声音画像构建
通过结构化访谈 + 写作样本分析，生成个人声音画像（about-me.md + voice.md），确保后续内容创作的品牌一致性。
输入
用户参与访谈并提供 3-5 篇写作样本（小红书笔记、抖音文案、B站文稿、微博帖子、公众号文章等）。
若用户没有样本，可输入 use samples 加载默认样本集 references/sample-content.md。
输出
两个文件，输出至项目根目录（独立的轻量声音产物，不属于 Profile 六维 schema；如需并入画像，可把要点回写到 profiles/<画像>/style.md）：
- about-me.md（≤300 词）— 个人定位：身份定位、目标受众、主题支柱、行业观点、人设承诺、内容禁区
- voice.md（≤500 词）— 声音画像：正向信号（怎么写）+ 缺失信号（从不怎么写），合并在同一文件
执行步骤
1. 自动启动访谈
加载即执行，不做任何前言、摘要或确认。第一条消息必须是访谈问题。
禁止：
- 总结本 SKILL 的功能
- 询问用户是否准备好
- 解释将生成哪些文件
2. 分两批提问（共 6 题）
使用 AskUserQuestion 工具，每批最多 4 题。
- Batch 1（4 题）：身份定位、目标受众、主题支柱、行业观点
- Batch 2（2 题）：人设承诺、内容禁区
问题详情及选项 → interview-questions.md
Batch 1 回答后立即发送 Batch 2，中间不做评论。若有答案为空，单独追问一次后继续。
3. 生成 about-me.md
根据 6 题答案撰写，结构：
# 我的定位 ## 身份与定位 ## 目标受众 ## 内容主题支柱 ## 行业观点 ## 人设承诺 ## 内容禁区
≤300 词。每一行都应是后续创作时可直接引用的信息。
4. 收集写作样本
提示用户粘贴 3-5 篇写作样本。支持一次性粘贴或逐篇发送。
- 最少 3 篇才可进入分析，不足时追问
- 用户输入
use samples→ 加载references/sample-content.md，告知样本作者并提醒可随时替换
5. 分析样本
跨所有样本寻找模式，不依赖单篇特征。
分析维度详情 → voice-analysis-dimensions.md
四个分析维度：
- 声音信号 — 句长、段落节奏、开头风格、人称、语调、标志性短语、CTA 风格
- 结构信号 — 长度范围、列表 vs 散文、开头/结尾模式、过渡手法
- 主题信号 — 跨样本的高频主题、隐含受众、作者立场
- 缺失信号 — 从未出现的词汇/标点、从未使用的开头类型、从未触及的语调
6. 生成 voice.md
综合声音画像，正向信号与缺失信号合并在同一文件：
# 我的声音画像 ## 我听起来像谁 ## 语气基调 ## 句子节奏 ## 开头钩子 ## 我怎么开头 ## 我怎么收尾 ## 标志性表达 ## 内容禁区 ## 这个声音从不做的事
≤500 词。每个章节必须基于样本实证，不得编造。内容禁区 和 这个声音从不做的事 必须有样本缺失证据支撑。
7. 确认完成并提示下一步
告知用户两个文件已就绪，后续创作将自动引用。提示可用的下一步操作。
Profile 感知
- 有 Profile — 从 Profile 中预填受众、平台、调性偏好等已知信息，访谈时跳过已有答案或用于验证；voice.md 中标注与 Profile 的一致性。
- 无 Profile — 完整执行全部 6 题访谈，生成通用声音画像。
规则
- 加载即执行 — 不做摘要、不做解释、直接开始访谈
- 最少 3 篇样本 — 少于 3 篇不启动分析
- 基于实证 — 从样本中提取模式，不编造不存在的特征
- 矛盾保留 — 样本间风格矛盾时如实记录，不做平滑处理
- 字数限制 — about-me.md ≤300 词，voice.md ≤500 词
- 产物格式 — 所有样本内容使用代码块输出，保留换行和空白
- 不重复 — voice.md 不重复 about-me.md 中已有的受众和主题信息
- 语言 — 产物文件默认使用中文（除非样本明确为英文）
- 禁用破折号 — 产物文件和草稿中不使用 em dash
