓库:https://github.com/alleliu/dan-koe-writer
安装命令:
openclaw skills install dan-koe-writer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install dan-koe-writer

简介

Dan Koe写作工具箱拆解爆款文章要素,组装新内容提升创作效率。

  • 适用于公众号、小红书等社交媒体文案策划和灵感激发。
  • 基于APAG框架提供结构化写作指导,支持创意积木组合。
  • 需用户提供参考案例,确保风格适配和内容原创性。
  • dan-koe-writer 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
dan-koe-writer
description
Dan Koe 写作方法论工具箱。基于 OpenClaw Agent 模型,把爆款内容拆解成「创意积木」,再组装成新文章。触发场景:(1) 用户要拆解爆款文章并提取写作要素;(2) 用户需要写作方向或创意灵感;(3) 用户要生成完整的公众号/小红书/推特文章;(4) 用户想学习 Dan Koe 的 APAG 框架、POV 写作或创意积木系统。
⚠️ 免责声明:本技能基于 Dan Koe 公开分享的写作方法论整理,用于帮助用户学习并应用这些方法论创作原创内容。所有示例积木仅供学习参考,用户应使用自己的原创文章进行拆解和写作。 - Dan Koe 官网:https://www.dankoe.com - Newsletter 订阅:https://thedankoe.com/letters - 书:The Art of Focus(亚马逊) - 本技能与 Dan Koe 本人及其商业产品无官方关联

Dan Koe Writer

基于 Dan Koe 写作方法论的多智能体写作工具,把爆款内容拆解成「创意积木」,再组装成新内容。

注意:本工具调用 OpenClaw Agent 的模型(minimax-m2.7),不需要额外配置 API Key。

核心流程

爆款内容
    ↓ [goldmine.py]
积木库(7类积木)
    ↓ [spark.py]
创意方向(供 Agent 使用)
    ↓ [Agent 调用自己的模型]
完整文章

工作目录

dan-koe-writer/
├── scripts/
│   ├── goldmine.py   # 拆解爆款 → 提取积木(输出 prompt 供 Agent 调用)
│   ├── spark.py      # 从积木库生成创意方向(支持 JSON 输出)
│   └── write.py      # 从积木库构建写作 context(输出 prompt 供 Agent)
└── references/
    └── knowledge/    # 积木库(7类 Markdown 文件)

积木库初始有 Dan Koe 方法论示例积木,可直接使用。

积木库说明

文件内容使用场景
hooks.mdAttention 钩子标题/开头抓住注意力
paradoxes.md悖论引发认知冲突
arcs.md转化弧故事线:Before→顿悟→After
core_problems.md核心问题引发读者共鸣
golden_phrases.md金句收尾、被转发引用
structures.md结构模式APAG/PAS/Before-After
perspectives.md观点POV(独特视角)

使用方式

1. 拆解爆款内容

cd <skill>/scripts

# 抓取微信文章
python goldmine.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx"

# 从本地文件拆解
python goldmine.py --file article.txt --source "文章标题"

# 直接输入文本
python goldmine.py --text "文章内容..." --source "手动输入"

输出:告诉 Agent 需要调用自己的模型提取积木。

2. 从积木库生成创意方向

# 生成3个创意方向(Markdown)
python spark.py

# 生成5个方向
python spark.py --count 5

# 指定话题过滤
python spark.py --topic "写作"

# 输出 JSON 格式(供 Agent 解析)
python spark.py --json

# 只用钩子生成
python spark.py --hook

# 固定种子(可复现)
python spark.py --seed 42

3. 生成完整文章

# 公众号长文
python write.py --topic "写作" --platform wechat --length 2000

# 小红书笔记
python write.py --topic "AI" --platform xhs --length 800

# 推文
python write.py --topic "自律" --platform twitter

# 输出 JSON 格式(包含 prompt)
python write.py --topic "个人品牌" --json

4. Agent 使用方式

Agent 读取脚本输出后,自行调用模型处理:

# 示例:Agent 读取 spark.py 的 JSON 输出
result = subprocess.run(["python", "spark.py", "--json"], capture_output=True)
ideas = json.loads(result.stdout)

# 然后用 Agent 的模型生成文章
for idea in ideas:
    article = await agent.generate(idea)

Dan Koe 方法论速查

APAG 框架

维度作用关键问题
Attention钩子,抓住注意力如何让人停下来?
Perspective描绘敌人,指出错误观念读者现在的错误想法是什么?
Advantage描绘英雄,提出正确视角如何让他们看到新的可能?
Gamify给出可操作步骤清晰、具体、下一步是什么?

POV > Niche

  • Niche 陷阱:选垂直领域 → AI 更快更好 → 被替代
  • POV 本质:你是 lens(透镜),不是垂直领域专家
  • 为什么不可复制:你的经历 + 目标 + 价值观的独特折射,AI 无法复制

积木类型使用指南

  • 钩子:用在标题、第一行,制造停顿
  • 悖论:放在开头或转折处,引发"这不对啊"的反应
  • 转化弧:规划文章整体故事线
  • 核心问题:戳中读者痛点引发共鸣
  • 金句:收尾或关键转折,制造记忆点
  • 结构:选择适合内容类型的框架
  • 观点:贯穿全文的独特视角,差异化核心

写作事业 6 步

  1. 选一个你无法停止谈论的话题
  2. 头脑风暴,提出独特观点
  3. 每周写 500-1000 字(短+长结合)
  4. 把长文拆解为每日短帖
  5. 学会让作品被分享(流量 > 写作)
  6. 用经验变现

短内容写作关键

  • 不是消费者,是研究者:看到好帖子试着用自己的观点重写
  • 结构训练:模仿句式 → 转化为自己的声音
  • 积木组合:同一金句/悖论可用于不同话题的写作

技术说明

  • 模型:使用 OpenClaw Agent 配置的模型(openrouter/minimax/minimax-m2.7
  • 无需额外 API Key:脚本只做数据处理,LLM 调用由 Agent 完成
  • JSON 输出:所有脚本支持 --json 参数,方便 Agent 解析

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

88.85%
按下载量换算1,242

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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