Article Structure Review logo

Article Structure Review

Community
AnastasiyaW
article-structure-review

Проверить структуру технической статьи после черновика: задача читателя, жанр, опора значимых утверждений на доказательства и честные ограничения. Use after the first draft, before publication. Исправлять структуру, когда это входит в запрос; не создавать обязательный конвейер из других навыков. Для локальной языковой редактуры — humanize-english или humanize-russian.

Overview

PublisherAnastasiyaW
Repositorycodex-claude-code-config
Skill namearticle-structure-review
Stars
212
Forks
32
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by AnastasiyaW on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Article Structure Review AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/AnastasiyaW/codex-claude-code-config/tree/main/skills/writing/article-structure-review
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/AnastasiyaW/codex-claude-code-config.git /tmp/codex-claude-code-config
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/codex-claude-code-config/skills/writing/article-structure-review .claude/skills/article-structure-review
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Article Structure Review in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Article Structure Review on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Article Structure Review is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Структурный review технической статьи

Проверяй, помогает ли статья выполнить обещанную читателю задачу и поддержаны ли её существенные выводы. Количество иллюстраций, длины абзацев и отношение тезисов к примерам сами по себе не измеряют достоверность.

Вход и границы

Используй существующий запрос, черновик, первичные материалы и правила площадки. Не запускай все смежные writing-навыки подряд: подключай только нужный для конкретного оставшегося дефекта. Запрос «проверить» означает review без правок; «исправить/подготовить/опубликовать» включает соответствующую работу.

1. Задача читателя и жанр

ЖанрЧто должно быть понятно
Referenceгде найти факт, условие, контракт или действие
Tutorialисходные условия, шаги, результат и проверка
Analysisданные, метод, вывод и границы переноса
Storyчто действительно произошло и чему научился автор
Opinionчто является позицией автора и чем она обоснована

Выбери основной жанр из запроса и назначения текста, не из привычки. Смешение допустимо, если читатель понимает переход. Не превращай справочник в историю или отчёт в рекламный материал, чтобы он выглядел «живее».

Для каждой секции назови её пользу читателю. Определение, таблица или короткий блок могут быть достаточны; им не требуется выдуманная личная история.

2. Тезис и соответствующее доказательство

Различай факт, предположение, вывод из данных, проектную рекомендацию и гипотетический пример. Подбирай основание по типу утверждения.

УтверждениеПодходящее основаниеЧего недостаточно
API ведёт себя тактекущая документация нужной версии или реальный probeпохожий пример другой версии
изменение исправляет дефектfailing case и свежая проверка изменённого путикомпиляция или объяснение автора
результат получен в продуктесоответствующий runtime/result receiptsource review, макет, синтетический тест
метод быстреесопоставимый baseline, условия и измерениесубъективное впечатление
подход рекомендуетсяявно названные условия и инженерное обоснованиепредставление мнения как доказанного закона
событие произошло с авторомреально предоставленное свидетельствоправдоподобный придуманный рассказ

Источник должен подтверждать конкретное утверждение, а не просто быть о той же теме. Код иллюстрирует механизм; его наличие не доказывает правильность или запуск. Гипотетический пример помогает объяснить, но не заменяет наблюдение.

Не требуй фиксированного отношения 2:1, трёх чисел или отдельного примера под каждым определением. При нехватке основания сузь тезис, проверь источник в рамках исследовательской задачи либо обозначь неизвестное. Не заполняй пробел вымышленной метрикой, цитатой, личным опытом или статусом PASS.

3. Ограничения и статус готовности

Технический текст должен ясно сообщать существенные ограничения своего вывода: версию, область применимости, неподтверждённый runtime, допущения и компромиссы. Для статьи о собственном инструменте/подходе удобен отдельный блок ограничений. В коротком справочнике условия можно поставить непосредственно рядом с правилом.

Не придумывай поломку «после 10K записей» или ложную скромность ради раздела. Не прячь известную зависимость только потому, что она внешняя. Назови её влияние. Различай «проверено в исходнике», «прошёл fixture», «установлено» и «работает в нужном сценарии». Сильнее имеющегося доказательства статус не становится.

4. Организация без искусственных квот

  • Порядок секций следует задаче: необходимый контекст перед зависимым выводом.
  • Повтор полезен для точного термина или параллельного сравнения; повтор того же вывода без новой информации обычно можно убрать.
  • Разгружай середину, если читатель теряет ход мысли, а не потому что превышен произвольный процент тезисов.
  • Не максимизируй дисперсию длин абзацев. Один цельный абзац может быть лучше нескольких искусственно разрубленных.
  • Добавляй таблицу/схему только когда она заметно проясняет сравнение, связи, иерархию или последовательность. Не дублируй уже ясную прозу картинкой.
  • Длинные самостоятельные примеры выноси только если это нужно структуре площадки; не плодить отдельный файл ради формального прохождения проверки.

5. Закрытие редакторского этапа

Для каждого существенного замечания назови место, нарушенную задачу читателя или неподдержанный тезис и конкретную правку. При разрешённой редактуре внеси её, затем перепроверь затронутый смысл и ссылки. Независимый reviewer нужен для рискованных/спорных утверждений по принятому процессу, не бесконечно.

Если критерии статьи выполнены, редакторский этап закончен. Продолжай оставшуюся запрошенную публикацию; файл с замечаниями или успешное review её не заменяют. Не заявляй видимость статьи по одному Git-коммиту.

Gotchas

  • Пример вместо доказательства: убедительный вымысел не подтверждает факт.
  • Арифметический стиль-гейт: отношения и квоты заставляют раздувать уже достаточный текст. Проверяй понимание и смысл.
  • Смена жанра: личная история не обязательна для reference.
  • Переоценка готовности: source/fixture/install/runtime — разные утверждения.
  • Review self-feed: повтор без изменённого риска тормозит реальную публикацию.

Troubleshooting

СимптомПричина для проверкиДействие
много тезисов, мало основанийутверждения сильнее источниковпроверить, сузить или обозначить гипотезу
читатель теряется в серединепропущен переход или предпосылкапереставить/уточнить нужный блок
появились новые числа и историипример принят за свидетельствоудалить вымысел, восстановить фактуру
оформление меняется по кругукритерий подменён квотойпроверить задачу читателя и завершить этап
статья готова, но не опубликованаreview принят за terminal outcomeвыполнить разрешённый путь публикации и проверить видимость

Основание и сопровождение

Локальное основание: наблюдаемый конфликт прежних количественных квот и обязательной сюжетности с фактически обоснованным техническим справочником. Это не измеренное доказательство ускорения разработки.

Проверено 2026-09-06. Ответственный — существующие сопровождающие writing-навыков. При изменении контракта сохрани baseline, проверь случаи «reference без истории», «неподтверждённая метрика», «fixture не runtime» и передай diff независимому reviewer. Установка — из канонического Git; откат — предыдущая ревизия и бэкап. Не повторяй исследование без изменения источника или наблюдаемой регрессии.

Developer documentation voice and tone (обновлено 2026-05-27, проверено 2026-09-06) поддерживает приоритет полезной, ясной информации для аудитории. Числовых норм thesis/proof или дисперсии абзацев этот источник не устанавливает.

Frequently asked questions

What does the Article Structure Review AI skill do?

Проверить структуру технической статьи после черновика: задача читателя, жанр, опора значимых утверждений на доказательства и честные ограничения. Use after the first draft, before publication. Исправлять структуру, когда это входит в запрос; не создавать обязательный конвейер из других навыков. Для локальной языковой редактуры — humanize-english или humanize-russian.

Why use Article Structure Review on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Article Structure Review is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Article Structure Review in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/AnastasiyaW/codex-claude-code-config/tree/main/skills/writing/article-structure-review. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Article Structure Review?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Article Structure Review?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Article Structure Review with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Article Structure Review AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by AnastasiyaW under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇