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daxiang-article-formatter大象文章格式器

Agent Skill

daxiang-article-formatter 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

2,793

周安装

113

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

877
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:daxiang-article-formatter(大象文章格式器)
来源仓库:https://github.com/daxiangnaoyang/daxiang-article-formatter
安装命令:
openclaw skills install daxiang-article-formatter
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 daxiang-article-formatter

简介

为自媒体文章提供结构优化、视觉增强、信息呈现及移动端适配,生成易读、美观且适合公众号、小红书等平台的排版文本。

SKILL.md

Article Formatter - 自媒体文章排版专�?

技能描�?

专为自媒体文章(公众号、小红书、知识星球等)提供高质量排版服务,将长文转化为易读、美观、移动端友好的格式�?

核心能力

1. 文章结构优化

  • 层级标题系统:H1(主标题)→ H2(章节)�?H3(小节)�?H4(细节)
  • 逻辑分段:每段不超过3-5行,便于移动端阅�?- 过渡自然:章节间使用分割线或过渡�?

2. 视觉元素增强

  • Emoji作为视觉锚点�? - �?表示优势/正确做法

- �?表示劣势/错误做法 - 💡 表示洞察/建议 - 📊 表示数据/案例 - �?表示快�?高效 - 🎯 表示目标/结论

  • 图标使用:用简单图标(如📍、🔥、💰)增强可读�?- 色块强调:用引用块或背景色突出重�?

3. 信息呈现优化

对比型内�?使用表格或对比框�?```

┌─────────────────┬─────────────────�?�? ChatGPT �? Claude �?├─────────────────┼─────────────────�?�?128k tokens �?200k tokens �?�?10万字 �?15-20万字 �?└─────────────────┴─────────────────�?```

列表型内�?- �?�?/ �?/ 💡 等emoji代替传统圆点

  • 关键词加粗,便于扫读
  • 每条列表控制�?-2�?

案例型内�?使用引用块:

真实案例 学员小王,做自媒体的。以前用ChatGPT,每次分析竞品文章,只能分析3-5篇。换成Claude后,一次性分�?0篇,还能找出它们的共同规律。现在,他的选题效率提升�?倍�?

4. 数据可视�?- 核心数据突出:用色块或边框强调数�?- 对比数据:使用进度条或对比图�?- 关键指标:用 💰 📊 🎯 等emoji标识

5. 行动召唤(CTA�?- 用分隔线隔离CTA区域

  • emoji + 短句形式
  • 明确的行动指引:
  ---
  如果你也想学AI,现在就是最好的时机  
  **关注我,获取更多AI实战技巧!**  
  👍 点赞、在看、转发,让更多人了解AI�?  ```

## 文章类型适配

### 干货型文�?- 结构:问�?�?分析 �?方案 �?案例 �?总结
- 重点:逻辑清晰,案例详�?- 视觉:多引用块,数据可视�?
### 评测型文�?- 结构:背�?�?对比维度 �?优缺�?�?适用场景 �?结论
- 重点:客观中立,对比清晰
- 视觉:对比表格,评分体系

### 教程型文�?- 结构:准�?�?步骤1 �?步骤2 �?... �?常见问题
- 重点:步骤清晰,可操作性强
- 视觉:编号列表,截图标注

### 观点型文�?- 结构:现�?�?分析 �?观点 �?论证 �?总结
- 重点:观点鲜明,论证有力
- 视觉:引用块,金句提�?
## 移动端优化规�?
### 长度控制
- 标题:≤ 20�?- 段落:≤ 5�?- 句子:≤ 30�?- 列表项:�?2�?
### 间距控制
- 段落间:1个空�?- 章节间:2-3个空行(或分割线�?- 引用块:前后�?个空�?
### 字体层级
- H1(主标题):28-32px,加�?- H2(章节)�?4-26px,加�?- H3(小节)�?0-22px,加�?- 正文�?6-18px,常�?- 引用/注释�?4-15px,斜体或浅色

## 颜色系统(深色模式)

### 主色
- 背景�?000000 �?#1a1a1a
- 正文�?ffffff
- 标题�?ffffff

### 强调�?- 高亮�?ff6b6b(红粉)
- 边框�?ffd93d(黄色)
- 引用块:#4a90e2(蓝色)

### 辅助�?- 二级文本�?b3b3b3
- 链接�?6bcfff
- 成功�?6bff6b
- 警告�?ffd93d

## 工作流程

### 输入
- 原始文章文本
- 目标平台(公众号/小红�?知识星球等)
- 特殊要求(如有)

### 处理步骤
1. **结构分析**:识别文章类型,确定排版策略
2. **内容重组**:添加标题层级,分段,添加过�?3. **视觉增强**:添加emoji、图标、色�?4. **信息优化**:对比内容表格化,案例引用块�?5. **移动端适配**:控制长度、间距、字�?6. **CTA优化**:添加行动召�?
### 输出
- 排版后的完整文本
- 可直接复制到目标平台
- 适配移动端和桌面�?
## 最佳实�?
### DO �?- 每个主要观点配一个案�?- 用emoji增强可读�?- 关键信息用色块或边框强调
- 章节间用分割�?- 段落控制�?-5�?- 对比型内容用表格

### DON'T �?- 不要有大段密密麻麻的文字
- 不要滥用emoji(每个emoji都要有目的)
- 不要用超�?级标�?- 不要用复杂的markdown语法
- 不要忽视移动端体�?- 不要在段落间留过多空�?
## 示例对比

### 原始版本

Claude�?个核心优�?1. 超长文本处理能力 这是Claude最核心的护城河。ChatGPT的上下文窗口�?28k tokens,约等于10万字。而Claude 3可以达到200k tokens,约等于15-20万字。这意味着什么?你可以一次性上传一本电子书,让它总结核心观点�?```

优化后版�?```

Claude�?个核心优�?

1. 超长文本处理能力 📊

这是Claude最核心的护城河�?

  • ChatGPT�?28k tokens �?10万字
  • Claude 3�?00k tokens �?15-20万字

这意味着什么?

�?你可以一次性上传一本电子书,让它总结核心观点 �?你可以把整个项目文档丢给它,让它找出逻辑漏洞 �?你可以粘�?0万字的行业报告,让它做深度分�?```

质量检查清�?

  • [ ] 所有段落≤ 5�?- [ ] 每个章节有清晰标�?- [ ] emoji使用有目的,不滥�?- [ ] 对比内容用表格呈�?- [ ] 案例用引用块
  • [ ] CTA清晰明确
  • [ ] 移动端友好(16px字体,适当间距�?- [ ] 颜色使用不超�?�?- [ ] 无大段密集文�?- [ ] 逻辑流畅,过渡自�?

技术限�?

  • 仅支持markdown语法
  • 不支持HTML/CSS
  • 不支持自定义字体
  • 颜色支持取决于平�?

更新日志

v1.0 (2026-03-06)

  • 初始版本
  • 基于Claude vs ChatGPT文章对比总结
  • 确立核心排版规则和视觉系�?

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

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

74.92%
按下载量换算657

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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