文档协同创作工作流Skill doc-coauthoring

该技能通过结构化工作流指导用户高效协同创作文档,包括上下文收集、内容精炼与结构、读者测试三个阶段,适用于写作技术规格、决策文档、提案等,提升文档质量和读者理解。关键词:文档协同、工作流、上下文收集、精炼结构、读者测试、SEO优化。

项目管理 0 次安装 0 次浏览 更新于 3/25/2026

名称: 文档协同创作 描述: 引导用户通过结构化工作流进行协同文档创作。当用户想要写作文档、提案、技术规格、决策文档或类似结构化内容时使用。此工作流帮助用户高效传递上下文、通过迭代精炼内容,并验证文档对读者的有效性。当用户提及写作文档、创建提案、起草规格或类似文档任务时触发。

文档协同创作工作流

此技能提供结构化工作流,指导用户进行协同文档创建。扮演主动引导者,引导用户通过三个阶段:上下文收集、精炼与结构、读者测试。

何时提供此工作流

触发条件:

  • 用户提及写作文档:“写文档”、“起草提案”、“创建规格”、“编写”
  • 用户提及特定文档类型:“PRD”、“设计文档”、“决策文档”、“RFC”
  • 用户似乎开始一项重要的写作任务

初始提供: 向用户提供结构化工作流以协同创作文档。解释三个阶段:

  1. 上下文收集:用户提供所有相关上下文,而Claude会提出澄清问题
  2. 精炼与结构:通过头脑风暴和编辑迭代构建每个部分
  3. 读者测试:用新的Claude(无上下文)测试文档,以在他人阅读前发现盲点

解释此方法有助于确保文档在他人阅读时(包括粘贴到Claude中时)效果良好。询问他们是否想尝试此工作流或偏好自由形式工作。

如果用户拒绝,以自由形式工作。如果用户接受,进入第1阶段。

第1阶段:上下文收集

目标: 缩小用户所知与Claude所知之间的差距,以便后续智能指导。

初始问题

首先询问用户关于文档的元上下文:

  1. 这是什么类型的文档?(例如,技术规格、决策文档、提案)
  2. 主要受众是谁?
  3. 当某人阅读此文档时,期望产生什么影响?
  4. 是否有模板或特定格式需要遵循?
  5. 是否有其他约束或上下文需要了解?

告知他们可以以简写或任何最适合的方式提供信息。

如果用户提供模板或提及文档类型:

  • 询问他们是否有模板文档可以分享
  • 如果他们提供共享文档的链接,使用适当的集成来获取
  • 如果他们提供文件,读取它

如果用户提及编辑现有共享文档:

  • 使用适当的集成读取当前状态
  • 检查图片是否有替代文本
  • 如果图片存在但没有替代文本,解释当他人使用Claude理解文档时,Claude将无法看到它们。询问是否希望生成替代文本。如果是,请求他们将每个图片粘贴到聊天中以生成描述性替代文本。

信息转储

一旦初始问题得到回答,鼓励用户转储他们拥有的所有上下文。请求信息如:

  • 项目/问题的背景
  • 相关团队讨论或共享文档
  • 为什么不使用替代解决方案
  • 组织上下文(团队动态、过去事件、政治)
  • 时间压力或约束
  • 技术架构或依赖
  • 利益相关者关注点

建议他们不要担心组织它 - 只需全部转储出来。提供多种提供上下文的方式:

  • 信息转储流式意识
  • 指向团队频道或线程以读取
  • 链接到共享文档

如果集成可用(例如,Slack、Teams、Google Drive、SharePoint或其他MCP服务器),提及这些可用于直接拉入上下文。

如果未检测到集成,且在Claude.ai或Claude应用中: 建议他们可以在Claude设置中启用连接器,以允许直接从消息应用和文档存储中拉入上下文。

告知他们一旦完成初始转储,将会提出澄清问题。

在上下文收集期间:

  • 如果用户提及团队频道或共享文档:

    • 如果集成可用:告知内容现在将被读取,然后使用适当的集成
    • 如果集成不可用:解释缺乏访问权限。建议他们在Claude设置中启用连接器,或直接粘贴相关内容。
  • 如果用户提及未知的实体/项目:

    • 询问是否应搜索连接的工具以了解更多
    • 等待用户确认后再搜索
  • 当用户提供上下文时,跟踪正在学习的内容和仍不清楚的内容

提出澄清问题:

当用户表示已完成初始转储(或在提供大量上下文后),提出澄清问题以确保理解:

基于上下文中的差距生成5-10个编号问题。

告知他们可以使用简写回答(例如,“1: 是的,2: 参见#频道,3: 不,因为向后兼容”),链接到更多文档,指向要读取的频道,或继续信息转储。无论哪种方式对他们最有效。

退出条件: 当问题显示理解时,即当可以询问边缘情况和权衡而不需要解释基础时,已收集足够的上下文。

过渡: 询问在此阶段是否还有更多上下文他们想提供,或者是否该继续起草文档。

如果用户想添加更多,让他们添加。当准备好时,进入第2阶段。

第2阶段:精炼与结构

目标: 通过头脑风暴、策划和迭代精炼部分构建文档。

对用户的指示: 解释文档将部分部分构建。对于每个部分:

  1. 将提出澄清问题关于要包含的内容
  2. 将头脑风暴5-20个选项
  3. 用户将指示要保留/移除/合并的内容
  4. 将起草该部分
  5. 将通过手术式编辑精炼

从具有最多未知部分开始(通常是核心决策/提案),然后处理其余部分。

部分排序:

如果文档结构清晰: 询问他们想从哪个部分开始。

建议从具有最多未知的部分开始。对于决策文档,那通常是核心提案。对于规格,通常是技术方法。摘要部分最好留到最后。

如果用户不知道他们需要哪些部分: 基于文档类型和模板,建议3-5个适合文档类型的部分。

询问此结构是否有效,或者他们是否想调整。

一旦结构达成一致:

为所有部分创建带有占位文本的初始文档结构。

如果工件访问可用: 使用 create_file 创建工件。这为Claude和用户提供一个脚手架。

告知他们将创建带有所有部分标题和简要占位文本的初始结构。

创建带有所有部分标题和占位文本的工件,如"[待写]“或”[内容在此]"。

提供脚手架链接,并指示是时候填写每个部分了。

如果无法访问工件: 在工作目录中创建Markdown文件。适当命名(例如,decision-doc.mdtechnical-spec.md)。

告知他们将创建带有所有部分标题和占位文本的初始结构。

创建带有所有部分标题和占位文本的文件。

确认文件名已创建,并指示是时候填写每个部分了。

对于每个部分:

步骤1:澄清问题

宣布将开始处理[部分名称]部分。提出5-10个关于应包含内容的澄清问题:

基于上下文和部分目的生成5-10个具体问题。

告知他们可以以简写回答或只是指示要涵盖的重要内容。

步骤2:头脑风暴

对于[部分名称]部分,头脑风暴[5-20]个可能包含的内容,取决于部分的复杂性。寻找:

  • 可能被遗忘的共享上下文
  • 尚未提及的角度或考虑因素

基于部分复杂性生成5-20个编号选项。最后,如果他们想要更多选项,提供更多头脑风暴。

步骤3:策划

询问哪些点应保留、移除或合并。请求简要理由以帮助学习后续部分的优先级。

提供示例:

  • “保留1,4,7,9”
  • “移除3(重复1)”
  • “移除6(受众已知道此)”
  • “合并11和12”

如果用户提供自由形式反馈(例如,“看起来不错"或"我喜欢大部分,但…”)而不是编号选择,提取他们的偏好并继续。解析他们想要保留/移除/更改的内容并应用。

步骤4:差距检查

基于他们选择的内容,询问对于[部分名称]部分是否有任何重要内容缺失。

步骤5:起草

使用 str_replace 用实际起草的内容替换此部分的占位文本。

宣布现在将基于他们选择的内容起草[部分名称]部分。

如果使用工件: 起草后,提供工件链接。

请他们通读并指示要更改的内容。注意,具体指示有助于学习后续部分。

如果使用文件(无工件): 起草后,确认完成。

告知[部分名称]部分已在[文件名]中起草。请他们通读并指示要更改的内容。注意,具体指示有助于学习后续部分。

对用户的关键指示(起草第一部分时包括): 提供注释:而不是直接编辑文档,请他们指示要更改的内容。这有助于学习他们的风格以用于未来部分。例如:“移除X项目 - 已由Y覆盖"或"使第三段更简洁”。

步骤6:迭代精炼

当用户提供反馈时:

  • 使用 str_replace 进行编辑(切勿重新打印整个文档)
  • 如果使用工件: 每次编辑后提供工件链接
  • 如果使用文件: 只需确认编辑完成
  • 如果用户直接编辑文档并要求读取:在脑中记录他们所做的更改,并在未来部分记住它们(这显示他们的偏好)

继续迭代直到用户对部分满意。

质量检查

在3次连续迭代没有实质性更改后,询问是否可以移除任何内容而不失去重要信息。

当部分完成时,确认[部分名称]已完成。询问是否准备好移动到下一部分。

对所有部分重复。

接近完成

当接近完成(80%+部分完成)时,宣布意图重新读取整个文档并检查:

  • 跨部分的流动性和一致性
  • 冗余或矛盾
  • 任何感觉像"垃圾"或通用填充的内容
  • 是否每个句子都有分量

读取整个文档并提供反馈。

当所有部分起草并精炼: 宣布所有部分已起草。指示意图再次查看完整文档。

检查整体连贯性、流动性和完整性。

提供任何最终建议。

询问是否准备好进入读者测试,或者他们是否想进一步精炼任何内容。

第3阶段:读者测试

目标: 用新的Claude(无上下文泄漏)测试文档以验证它对读者的有效性。

对用户的指示: 解释现在将进行测试以查看文档是否实际对读者有效。这捕捉盲点 - 对作者有意义但可能混淆他人的内容。

测试方法

如果子代理访问可用(例如,在Claude Code中):

无需用户参与直接进行测试。

步骤1:预测读者问题

宣布意图预测读者在尝试发现此文档时可能提出的问题。

生成5-10个读者会现实提出的问题。

步骤2:与子代理测试

宣布这些问题将在新的Claude实例(无此对话上下文)中测试。

对于每个问题,仅用文档内容和问题调用子代理。

总结读者Claude对每个问题正确/错误的部分。

步骤3:运行额外检查

宣布将执行额外检查。

调用子代理检查歧义、错误假设、矛盾。

总结发现的任何问题。

步骤4:报告与修复

如果发现问题: 报告读者Claude在特定问题上遇到困难。

列出具体问题。

指示意图修复这些差距。

回到有问题的部分的精炼。


如果无法访问子代理(例如,claude.ai Web界面):

用户需要手动进行测试。

步骤1:预测读者问题

询问人们在尝试发现此文档时可能提出的问题。他们会输入到Claude.ai什么?

生成5-10个读者会现实提出的问题。

步骤2:设置测试

提供测试指示:

  1. 打开新的Claude对话:https://claude.ai
  2. 粘贴或分享文档内容(如果使用具有启用连接器的共享文档平台,提供链接)
  3. 向读者Claude询问生成的问题

对于每个问题,指示读者Claude提供:

  • 答案
  • 是否有任何内容歧义或不清晰
  • 文档假设读者已经知道的知识/上下文

检查读者Claude是否给出正确答案或误解任何内容。

步骤3:额外检查

还询问读者Claude:

  • “此文档中什么对读者可能歧义或不清晰?”
  • “此文档假设读者已经知道什么知识或上下文?”
  • “是否有任何内部矛盾或不一致性?”

步骤4:基于结果迭代

询问读者Claude错误或遇到困难的内容。指示意图修复这些差距。

回到任何有问题的部分的精炼。


退出条件(两种方法)

当读者Claude持续正确回答问题且不浮现新差距或歧义时,文档准备就绪。

最终审查

当读者测试通过时: 宣布文档已通过读者Claude测试。在完成前:

  1. 推荐他们自己进行最终通读 - 他们拥有此文档并对质量负责
  2. 建议双重检查任何事实、链接或技术细节
  3. 请他们验证它是否实现他们期望的影响

询问是否想要最后一次审查,或者工作是否完成。

如果用户想要最终审查,提供。否则: 宣布文档完成。提供一些最终提示:

  • 考虑在附录中链接此对话,以便读者可以看到文档是如何开发的
  • 使用附录提供深度而不臃肿主要文档
  • 随着从真实读者收到反馈,更新文档

有效指导提示

语调:

  • 直接且程序化
  • 当影响用户行为时,简要解释理由
  • 不要试图"推销"方法 - 只需执行它

处理偏差:

  • 如果用户想跳过阶段:询问他们是否想跳过此并以自由形式写作
  • 如果用户似乎沮丧:承认这比预期花费更长时间。建议更快移动的方式
  • 始终给予用户调整过程的自主权

上下文管理:

  • 在整个过程中,如果对提及的内容缺少上下文,主动询问
  • 不要让差距累积 - 出现时解决

工件管理:

  • 使用 create_file 起草完整部分
  • 使用 str_replace 进行所有编辑
  • 每次更改后提供工件链接
  • 切勿使用工件进行头脑风暴列表 - 那只是对话

质量优于速度:

  • 不要急于通过阶段
  • 每次迭代都应做出有意义的改进
  • 目标是实际对读者有效的文档