这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
authoring-docs 是 e2e 仓库中专门针对其文档站（docs/**/*.mdx，非 reference 目录）的写作技能。它规定了页面骨架、图标规范、Mintlify 折叠组件的选用、以及基于 ASD-STE100 的语气规则。核心要求是每一页在提交前都必须经过'缩短'检查：统计行数与正文字数、删除重复表述、把可选内容折叠。它还提供重写遗留页面的十步流程和提交前的核对清单。
- 读取并分析 docs/ 下的 MDX 指南页面，统计行数和正文字数，与侧边栏同级页面比较长度
- 按'删掉读者不行动的内容、合并重复表述、折叠少数读者需要的内容'三类顺序执行精简
- 按{noun}模板输出页面骨架：lede、Before you start、任务标题、Next 卡片组
- 依据组件对照表选择 Tabs、CodeGroup、Steps、Accordion、ShowMore、Note、Warning 等折叠方式
- 校对页面图标：docs/images/icons/ 下的黑色剪影 SVG，检查明暗两种模式
- 提交前逐项核对清单，并运行 pnpm docs:check 验证
- 为 e2e 文档站撰写新的集成指南页面，想直接套用 quickstart 和 bug-bash 的成熟页面结构
- 接手一段历史遗留的冗长 MDX 页面，需要系统性地重写而不是小修小补
- 某个代码改动（如重命名一个 flag）波及三篇文档，只想对受影响部分做削减、其余列为后续
- 用户问'这页怎么缩短'，想先拿到按行数估算收益的削减方案再动手
- 需要给页面挑一个合适的 Font Awesome 图标或制作品牌剪影图标
- e2e 的 reference 目录页面——技能明确声明参考页保留自己的查找表结构，不适用此规范
- skills/e2e/ 目录下的内容——技能声明该目录供 agent 顺序阅读，交互组件在其中不渲染
- 不属于 e2e 仓库的文档项目——规范中的路径约定（docs/images/icons/、docs/docs.）和脚本（pnpm docs:check）都是仓库专用的，直接移植需要改造
如何安装这个 Skill？
- 发布者未经验证，身份视为未知；使用前请自行确认仓库来源。
- 本评估为纯静态源码审查，未执行任何命令或验证脚本，所有评分置信度为低。
- 技能依赖该仓库内部约定（Mintlify 组件、docs:check、unslop 技能、docs.），在其他环境中直接复用效果未知。
- 技能引用的范例页面（bug-bash.mdx、quickstart.mdx）内容未在本次证据中，相关声明未交叉核实。
- 文档站与 npm 生态在海外，中国大陆用户访问依赖资源时可能受限。
- Shell / 命令行
- 本地文件系统
pnpmMintlify docs toolchain (docs:check, docs:dev scripts)
来源材料未提供该技能的安装命令。README 只说明整个仓库包含 10 个技能，本技能位于 .dev/skills/authoring-docs/SKILL.md，但未给出任何安装/加载命令（如 plugin add 或复制命令），因此具体的安装步骤在此不作臆造。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/tester-army/e2e.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/.dev/skills/authoring-docs" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 帮我写一篇新的 e2e 集成指南页面 docs/integrations/xxx.mdx，按照技能规范给出页面骨架
- docs/ci/cache.mdx 比同级页面长了一倍，帮我运行缩短检查并给出削减计划，标注每项节省的行数
- 这次 PR 重命名了一个 flag，更新了三篇文档，请只对涉及的章节执行削减，其余列为后续任务
- 重写 docs/migrate/legacy.mdx 这个遗留页面，保留所有事实，按十步流程执行
该技能通过前置元数据中的描述自动触发：当任务涉及'编写、编辑、重写或缩短文档站指南页面（docs/**/*.mdx，非 docs/reference/）'时启用，元数据标记为 internal。工作流程：先写出目标大纲；对每页运行缩短检查（用 wc -l 统计行数、用 awk 过滤代码围栏后 wc -w 估算正文字数）；将削减项分为三类按序执行；当用户问如何缩短时先展示按类别分组、标注行数收益的计划再编辑；最后按提交前清单逐项核对并运行 pnpm docs:check，用 pnpm docs:dev 以速读者视角预览。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 规范极其具体可执行：给出了测量命令、组件选择对照表、句长限制和禁用词表，而不是空泛的风格建议
- 内置防漂移机制：要求每个新增句子对照 src/ 源码核实，削减的事实须在 PR body 中逐条写明理由
- 明确界定适用范围（非 reference、非 skills/e2e/），并说明与其他技能（unslop）冲突时以本技能为准
- 包含重写遗留页面的完整十步流程和锚点链接稳定性检查，覆盖真实维护场景
- 高度绑定 e2e 仓库的文件路径、Mintlify 组件和 pnpm 脚本，用于其他项目需要大量改造
- 来源未提供任何安装命令或使用统计，无法验证实际触发效果
- 该仓库处于 1.0 之前的活跃开发期，技能中引用的具体页面（如 bug-bash.mdx）可能随时间变动
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| e2e 文档写作规范技能 本页 | 54 · 谨慎使用 | ★ 8.7k | 1 天前 | Apache-2.0 |
| 卡兹克公众号长文写作 Skill | 49 · 谨慎使用 | ★ 21k | 10 天前 | MIT |
| 说人话：中文去 AI 味改写 Skill | 65 · 推荐 | ★ 2k | 11 天前 | MIT |
| No AI Slop | 59 · 推荐 | ★ 12k | 1 个月前 | MIT |
| Beautiful Prose 写作风格规范 | 50 · 谨慎使用 | ★ 57 | 9 个月前 | — |
技能正文中提到与 unslop 技能的关系：unslop 适用于每一句话，本技能在其之上增加文档结构和语气规则，两者冲突时在文档页面上以本技能为准。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
该技能本身仅是文档撰写指南，不执行命令、不请求权限、无外部副作用；仓库层面有清晰的信任模型（SECURITY.md 区分 code-trust 与不可信模型输入、遥测可关闭且字段全披露、无崩溃上报）。扣分点：技能本身未声明数据流向（如要求对照 src/、引用外部文档站），发布者身份未经验证，回滚/确认机制对文档改动依赖 PR 流程而非技能内声明。
指令自洽性高：范围界定清晰（guides vs reference vs skills/e2e）、缩短流程有可复现的度量命令（wc/awk）、提交前清单完整。扣分点：静态审查无法执行任何验证，多个检查（pnpm docs:check、typecheck、unslop）依赖未在证据中展示的脚本；对异常输入（如页面不存在、命令失败）的失败反馈质量无法核实，按锚点不得高于10。
触发描述精确：明确了适用场景（docs/**/*.mdx 非 reference）、明确排除范围（reference 页、skills/e2e）、给出了范例页面与骨架。扣分点：边界条件部分依赖仓库内部约定（Mintlify 组件、docs. 重定向、unslop 技能），对非该仓库环境适用性未声明；未涉及中文支持或大陆网络可达性——文档站及 npm 依赖均在海外，但技能核心（写作规范）不依赖在线服务，故只小幅扣分。
结构清晰、渐进披露良好（先原则后流程后清单）、含范例与前后对照。扣分点：技能自身无版本号/变更日志/已知限制章节，维护责任隐含于仓库贡献流程而非技能文件；name/description 与能力一致，license（Apache-2.0）明确。
目标明确（写/改/缩短文档页），产出为可直接遵循的编辑流程与检查清单，边际价值高于无指导的改写。扣分点：静态审查无法验证实际改写结果质量，效果证据仅为自我声明的流程与范例引用（bug-bash.mdx、quickstart.mdx 未在证据中），按锚点不得高于7。
关键声明可部分追溯：引用了具体文件路径、度量命令、检查脚本（check-docs-examples.ts、docs:check），CI 工作流（benchmark、agent）与测试套件存在，且 security/telemetry 声明详细。扣分点：技能自身的关键路径（写作效果、缩短流程产出）无可执行的第三方验证证据，引用的范例页面内容未在证据中提供，静态审查上限为5。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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