AI agent skill · by @zjp1997720
Leadbook
生产独立高质量中文商业短书、白皮书、方法论书、操作手册和 PDF 引流品的写书工作流。适用于用户说“写白皮书”“写引流书”“写方法论短书”“写商业手册”“写 PDF 书”“写企业 AI 落地白皮书”“写个人 IP 白皮书”“写超级个体商业操作系统”“写内容获客手册”。正文必须独立成书,不写销售 CTA,不绑定课程、企微、咨询或分身系统;可额外生成书外分发说明和私域运营包。
Archived 2026-10-23 · Source updated 2026-10-08 · License: MIT. Check the original repository for the latest version.
SKILL.md instructions
# Leadbook 用于把一个商业主题写成独立、高质量、可公开传播的中文短书或白皮书。它继承 `tech-book` 的工程化写书骨架,但输出目标从技术出版改为普适商业认知与行动资产。 ## 核心边界 - 正文必须独立成立:读者不购买任何产品,也能完整受益。 - 正文禁止硬 CTA:不写“加企微”“领取资料”“购买课程”“咨询我”等转化话术。 - 正文不绑定大鹏的分身系统、课程、定制、企业培训。 - 书外可以生成 `distribution-note.md` 和 `private-domain-pack.md`,但它们不得进入正式 PDF。 - 第一版默认写 30-50 页中文短书,不做 200 页大部头。 - Core 链路只依赖 Python 标准库,可完成脚手架、章节同步、Markdown 导出和质量检查。 - 通用模式默认使用公开 Web;小红书、公众号采集、Nowledge、Obsidian 和 Vault 都是可选 Provider,缺失时不得阻塞成书。 - 正式 PDF 可选使用 `$kami` 的中文 `long-doc.html` 风格:暖纸底、ink-blue、克制 editorial 排版。 - 正文配图优先使用 Kami 信息图:结构、流程、对比、公式、清单。`$imagegen` 主要用于封面、章节扉页和书外分发图。 ## 快速开始 新建一本书时,优先运行脚手架: ```bash LEADBOOK_SKILL_DIR="/path/to/installed/leadbook" python3 "$LEADBOOK_SKILL_DIR/scripts/scaffold_leadbook.py" \ "/path/to/books/超级个体商业操作系统" \ --title "超级个体商业操作系统" \ --content-profile methodology-book \ --voice-profile product-architect \ --author "大鹏" ``` 脚手架会复制 `assets/repo-template/`,自动同步章节并生成带安全标记的标准 book repo。`--force` 只允许替换带 `.leadbook-project.json` 标记的既有 Leadbook 项目。之后按阶段工作,不要直接在聊天里散写全文。 完整成书属于耐久任务。每个 Phase 完成后运行 `python3 scripts/leadbook-stage.py mark <phase>`,把可恢复检查点写入 `.leadbook-run.json`。恢复时先运行 `python3 scripts/leadbook-stage.py next`,从第一个未完成阶段继续。具体规则见 [执行检查点](references/execution-checkpoints.md)。 运行前按需读 [运行时与隐私边界](references/runtime-and-privacy.md)。Kami、小红书和公众号采集都是可选 Provider,不阻塞 Core 链路。 ## 工作流 ### Phase 1:Book Brief 先写清楚这本书为什么存在。产出并维护: - `BOOK_BRIEF.md`:书名、副标题、目标、边界、完成标准。 - `READER_PROFILE.md`:读者是谁、处境、痛点、阅读动机。 - `POSITIONING.md`:核心主张、反常识判断、竞争性视角。 - `book-state.yaml`:章节状态、证据状态、输出状态和交付成熟度。 - `VISUAL_PLAN.md`:正文信息图、封面视觉、章节扉页和输出路径。 - `IMAGEGEN_BRIEF.md`:仅用于 `$imagegen` 位图视觉,不用于正文信息图。 - `src/INTRODUCTION.md`:读者可见开场。正式写作时删除模板标记,写入真实处境、问题重定义和阅读路径。 如果用户只给书名,先根据书名拟一版 brief,再指出缺口。不要把缺口脑补成事实。 `BOOK_BRIEF.md` 必须写清 `content_profile`、`voice_profile` 和 `voice_anchor`。书型决定结构,专家文风决定读者感受到“谁在说”,名人锚点负责把 Agent 快速拉进具体思考姿态。没有 voice profile 和 voice anchor,书会退化成资料汇编。 `BOOK_BRIEF.md` 还必须写清 opening contract 和 chapter rhythm。一本商业书不是把章节模板重复 6 次;它要先把读者带进一个真实处境、误判或反常识 tension,再说明这本书会怎样推进判断。没有 opening contract,正文很容易从第一页开始就像工作坊手册。 Agent 默认自主推进:只给书名时,先生成 v0 brief、v0 evidence plan 和 v0 outline,并在文件里标记 assumptions。不要把可逆判断交给用户。只有作者真实经历、私密案例、商业承诺、身份背书、不可逆定位会显著改变事实边界时,才停下来确认。 ### Phase 2:Research & Evidence 资料先行。正式写作前先读 `references/research-stack.md`,按最小最强工具集建立证据链。写作前维护: - `SOURCE_MAP.md`:调研来源地图,记录来源层级、工具、关键词、用途和权重。 - `AUTHORITY_ACCOUNTS.md`:领域权威公众号/作者/机构地图,先确认值得抓取的账号,再抓文章。 - `CLAIM_LEDGER.md`:关键事实、数据、判断、来源和可信度。 - `CASE_LIBRARY.md`:案例、反例、场景、可公开程度。 - `BEHAVIOR_SEED_PLAN.md`:从 brief / reader / positioning / outline 自动推导行为层采集对象。 - `BEHAVIOR_LEDGER.md`:招聘、活动、公开项目、合作公告等行为信号。 - `TRANSACTION_LEDGER.md`:定价页、产品页、报名页、交付边界、购买异议等交易信号。 - `bibliography.md`:参考来源。 - 每章 `src/chapter-xx/refs.md` 和 `cases.md`。 默认从公开 Web 完成 L1、L3、L4、L5 四层证据。只有用户明确需要且环境真实可用时,才增加小红书、公众号或本地内容 Provider。公开来源必须记录能直接打开的具体 URL;搜索关键词、网站名、平台首页和“公开案例页”不算证据。 搜索年份使用当前年份和近三年,不写死年份。市场数据、平台规则、行业事实必须进 `CLAIM_LEDGER.md`。不能核验的数据写数量级或标记缺口。 默认证据层级: 1. `L1-fact`:高权重事实来源,用于行业数据、平台规则、政策、公司信息、报告。 2. `L2-demand`:小红书、公开评论、问答,用于用户痛点原话、标题钩子、评论反对意见、收藏/评论/转发信号。 3. `L3-behavior`:招聘 JD、活动议程、公开项目、合作公告,用于判断市场真实动作和组织资源配置。 4. `L4-transaction`:定价页、产品页、报名页、交付边界、购买异议,用于判断付费意愿和引流品定位。 5. `L5-discourse`:公众号、博客、访谈、对标作者,用于观点谱系、案例素材和叙事结构。 6. `L6-owned`:Nowledge / Obsidian / Vault,用于低权重内部上下文、自有案例、历史项目、用户原话或场景补充。 Nowledge/Obsidian 不作为高权重信息源。不得用它们单独支撑市场事实、行业判断、平台规则或高置信数据;如确实使用,优先写入 `CASE_LIBRARY.md`,并标记为自有案例、历史经验或场景。 小红书调研使用本地 REST fallback。当前 `xiaohongshu-mcp` 的 MCP `search_feeds` 工具可能超时;当搜索不稳定时,直接运行: ```bash python3 scripts/xhs-research.py \ "个人IP打造" "内容获客" "中小企业AI落地" \ --limit 20 \ --details 5 ``` 脚本会生成 `research/xhs/*.md` 和 `research/xhs/*.json`。把其中的平台事实和高频问题写入 `CLAIM_LEDGER.md`,把可复用案例、反例、读者场景写入 `CASE_LIBRARY.md`。小红书材料只能作为需求侧和内容侧证据;涉及行业事实、市场规模、政策规则时必须再用权威来源交叉验证。 公众号调研必须先做 `AUTHORITY_ACCOUNTS.md`。先用通用 Web 搜索或 `$wechat-article-search` 发现专家、机构、媒体、操盘者和反方声音,再用 `$wxmp-article-harvester` 对已确认账号批量归档。商业、运营、平台和 AI 相关主题默认抓最近 365 天文章;经典理论可补更早文章,但必须标记为 `evergreen`。 正确流程是:关键词发现 → 确认账号 → 批量归档 → 本地关键词筛选。网页和单篇公众号链接用通用网页抓取工具落地。所有资料都要回填到 `SOURCE_MAP.md`;只有被实际引用的事实才进入 `CLAIM_LEDGER.md`,避免把资料堆积误认为研究完成。 正式正文必须做证据去后台化:不要把“需求侧样本”“公众号元数据”“线索”“文章池”写给读者。后台材料要翻译成具体来源、具体场景、具体判断和边界。规则见 `references/research-stack.md`。 Phase 2 完成不等于“资料很多”。证据真正闭环的最低标准是: - `bibliography.md` 已形成读者可见参考页,不只是几条占位列表。 - 每个写入 `book-state.yaml` 的章节 `refs` / `cases` 数,都已经回填到对应 `src/chapter-xx/refs.md` 和 `cases.md`。 - `outputs.references` 只有在读者可见参考页和章节映射都闭环后才能标 `true`。 - `SOURCE_MAP.md` 中标记 used/selected/fetched/exported/done 的来源都有具体 URL。 - `CLAIM_LEDGER.md` 的 fact、`BEHAVIOR_LEDGER.md` 和 `TRANSACTION_LEDGER.md` 的有效记录都能回到具体 URL。 行为层和交易层由 Agent 自动推导,不默认要求用户提供公司名或关键词。Agent 从 `BOOK_BRIEF.md`、`READER_PROFILE.md`、`POSITIONING.md`、`OUTLINE.md`、`SOURCE_MAP.md` 生成采集方向。用户只在行业取向、竞品范围或不可逆定位会改变书的立场时介入。 ### Phase 3:Framework & Outline 根据书型选择 `content_profile`,根据作者姿态选择 `voice_profile`,再用 `voice_anchor` 指定最典型的名人锚点。详细规则见 `references/profiles.md`。 生成 `OUTLINE.md` 时: - 用 `##` 表示正式章节。 - 章节路径统一为 `chapter-01`、`chapter-02`,不要用中文标题生成路径。 - 每章写清:这一章在整本书里的任务。它是重定义、论证、建模、案例、步骤、边界还是收束。 - 每章写清:结论或判断、读者问题、证据或来源、案例或反例、行动产出、作者判断。 - 每章写清:至少 1 个可视化机会。如果没有,也要说明为什么文字更清楚。 - 目录要体现读者路径,而不是只罗列概念名。需要时按 Part / 阶段组织。 整本书默认要有一个 reader-facing opening block,放在正文正式章节之前。它至少回答四件事: 1. 读者正处在什么真实场景或误判里。 2. 这本书到底要重新定义什么问题。 3. 读完以后读者会获得什么新判断和行动框架。 4. 这本书会怎样推进,不是简单罗列目录。 运行: ```bash python3 scripts/sync-summary.py ``` 这会生成 `src/SUMMARY.md`,创建章节目录,并以 merge 方式同步 `book-state.yaml`,保留已有研究、输出和章节进度。 ### Phase 4:Chapter Writing 每章作为一个独立写作检查点。每次只加载: 1. `OUTLINE.md` 2. `BOOK_SUMMARY.md` 3. 当前章 `refs.md` 4. 当前章 `cases.md` 5. `glossary.md` 6. `CLAIM_LEDGER.md` 的相关条目 章节不再强制使用同一套标题骨架。统一标题会把白皮书、研究报告和 playbook 都压成课程手册。每章必须满足 chapter contract,但呈现结构按 `content_profile` 和章节任务调整。 每章必须包含这些内容,可以换标题、合并段落或换顺序: - 结论或判断:本章直接给出什么判断。 - 读者问题:读者在什么具体场景里需要这一章。 - 证据或来源:事实、案例、行为信号、交易信号或需求材料来自哪里。 - 案例或反例:公开案例、自有案例、行为信号、交易信号或假设案例,并标明边界。 - 行动产出:读者读完能得到一个判断、步骤、清单、模板、自测或路线图。 - 作者判断:体现 `voice_profile` 的取舍、边界和立场。 正文不等于 workbook。能放进 `dist/worksheets/`、附录或章节尾工具箱的填写任务,不默认占正文主结构。只有 `playbook` 和 `course-manual` 才应高频使用练习、自测、模板块;`methodology-book`、`whitepaper`、`business-report` 优先保证论证推进、节奏变化和作者判断。 推荐结构按书型选择: - `methodology-book`:问题定义 → 旧框架失效 → 系统模型 → 案例/反例 → 行动原则。 - `whitepaper`:事实背景 → 趋势判断 → 证据链 → 风险边界 → 对读者的影响。 - `playbook`:场景 → 错误做法 → 步骤 → 模板/清单 → 停手条件。 - `course-manual`:学习目标 → 解释 → 示例 → 练习 → 检查标准。 - `research-analyst`:数据断言 → 趋势判断 → 二阶影响 → 反方证据 → 边界条件。 全书需要足够的 toolbook 元素:对比表、步骤、提示框、错误清单、模板块、自测题、案例框、信息图。但不要为了凑数量把每章压成工作表。一般每章 1-2 个高价值元素就够;`playbook` 和 `course-manual` 可以提高密度,`methodology-book`、`whitepaper`、`business-report` 以判断推进和阅读节奏为先。 每章完成后更新 `BOOK_SUMMARY.md` 和 `book-state.yaml`。没有更新摘要和状态,不算完成。 六章以上或要求 PDF 的任务不得把研究、全书写作、构建和视觉 QA 压在一个不可恢复的长回合里。至少在 `research`、`outline`、`writing`、`build`、`visual-qa` 后写检查点;后台会话提前结束时,从 `.leadbook-run.json` 继续,不重新研究或重写已完成章节。 章节初始文件带 `<!-- leadbook-template: chapter -->` 标记。正式写作时删除该标记;Markdown 导出会自动跳过仍是模板的未写章节,让 `draft` 适合逐章 WIP。 更新状态时,`book-state.yaml` 里的 `refs` / `cases` 必须和对应 `refs.md` / `cases.md` 的真实有效记录一致。不能只在状态表里写“本章有 3 条 refs”,但章节证据文件仍停留在模板占位。 ### Phase 5:Review & Quality Gate 正式合并前读 `references/quality-gates.md`。先合并正文,再跑正文底线检查: ```bash python3 scripts/export-markdown.py python3 scripts/check-leadbook.py --target draft dist/book.md ``` `leadbook` 有三档完成状态,不能混用: - `draft`:正文可读,适合继续写作和内部修改;允许证据、视觉和附件未闭环。 - `review-ready`:主书完整,Markdown / HTML / PDF 可评审;参考资料、证据表、信息图、字体和状态表齐全。 - `publish-ready`:整套公开分发包完整;公众号/权威来源达到主题要求,工作表、参考资料页、书外分发说明和私域承接包全部完成。 只写完正文时,最多汇报 `review-ready`。没有通过 `publish-ready` 检查,不得说“可公开发布”“可作为完整引流品交付包”。 `draft` 检查重点: - 正文是否独立成立。 - 是否出现硬 CTA 或产品绑定。 - 关键事实是否能回到 `CLAIM_LEDGER.md`。 - 正文是否把后台证据语言翻译成读者语言。 - `voice_profile` 和 `voice_anchor` 是否形成专家口吻,而不是资料汇编。 - 是否有空泛商业词。 - 每章是否有结论、问题、模型、案例、行动建议。 - `book-state.yaml` 是否准确记录证据、输出和交付状态。 - 如果 `outputs.references=true` 或 `quality.reference_page=true`,必须已经有像样的读者参考页,并且章节 `refs.md` / `cases.md` 不是空模板。 - 如果 `wxmp_pack` 仍是 `partial`,只能标为 `draft` 或 `review-ready`,不能标为 `publish-ready`。 `draft` 在构建前运行,允许 `VISUAL_PLAN.md` 中已经登记 Output Path 的 SVG / section image 尚未生成;检查器只给 warning。进入 `review-ready` 后,所有必填视觉资产必须真实存在。 ### Phase 6:Build & Kami Output 合并正文: ```bash python3 scripts/export-markdown.py ``` 生成或更新 Kami 信息图: ```bash python3 scripts/generate-kami-diagrams.py ``` Leadbook 信息图必须采用当前 `$kami` 的 diagram primitive 逻辑:图是嵌入正文的 SVG 结构素材,不是带边框、水印和内部大标题的大卡片。生成器必须保持: - 已安装 Kami 时使用当前主线 Skill,默认路径 `~/.agents/skills/kami`;未安装时保留 Core Markdown 能力并使用内置基础 HTML 模板。 - 不写 `Kami information diagram`、模板名、水印或无关备注。 - 不在图内重复大标题;标题和解释交给正文段落与 caption。 - SVG 在 HTML/PDF 中按正文宽度输出,可见图形区域也要贴近正文宽度,不能只让透明画布变宽。 - 节点内中文必须居中、可读、不出框;长标签先改短,再换行。 - 箭头、节点、分隔线按固定网格落点;不能出现肉眼可见的漂浮箭头、错位、遮挡。 如果需要封面或章节扉页视觉,使用 `$imagegen` 生成位图,复制到 `assets/images/`,并回填 `IMAGEGEN_BRIEF.md`。正文解释性配图默认不用 `$imagegen`,用 Kami SVG 信息图。 生成 Kami HTML: ```bash python3 scripts/export-kami-html.py dist/book.md dist/book.html ``` 渲染 PDF: ```bash python3 scripts/render-pdf.py dist/book.html dist/book.pdf ``` 生成逐页视觉 QA 清单和页面图片: ```bash python3 scripts/prepare-pdf-visual-audit.py ``` 必须实际查看 `dist/qa/contact-sheet.png` 和逐页 PNG,把每页 `Checked`、`Issues`、`Fix Status` 与图表 ID 填完,将 `audit_state` 改为 `passed`。自动渲染只准备清单,不代表视觉通过。 输出阶段读 `references/kami-output.md`。PDF 里只放正式书籍正文和必要附录。`distribution-note.md`、`private-domain-pack.md` 只作为书外运营物料保存。 主书评审前必须运行: ```bash python3 scripts/check-leadbook.py --target review-ready --update-state dist/book.md ``` 公开发布前必须运行: ```bash python3 scripts/check-leadbook.py --target publish-ready --update-state dist/book.md ``` 只有带 `--update-state` 且返回 0 的检查器能把成熟度升级,并在 `dist/qa/gates/` 写入与当前 Markdown、HTML、PDF、视觉审计和参考资料摘要绑定的 receipt。正文、HTML、PDF 或参考资料变化后旧 receipt 自动失效;禁止手工把 `review_ready` / `publish_ready` 改为 true。 `publish-ready` 会检查整个项目,不只检查正文:`book-state.yaml`、公众号/权威账号状态、参考资料页、`dist/worksheets/`、`distribution-note.md`、`private-domain-pack.md`、HTML/PDF 和视觉资产都会进入硬门。若某个主题明确不需要公众号证据,必须在汇报里说明,并显式使用 `--allow-partial-wxmp`,不能默认跳过。 `review-ready` 和 `publish-ready` 都会检查章节证据映射:如果 `book-state.yaml` 声明某章已有 `refs` 或 `cases`,但对应 `src/chapter-xx/refs.md` / `cases.md` 仍是空模板,检查必须失败。整本书不能只在 `CLAIM_LEDGER.md` 和 `CASE_LIBRARY.md` 里堆后台材料。 `publish-ready` 还会默认检查行为层和交易层:`BEHAVIOR_LEDGER.md` 至少 3 条有效行为信号,`TRANSACTION_LEDGER.md` 至少 3 条有效交易信号,且 `book-state.yaml` 标记闭环。若主题明确不需要其中一层,必须在汇报里说明,并显式使用 `--allow-missing-behavior` 或 `--allow-missing-transaction`。 自动检查通过不等于视觉通过。宣称 `review-ready` 或 `publish-ready` 前,必须把 PDF 渲染成页面图片,至少逐页检查所有含图页面:正文宽度、图内文字、caption、分页、封面和目录。检查结果必须写入 `dist/qa/pdf-visual-audit.md`。没有页面级视觉 QA 审计文件,不得说成书可交付。 ## 书外运营物料 当用户明确要“文章末尾怎么介绍这本书”“私域怎么承接”时,生成: - `dist/distribution-note.md`:书籍定位、适合读者、读完能得到什么、文章末尾介绍和分发边界,不写进 PDF。 - `dist/private-domain-pack.md`:欢迎语、标签问题、读者分层、后续内容和边界说明,不写进 PDF。 - `dist/worksheets/`:至少一份读者可填写或可执行工作表,必须和主书核心模型直接对应。 这些材料服务分发,不改变书的正文。 ## 资源说明 - `scripts/scaffold_leadbook.py`:创建新 leadbook repo。 - `assets/repo-template/scripts/xhs-research.py`:通过本地 `xiaohongshu-mcp` REST API 采集小红书搜索、笔记详情和评论样本,作为调研证据包。 - `assets/repo-template/scripts/generate-kami-diagrams.py`:根据 `VISUAL_PLAN.md` 生成新版 Kami SVG primitive 信息图。 - `assets/repo-template/scripts/prepare-pdf-visual-audit.py`:渲染全部 PDF 页面、生成 contact sheet 和逐页视觉 QA 清单。 - `assets/repo-template/scripts/leadbook-stage.py`:记录并验证可恢复阶段检查点。 - `assets/repo-template/`:每本书项目的模板和脚本。 - `assets/repo-template/BEHAVIOR_SEED_PLAN.md`:行为层自动推导计划模板。 - `assets/repo-template/BEHAVIOR_LEDGER.md`:行为层信号账本模板。 - `assets/repo-template/TRANSACTION_LEDGER.md`:交易层信号账本模板。 - `assets/repo-template/dist/qa/pdf-visual-audit.md`:PDF 页面级视觉 QA 审计模板。 - `references/research-stack.md`:最小最强调研工具集、权威账号地图、证据层级和来源权重规则。 - `references/profiles.md`:内容 profile 和专家 voice profile。 - `references/quality-gates.md`:正文质量门和禁区。 - `references/kami-output.md`:Kami 排版输出规则。 - `references/runtime-and-privacy.md`:Core/Optional Provider、依赖、凭证和隐私边界。 - `references/execution-checkpoints.md`:长任务阶段门、恢复方式与完成状态事务。 - `tests/test_leadbook.py`:Core、安全、状态、视觉和隐私回归测试。 - `evals/evals.json`:代表性调用与预期行为。