撰写营销文案并消除所有AI写作痕迹，使最终文本读起来完全像人类所写。

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mikiarlo3/ai-copywriter

来源：https://github.com/mikiarlo3/ai-copywriter

AI文案撰写器。人类语调。轻松阐释复杂概念。enso

AI文案撰写工具

由Mickey Haslavsky (https://github.com/mikiarlo3) 开发

这是一项便携式智能体技能，能完成文案工作中常被其他工具分割处理的两个环节：它能撰写吸引注意力的文案（包括爆款标题、简短描述、界面文案、邮件主题行），同时能消除所有AI生成文本的痕迹，使最终成果读起来如同人类亲笔。该技能以纯Markdown格式编写，可在任何支持技能式指令的平台运行。

该技能基于blader开发的Humanizer (https://github.com/blader/humanizer) 构建，该工具将维基百科“AI写作特征“指南整合为33种可识别、可修复的模式。这33种模式在本技能中完整保留且未作修改。本技能创新性地实现了反向操作：不仅事后清理文本，更在撰写标题、产品描述和按钮文案时，就确保内容能有效转化且完全规避所有AI特征。

文案撰写方法论源自enso.bot/research (https://enso.bot/research)，enso团队在此研究如何通过营销实现最佳沟通效果。该研究反复验证的核心结论是：当文案从受众的感受出发，用最简单直接的语言阐释概念时，才能发挥真正效力。本技能正是将这一研究成果转化为实用工具。

运行原理

顶尖文案撰写者思考的不是产品本身，而是屏幕另一端的受众。这是enso.bot/research (https://enso.bot/research) 沟通研究的核心，也是本技能的工作方式：在动笔之前，它会回答两个关键问题。

在文案触达的瞬间，受众正处于怎样的情绪状态？ 关注的不是用户画像，而是具体情境下的个体。标题出现在用户快速滑动时——他们可能半秒后就离开；错误提示出现在用户任务突然中断且可能正在自责时；空白状态页出现在新手用户可能因操作不当而默默担忧时；邮件主题行出现在用户习惯性删除邮件时。情绪决定文案的语气、长度和结构优先级：受挫的用户需要在前三词内看到解决方案；持怀疑态度的用户需要先看到证据而非形容词。如果技能无法判断受众情绪，它会询问读者身份及其当前遭遇。

用什么最简单的方式解释这个概念？ 如果产品描述无法像在厨房餐桌旁聊天那样通俗易懂，说明理解程度还不足以进行有效推广。技能会持续追问产品真实功能直至实现清晰表达。所谓“简单“意味着：使用短句、常见词汇、每句表达单一观点，且无需读者查阅或重读。读者无需费神，所有工作由撰写者承担。

为获取这些答案，技能在写作前会进行访谈。它首先要求提供三方面信息（一次性提问，会自动排除你已提供的内容）：ICP（理想客户画像——精确到他们会为何在深夜搜索什么）、品类（读者心智货架的分类位置，决定对标竞品）以及故事（文案背后的真实场景，包含实际数据）。随后它会压力测试这个故事：其中是否有令人惊讶的数据、曾濒临失败的时刻、被证伪的信念、或值得在晚餐时主动分享的桥段？如果没有，它会继续挖掘直到找到既真实又有趣的故事，因为基于薄弱故事产生的文案总是流于平庸。

即使信息表面完备，它仍会深入追问。如果ICP信息连同事都不感到意外，如果无法区分品类基本要求与差异化亮点，如果无法逐字写出读者深夜的搜索查询，它会发起追加提问（“用户会用什么原话抱怨痛点？”“品类中有什么主张是其他竞品不敢提出的？”），而非绕过信息空白强行写作。那些看似存在却笼统的答案，会像缺失答案一样被主动质疑。

技能生成的每个变体都是对这两个问题的回应。当它推荐某个方案时，理由永远基于读者情绪，而非“这个更带劲“。

为何将两种功能整合到单一技能中

若要求模型生成标题，你可能会得到“解锁终极指南，革新你的工作流程“。若要求调整语气，则可能变得平淡无人点击。这两种失败源于同一问题：模型思考的是产品及其形容词，而非读者及他们转瞬即逝的注意力。

有效的文案必须具体。“我们一下午就为AWS账单节省了4万美元“之所以能获得点击，是因为承诺具体可验证。“改变游戏规则的云端节省方案“会被直接略过，因为读者的过滤机制在内容被识别前就已将其删除。人性化规则不是对文案写作的限制，而是使其优质的核心要素。

技能还拒绝虚构产品事实。如果最佳标题需要数据支撑，数据必须由你提供。它会主动询问而非编造。

安装方式

Skills CLI

使用跨智能体技能CLI进行全局安装，使技能在所有项目中可用：

npx skills add mikiarlo3/ai-copywriter --global

更新现有安装：

npx skills update ai-copywriter --global

安装至所有支持的智能体平台：

npx skills add mikiarlo3/ai-copywriter --global --agent '*'

若需项目本地安装（可提交至版本库并与协作者共享），请省略--global参数。安装后需启动新的智能体会话或重新加载技能。

Claude Code插件

Claude Code用户也可将其作为插件安装：

/plugin marketplace add mikiarlo3/ai-copywriter
/plugin install ai-copywriter@ai-copywriter

之后通过/ai-copywriter:ai-copywriter调用技能。

手动安装

任何支持技能的平台均可直接使用该技能，因其核心文件为SKILL.md。将其安装至平台指定的技能目录即可：

git clone https://github.com/mikiarlo3/ai-copywriter.git /path/to/your/skills/ai-copywriter

在ChatGPT、Manus及其他AI工具中的使用方法

整个技能仅由一个Markdown文件构成，无代码或依赖，任何支持文本输入的LLM均可运行。通用方法始终相同：将SKILL.md内容置于模型前，指令其遵循规则，然后提出请求。

Claude（claude.ai及Claude应用）。 Claude Code用户应使用上述插件或Skills CLI安装。在claude.ai上，创建项目后将SKILL.md上传至知识库，并在项目指令中添加一行：“所有文案撰写与人性化请求均遵循SKILL.md。“若为单次对话，可在首条消息中附加该文件并附上相同指令。

ChatGPT。 创建自定义GPT，将SKILL.md完整内容粘贴至指令字段；此后所有与该GPT的对话都将运行该技能。若为单次对话，首条消息粘贴文件内容并补充：“后续对话请遵循此指令。”

Manus。 Manus原生支持技能格式，因此无需粘贴文件；应通过安装获取。进入设置>技能>+添加，可通过粘贴此仓库URL从GitHub导入，或下载仓库ZIP文件（点击GitHub“Code“按钮后选择“Download ZIP“）并上传。安装后，在对话中使用/ai-copywriter调用。如GitHub导入报错，请改用ZIP上传——无论仓库分支配置如何均可正常工作。

其他LLM。 若控制着系统提示词，将SKILL.md置入其中；否则将其作为首条消息内容。该文件体积小巧（约8000个词符），能轻松适配任何现代模型的上下文窗口。

使用方法

撰写文案

描述需求并提供原始素材（产品信息、目标受众、事实数据）。标题将生成5-10个不同角度的变体并附推荐：

/ai-copywriter

为这篇博客文章撰写标题：[粘贴草稿或摘要]

为发票应用的客户列表界面撰写空白状态提示、错误消息和按钮文案。

为该落地页撰写155字符以内的元描述：[粘贴页面文案]

根据以下内容撰写LinkedIn帖子：[用你自己的语言描述发生的事情，
包含真实数据和具体场景]

撰写战略性博客文章

针对创始人阶层的深度观点文章（“传统方法失效，新范式已来临“类内容），技能遵循专用模板：references/strategic-blog-template.md。请求撰写战略性或品类定义类博客文章时，请提供任何现有素材：

/ai-copywriter

撰写战略性博客文章。

主题：传统对外销售方式为何失效，AI原生企业如何应对
目标读者：早期B2B企业创始人，正进行自主市场开拓
传统方法：大规模冷邮件序列
转变趋势：通过社群与产品驱动分销实现增长
案例：[你观察到执行此转型的企业，及其具体做法]
论据：[数据、创始人访谈、你可验证的实验]

仅需提供主题和目标读者即可启动；技能会通过访谈获取其余信息。从你发出指令到文章完成，将经历以下过程：

1. 信息收集。 技能针对此格式开展标准访谈（ICP、品类、故事）：明确读者身份、文章所属心智货架，最关键的是观察到的模式。此处对故事真实性的检验极为严格。如果你未实际观察企业践行新方法，尚无文章可写，技能将持续挖掘而非凭空撰写趋势文章。

2. 框架构建。 按模板组织材料：以失效方法与矛盾现象（部分企业逆势增长）开篇；用2-4个阶段的历史梳理使论点显得必然；为新范式创造2-5个字的核心概念；提出1-2条基础规则；列出4-7条编号策略，每个企业案例需解释运作机制，每节以可操作的经验收尾。

3. 文案优化。 标题需通过爆款规则检验（多角度变体、禁用词列表、基于读者情绪的推荐理由），导语需针对怀疑趋势文章且担忧自身方法过时的读者撰写。

4. 人性化审核。 全文在呈现前需针对33种模式完成“草稿-审核-定稿“循环。战略类文章是意义膨胀、AI词汇、格言式表达的高发区，此审核环节不可或缺（模板中已明确说明）。

全程遵循不虚构原则：技能不会编造企业成果、引言、社群规模或市场数据来强化论点。证据必须来自你或具名来源，不确定的因果关系需使用谨慎表述。

你将获得一个标题（含变体与推荐理由）、单句副标题，以及1500-2500字的文章：包含导言、阶段分析、命名的新范式、基础规则、编号策略和精炼的总结框架。

文本人性化处理

粘贴文本，消除AI痕迹后返回：

/ai-copywriter

请人性化处理此文本：[你的文本]

指向具体文件可原地重写文本：

人性化处理docs/launch-post.md中的文本

语调校准

如需匹配你的个人写作风格，请提供写作样本：

/ai-copywriter

这是我用于语调匹配的写作样本：
[粘贴2-3段你自己的文字]

现在人性化处理此文本：
[粘贴待处理的AI文本]

技能将分析你的句子节奏、用词习惯和写作特点，并将其应用于重写过程，而非生成通用“清洁“文本。

文案撰写模式涵盖范围

每种格式都对应两个问题在读者一天中不同时刻的应用：

爆款标题。 读者处于滑动浏览状态，感到无聊且无需对你负责。因此需要：具体承诺、真诚的好奇缺口、使用读者词汇而非行业术语。禁用词汇：终极、颠覆性、解锁、提升、革命性，以及“你绝对想不到“。需提供多角度变体（数字、疑问、矛盾、结果、具名敌人、操作指南），而非单一方案。

简短描述。 读者正同时对比三个标签页，抱有期望但曾受伤害。因此需要：前五词即传达价值，每个描述聚焦单一观点，通过削减内容而非压缩句子来遵守字符限制。

界面文案。 读者正在产品中操作。按钮标注结果（“发送发票“而非“提交”）；错误提示面向任务突然中断的用户，需先说明问题再提供解决方案，避免指责；空白状态面向不确定的新手，需引导下一步操作；危险操作确认需明确后果。

邮件主题行与钩子。 读者正在清理收件箱，习惯性删除邮件。因此需要：针对个体写作，核心信息在前30-40字符内呈现，杜绝虚假紧迫感与虚假亲近感。

LinkedIn帖子。 读者在会议间隙浏览，期待看起来专业但读起来有趣的分享。因此需要：前两行（“…展开前“仅显示的部分）以最具体的细节直接切入故事，每帖围绕一个真实故事或立场，提供一个读者能用自己的话复述的观点，面向可识别的专业人群，结尾能引发实质讨论而非祈求“大家怎么看？”。短段落节奏需符合平台惯例，但故事必须真实：技能要求提供真实场景和实际数据，不会虚构解雇、候选人或“今早收到的私信“。你将获得3-5个钩子选项及基于最佳选项的完整帖子。规则遵循references/linkedin-virality.md中整合的分享研究（Berger与Milkman的高唤醒分享研究、LinkedIn自身的相关性与时长工程研究，以及关于传播随机性的级联研究），技能刻意避免算法迷思：不提黄金时段、不编链接惩罚传说、不参与互动联盟。

战略性博客文章。 读者是察觉自身方法正在悄然失效的创始人，曾被足够多的趋势文章伤害，因此对缺乏机制说明的大胆主张保持警惕。因此需要：以失效方法与矛盾现象开篇，将历史梳理为命名阶段，为新范式创造可传播的概念，并提供编号策略（每个案例需解释企业实际做法）。完整格式参见references/strategic-blog-template.md，成品仍需通过所有33种特征检测。

人性化引擎

基于维基百科“AI写作特征“(https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing)指南（由WikiProject AI Cleanup维护），通过blader/humanizer (https://github.com/blader/humanizer) 实现。每次重写都会经历“草稿-明显AI生成特征审核-二次重写“流程。

重写遵循不虚构原则：绝不添加原文本中不存在的事实、名称、日期或引用。具体性必须源自原文或作者，而非重写过程。

检测的33种模式

内容模式