北京
AI 生成的标题，翻来覆去就是那几个词：终极、革命性、颠覆。你让它克制一点，它又给你一句平淡到没人点的话。这个两难，几乎每个用 AI 写文案的人都撞过。
GitHubDaily 推荐了一个叫 ai-copywriter 的 Agent Skill，思路是把两件事绑在一起做：一边生成能抓住注意力的标题和简介，一边清掉文案里的 AI 腔。
它先自查，再动笔
这个 Skill 的第一道工序不是写，是查。它内置了一份基于维基百科整理的 33 种 AI 写作特征清单，生成之前先拿这套特征对着自己审一遍。
换句话说，那些一眼就能看出是机器写的句式、修辞和节奏，在落笔前就被拦下来了。同质化的根源往往不在模型能力，而在没人告诉它"这样写很像 AI"。
第二道工序是明确背景。动笔之前，它要求把受众是谁、竞品是谁、有哪些真实数据先摆清楚。没有这些前提，模型只能靠通用词汇填空，写出来的东西自然谁都能写。
数字宁可反问，也不自己编
这套工具里最值得说的一条设计，是它对数字的处理方式。
标题里需要数字时，数字必须由使用者提供。它不会自己填一个看起来合理的数，宁可反过来问你。这条规则直接掐住了幻觉最容易发生的地方——具体数字。
分工也因此变得清晰：关键事实由人来给，AI 只负责表达优化和角度发散。真实性由人兜底，吸引力交给模型去试。
它还能一次性输出多个角度的标题供挑选。不是给你一个"最优解"，而是把几种不同的切入方式摊开，让你自己判断哪个更贴合内容。
一个 Markdown 文件就能跑
部署门槛低到几乎没有。整个 Skill 就是单个 Markdown 文件，不需要复杂配置，兼容 Claude Code、ChatGPT 和 Codex。
适合的场景也很明确：写产品介绍、写邮件、写自媒体内容。凡是需要标题和简介、又怕写出一股 AI 味的地方，都能用上。
它解决的问题其实很具体——不是让 AI 写得更花哨，而是让它在写之前先知道什么不该写。
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