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Redclaw Style Definition

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Jamailar
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RedClaw 空间首次创作前的自媒体定位与写作风格定义。用“账号首页截图 + 文章/对标内容截图”两步证据流完成定位和文风学习。

Overview

PublisherJamailar
RepositoryBeav
Skill nameredclaw-style-definition
Stars
1.7K
Forks
225
Bundled files
Instructions only
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 Jamailar on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Redclaw Style Definition AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

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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.
  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/Jamailar/Beav.git /tmp/Beav
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/Beav/desktop/builtin-skills/redclaw-style-definition .claude/skills/redclaw-style-definition
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Redclaw Style Definition 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 Redclaw Style Definition 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 Redclaw Style Definition 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.

RedClaw Style Definition

这个技能负责 RedClaw 当前空间的首次风格定义。它不是写作执行技能;完成后要生成或更新空间级 writing-style 技能,让后续写作任务按稳定风格执行。

目标

  • 帮用户定义当前空间的自媒体定位、账号角色、目标受众、内容赛道、表达风格、商业目标和边界。
  • 通过 LLM 主导的自然访谈完成判断,不要求用户操作滑杆、选择固定标签或填写长表。
  • 把访谈结果沉淀成结构化空间档案,而不是只停留在聊天摘要。

激活规则

  • 当前空间第一次进入 RedClaw 对话且风格定义未完成时,由宿主自动激活。
  • 用户点击重新定义风格,或明确说要重做空间定位、账号风格、创作风格时,可以再次激活。
  • 已完成风格定义后的普通写作、改写、选题任务,不使用本技能;这些任务应使用 writing-style

两步证据流程

主流程必须尽量压缩成两个大步,每个大步都是“要证据 -> AI 总结 -> 用户确认/修正”。

Step 1: 账号主页截图 -> 定位确认

  • 第一轮默认不要先问一串问题,直接请用户上传账号主页截图。
  • 可以请用户发 1 到 3 张同一账号的截图,例如首页总览、简介区、置顶内容、近期作品列表或数据较清楚的一屏。
  • 明确告诉用户:你可以一起分析多张图片,截图越完整,后续问题越少。
  • 账号主页截图包括但不限于小红书、抖音、视频号、B站、公众号、知乎、Instagram、TikTok、YouTube 等主页。
  • 如果用户已有多个账号,只让用户先选最想优化的 1 个账号,并围绕这个账号发 1 到 3 张截图;不要同时收很多账号。
  • 如果用户已经上传账号截图、附件或图片,立刻开始分析,不要再说“请上传截图”。
  • 如果用户说没有账号,切换到 accountPositioningExploration,用简短定位模式先定账号方向。
  • 如果截图 OCR 不清楚,先基于可见信息分析,再请用户补 1 句简介或账号链接,不要重启流程。

账号主页截图分析必须覆盖:

  • 账号外显定位:头像、昵称、简介、身份标签、平台调性。
  • 内容方向:近期内容主题、栏目感、标题/封面线索、更新节奏。
  • 目标群体:用户可能想吸引谁,他们的职业/阶段/痛点/期待是什么;如果截图无法确认,必须追问。
  • 创作目标:涨粉、获客、成交、建立专业影响力、记录成长、服务现有业务等;如果截图无法确认,必须追问。
  • 信任来源:用户为什么会相信这个账号,例如经验、作品、结果、人格、资源、审美、陪伴感。
  • 商业线索:产品、服务、私域、橱窗、咨询、课程、品牌合作等迹象,以及转化表达强弱。
  • 当前优势:账号已经呈现出来的独特性、内容资产或可强化方向。
  • 定位缺口:截图无法确认但会影响长期定位的 1 到 3 个问题。

账号主页截图分析不能只写一句结论,必须按以下结构输出:

  • 我从截图看到的事实: 只写截图能直接支持的信息。
  • 我推断的账号定位: 一句话定位 + 目标群体 + 内容方向。
  • 我推断的创作目标: 说明这是截图线索还是推断;不确定就标记。
  • 当前优势和风险: 各 2 到 3 点。
  • 需要你确认的关键点: 用 2 到 4 个选项或 1 个短开放题确认。

第一轮截图请求示例:

请把你的账号主页截图发给我,可以发 1 到 3 张,比如首页、简介区、置顶内容或近期作品列表。我可以一起分析多张图片,先判断账号定位、受众和内容方向,这样可以省掉大部分问题。 如果你还没有账号,直接回复“还没有”。

收到账号主页截图后,第二轮必须先给细致定位总结,再让用户确认:

  • “我从首页判断”:账号定位、目标受众、内容方向、信任来源。
  • “我不确定”:最多 1 到 2 个定位缺口。
  • 用选择题或一句开放问题让用户确认,例如:
    • 1 准确,继续下一步
    • 2 大方向对,但我补充/修正一点
    • 3 不准确,我重新说一下定位
    • 4 我也不确定,请你按截图先判断

用户确认定位前,不要进入最终落档;但如果用户只做小修正,直接吸收修正并进入 Step 2。

如果截图无法确认以下任一项,不要直接进入 Step 2,先追问:

  • 账号主要目标群体。
  • 用户真正的创作目标。
  • 账号和用户业务/产品/长期计划的关系。
  • 用户希望强化或避免的转化方式。

Step 2: 文章/对标内容截图 -> 文风确认

定位确认后,下一步必须请求一份内容样本,不要继续问抽象风格题。

请求文案示例:

接下来请发一篇文章/笔记截图,最好是你自己账号里最想延续风格的一篇。 如果你还没有自己的文章,也可以发一篇对标账号的文章截图。我会学习它的结构、语气和节奏,但不会复制原文。

内容样本可以是:

  • 用户自己的文章、笔记、视频文案、公众号文章截图。
  • 对标账号的一篇文章/笔记截图。
  • 如果截图太长,可发开头、中段、结尾 2 到 3 张截图。
  • 如果用户无法发截图,可以直接粘贴文章文本或给出简短样例。

文章/对标内容分析必须覆盖:

  • 标题风格:钩子、承诺、情绪、关键词密度。
  • 开头方式:问题、故事、反差、观点、场景、清单。
  • 正文结构:段落节奏、论证方式、案例密度、框架感。
  • 语言气质:口语化/专业化、锋利/温和、克制/情绪化、密度高/轻松。
  • 互动和转化:结尾 CTA、评论引导、私域/产品植入强弱。
  • 不可复制边界:只抽象方法,不复用独特措辞、案例和完整表达。

收到文章/对标内容后,必须先总结文风,再让用户确认:

  • “我从这篇内容学到的风格”:标题、开头、正文、语气、CTA。
  • “后续写作规则”:3 到 5 条可执行规则。
  • “需要你确认”:是否学习这个风格、是否避开某些表达。
  • 可用选择题:
    • 1 就按这个风格
    • 2 学结构,但语气要更像我
    • 3 学语气,但不要学转化方式
    • 4 不学这篇,我换一篇

用户确认文风后,进入最终确认摘要;不要继续发散追问。

兜底路径

  • 没有账号首页:先用 2 到 4 个选择题确定账号方向,再进入内容样本步骤。
  • 没有文章样本:让用户选择一个目标文风方向,但标记为 assumptions,后续建议用户补样本再优化。
  • 只有对标账号:明确这是“参考风格”,不能当成用户事实;所有推断写入 metadata.assumptions
  • 用户给的是别人的账号首页:可以用于定位参考,但不要写成用户已有账号事实。

访谈方式

  • 第一轮先承认这是空间初始化,不要直接开始写稿;然后索要账号主页截图,并说明可以发 1 到 3 张。
  • 问题要围绕两个证据步骤,不要机械复述字段名。
  • 每轮最多问 1 到 2 个问题,优先让用户用编号确认或修正。
  • 有账号主页截图和文章样本时,信息收集轮次建议 3 到 6 轮,最多 8 轮;第 9 轮必须进入最终确认或说明只缺哪一个关键信息。
  • 缺账号首页、文章样本或关键定位信息时,最多 10 轮;第 11 轮必须进入最终确认或明确需要用户补哪个材料/哪一个关键答案。
  • 完成确认不算信息收集轮;确认轮只总结和请求确认,不再扩展新主题。
  • 优先问能改变长期策略的问题,不问无关审美偏好。
  • 用户信息很少时,先拿账号截图或确认没有账号;用户信息很丰富时,直接归纳并追问缺口。
  • 避免让用户在抽象概念中选择,比如“商业 60% 还是内容 40%”。可以把判断放到你自己的总结里。
  • 如果用户上传了截图或文章样本,它们就是主要信息源;不要把流程退回长问卷。
  • 不要把“少问”理解为“少分析”。用户上传截图后,分析必须足够细,追问必须少而关键。
  • 如果目标群体、创作目标、信任来源、商业边界无法从截图确认,必须追问;这些字段不能只靠猜测落档。

双路线分叉

流程有两个路线,但不是一次性分叉;你要在多个关键题里持续允许用户选择“不确定”:

  • accountStyleGuidance: 用户已有账号截图、内容样本、明确账号、业务、产品、行业或内容方向。重点是基于账号现状和内容样本细化定位、文风、受众信任、内容栏目、表达边界和转化方式。
  • accountPositioningExploration: 用户还不知道做什么、目标模糊、赛道不确定、受众不清楚。重点是帮助用户做账号定位判断,再逐步进入风格定义。

第一轮优先通过“有没有账号主页截图/有没有账号”判断当前路线,但不能把路线锁死。第二步通过“有没有自己的文章样本/是否使用对标样本”判断文风证据来源。后续关键选择题要保留类似选项:

  • 还不确定,需要你帮我判断
  • 几个方向都有,先帮我筛
  • 我有大概想法,但还不清晰

如果用户选择这些选项:

  • 不要要求用户立刻给确定答案。
  • 把“不确定”作为有效回答写入 answerLedger
  • 切换或保持 pathMode = accountPositioningExploration
  • 下一轮用更具体的选择题帮用户排除方向,比如目标、资源、经验、可持续内容、商业路径、受众痛点。

如果用户后续给出明确方向:

  • pathMode 更新为 accountStyleGuidance
  • 继续做风格、内容栏目和写作规则细化。

最终 styleProfile.metadata 必须记录:

  • pathMode: 最终采用的路线。
  • pathSwitches: 是否从不确定探索切换到明确账号风格引导,以及原因。
  • uncertaintyResolved: 哪些不确定项已经被解决,哪些仍作为假设保留。

题型规则

  • 第一轮优先索要账号主页截图,不算选择题轮次。
  • 收到账号截图或文章样本后,先分析再确认;确认优先用选择题,每题给 3 到 5 个选项,选项用 1/2/3/4A/B/C/D 标记。
  • 前 2 个确认/追问轮必须以选择题为主;用户没有账号且走简短定位模式时,前 3 个信息收集轮以选择题为主。
  • 选择题要允许用户直接回复编号,也允许用户补一句说明。
  • 每个涉及账号方向、受众、内容赛道、商业目标、表达风格的选择题,都应包含一个“不确定/需要你帮我判断”选项。
  • 有账号主页截图和文章样本时,开放题总数最多 2 个;兜底定位模式开放题总数最多 3 个。
  • 开放题必须短,优先问真实素材、表达边界、目标受众痛点、用户不想要的风格。
  • 不要连续两轮都要求用户长文本回答。
  • 如果用户只回编号,你要根据编号继续推进,不要要求用户重复解释。

推荐节奏:

  1. 请求账号主页截图;如果已有截图则直接分析。
  2. 细致总结账号定位、目标群体、创作目标、信任来源和关键缺口,并让用户确认或修正。
  3. 定位确认后,请用户上传自己的文章截图或对标账号文章截图。
  4. 总结文章风格,并让用户确认或修正。
  5. 只补一个关键缺口:商业边界、禁区、目标受众优先级或是否学习对标。
  6. 最终确认摘要。 7-8. 仅用于用户修正或材料不清晰时的补充确认。 9-10. 仅无账号/无文章样本兜底模式可用。

必须澄清的信息

在完成前,至少要形成这些判断:

  • 空间要服务的账号或业务是什么。
  • 目标受众是谁,他们为什么会看、信任或购买。
  • 如果用户上传了截图,账号主页已经暴露出的定位、内容形态、视觉/标题风格和商业线索是什么。
  • 用户的创作目标是什么,以及该目标来自用户确认、截图线索还是 AI 假设。
  • 目标群体、创作目标、账号定位、信任来源、商业边界这五项是否已经被用户确认。
  • 文风证据来自哪里:用户自己的文章样本、对标账号文章样本、用户粘贴文本,还是临时假设。
  • 从文章/对标内容中提炼出的标题、开头、正文结构、语气节奏和 CTA 规则是什么。
  • 如果用户原本不确定账号方向,最终推荐哪个方向,以及为什么它比其它候选更适合。
  • 账号对外角色是什么,例如主理人、专家顾问、过来人、测评者、品牌官方。
  • 主要内容赛道和不该碰的边界。
  • 语气和表达节奏,例如克制、锋利、亲近、专业、故事化、框架化。
  • 商业目标和转化表达边界。
  • 用户特别喜欢或排斥的表达方式。

信息保全

  • 从第一轮开始维护内部 answerLedger,记录每轮的题目、用户原始回答、你的解释、已确认字段和仍待澄清字段。
  • 如果用户上传账号主页截图,必须额外维护 accountScreenshotEvidence,记录从多张截图观察到的账号元素、可确认结论和不能确认的缺口。
  • 如果用户上传文章/对标内容截图,必须额外维护 styleSampleEvidence,记录内容样本来源、可学习的结构风格、不可复制边界和仍需用户确认的点。
  • 后续追问必须基于 answerLedger,不要遗忘前面用户已经选择或补充过的信息。
  • 进入确认轮前,先把 answerLedger 压缩成 evidenceNotes,每条 evidence 都要能追溯到用户某次回答。
  • 最终 styleProfile.metadata 必须包含:
    • interviewRoundCount: 实际信息收集轮次。
    • questionMix: 账号截图分析轮次、文章样本分析轮次、选择题轮次和开放题轮次统计。
    • accountScreenshotEvidence: 账号主页截图中支持定位判断的证据;没有账号截图时写明未提供截图。
    • styleSampleEvidence: 文章/对标内容中支持文风判断的证据;没有样本时写明未提供样本。
    • styleSampleSource: ownContentbenchmarkContentpastedTextassumedStyle 之一。
    • confirmedCoreFields: 目标群体、创作目标、账号定位、信任来源、商业边界的确认状态。
    • pathMode: accountStyleGuidanceaccountPositioningExploration
    • pathSwitches: 路线切换记录。
    • uncertaintyResolved: 已解决和仍保留为假设的不确定项。
    • answerLedgerSummary: 用户全部关键回答的压缩摘要。
    • assumptions: 你做出的推断,不能和用户原话混在一起。
  • creatorProfileMarkdownuserMarkdownwritingStyleSkillMarkdown 必须吸收 answerLedgerSummary,不能只写最后一轮摘要。

确认规则

当信息足够时,先给用户一段短确认摘要,包含:

  • 定位一句话。
  • 目标受众。
  • 内容方向。
  • 文章风格规则。
  • 商业边界。
  • 后续写作时必须遵守的 3 到 5 条规则。

然后询问用户是否确认。用户确认前不要调用完成工具。如果用户修正其中一项,只更新被修正项,并保留其它已确认信息。

最终确认摘要必须明确区分:

  • “我从账号主页判断”:账号已经呈现出来的定位事实和强线索。
  • “我从文章样本学习”:标题、开头、正文、语气、CTA 的规则。
  • “我建议补强”:后续写作和定位需要加强的部分。
  • “仍作为假设”:截图或样本无法确认、但为了先落档需要暂时假设的内容。

完成工具

用户确认后,调用:

Operate(resource="redclaw.profile", operation="completeStyleDefinition", input={...})

输入必须包含:

  • summary: 面向用户的简短完成摘要。
  • styleProfile: 结构化 JSON,至少包含 positioningaudienceModelcontentStrategywritingPreferencesbusinessModelboundariesmetadata
  • soulMarkdown: 更新后的 Soul.md,只写 AI 协作风格和反馈方式。
  • userMarkdown: 更新后的 user.md,写用户稳定画像和长期事实。
  • creatorProfileMarkdown: 更新后的 CreatorProfile.md,写账号定位、受众、内容策略、商业目标和边界。
  • writingStyleSkillMarkdown: 完整 writing-style 技能 Markdown,必须有 frontmatter,并包含 # Writing Style 标题。
  • evidenceNotes: 数组,逐条记录用户关键回答如何影响档案和写作规则。

可选:

  • identityMarkdown: 只有当前 AI 身份需要调整时提供。

写入要求

  • 不要把一次性任务写成长期定位。
  • 不要编造用户没有说过的具体经历、客户案例、收入、平台数据或商业结果。
  • 不要把对标账号的事实写成用户自己的事实。
  • 不要复制对标文章的原句、独特标题、具体案例或完整结构;只沉淀抽象写作规则。
  • 不确定的判断要在 styleProfile.metadata.assumptions 中标记。
  • 用户所有关键回答都要进入 styleProfile.metadata.answerLedgerSummaryevidenceNotes,再被投影到对应 Markdown 文档。
  • CreatorProfile.md 必须写清账号定位、受众、内容栏目、商业目标和边界。
  • user.md 必须写清用户长期偏好、稳定事实和不想要的表达。
  • writingStyleSkillMarkdown 面向后续写作执行,必须具体到标题、开头、正文、语气节奏、CTA、禁区和自检,并标明文风依据来自用户样本还是对标样本。
  • 最终回复不要展示完整档案全文,只告诉用户已经完成,并给出下一步可以怎么开始创作。

Frequently asked questions

What does the Redclaw Style Definition AI skill do?

RedClaw 空间首次创作前的自媒体定位与写作风格定义。用“账号首页截图 + 文章/对标内容截图”两步证据流完成定位和文风学习。

Why use Redclaw Style Definition on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Redclaw Style Definition 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 Redclaw Style Definition in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Jamailar/Beav/tree/main/desktop/builtin-skills/redclaw-style-definition. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Redclaw Style Definition?

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 Redclaw Style Definition?

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

Is the Redclaw Style Definition AI skill free?

It is published on GitHub by Jamailar. Check the repository for licensing terms. 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.

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