领导一眼就看出你的公文是 AI 写的这个狂更 114 版的开源 Skill把笔杆子拆成了一条流水线一、周五下午五点的那份通知周五下午五点你正准备关电脑。群里弹出一条消息“根据上午的会议记录写个通知明天下班前要注意文种别搞错了。”你熟练地打开对话框把会议记录粘进去敲下四个字“帮我写个通知”。十秒钟AI 吐出来一篇东西。结构工整小标题齐全还有综上所述“下一步我们将”。你自己读着挺顺。发给处长。半小时后处长回了六个字“这是 AI 写的吧”……怎么被看出来的其实很简单。真正写过公文的人一眼就能抓到那几处不对劲的地方文种错了。该用请示的事写成了报告该报告的事写成了情况说明。公文里文种用错是硬伤中的硬伤比错别字严重得多。腔调不对。公文是机关口吻AI 写出来的却是教程腔——“首先我们需要明确的是……”“让我们来看看……”。你不是在讲课你是在发文。事实是编的。AI 最要命的地方是它会非常自信地给你补上根据《XX 办法》第三条“据统计同比增长 23.5%”。这些数字一个都不存在。味道太足。那种既要……又要……的二元包装句那种把一句话拆成三个并列短语凑排比的节奏感读起来像 PPT 转文字。问题不在模型不够聪明。问题在于公文写作这件事本来就不是生成一段文字而是一条有文种、有要素、有视角、有复核的流水线。你只给了它最后一道工序却指望它出成品。最近在 ClawHub 的技能活跃榜上有一个中文 Skill 连续出现在第一梯队——chinese-official-writing中文公文写作作者 gongyu0918-debugGitHub 上已迭代到 1.6.x 系列ClawHub 榜单显示其版本更新次数已超过 110 次被多个技能聚合站点列入最近更新最活跃的技能之一。它做的事就是把上面那条流水线一段一段写进了一个 Markdown 文件夹。二、先说清楚它不是公文模板大全很多人第一次看到公文写作 Skill会下意识以为它是那种塞了一堆通知模板、报告模板的文档包。不是。chinese-official-writing 的骨架非常朴素——一个 Markdown-first 的 Agent Skill。它没有后端服务没有 API Key没有复杂的运行时依赖。你下载下来看到的就是这么几样东西组成作用SKILL.md判断何时启用、选择任务模式给出事实、输出和复核主流程references/task-route-cards.md为稀疏说明、未决纪要、短通知、二次局部修改提供轻量路径文种与专项 references按需补充文种骨架、办理要素、论证链、GB/T 9704 格式规则分层复核 references从段落、小节到全文检查事实、视角、结构、格式和自然表达scripts/prose_lint.py可选的确定性检查给出格式、重复和成品残留线索可选交付 Hook配合 Codex / Claude Code 等做交付门禁未通过时优先保留完整初稿作者自己的一句话总结是这么写的“这是一个 Markdown-first 的 Agent Skill。核心规则和 references 全部使用中文 Markdown 编写不懂代码也能直接阅读、审查和修改。”这句话看着平淡其实是个很聪明的工程决策。因为公文写作这件事最怕的就是黑箱。办公室的笔杆子不信AI 帮我写好了他们要的是我能看见它按什么规则写的、按什么清单核的、哪一条我不认可我直接改。全中文 Markdown意味着这份规则可以被一个完全不懂代码的文秘人员审阅、修改、本地化。这才是公文场景能落地的前提。三、渐进式路由它没有一上来就把整本条例塞给模型这是我读它的设计时最欣赏的一点。写公文要遵守《党政机关公文处理工作条例》和 GB/T 9704-2012 的格式规范内容非常多。普通做法是把这些全部写进系统提示词然后每次调用都把一大坨规则塞进上下文。后果是什么**规则越多模型越糊。**它读了一堆制度条文最后写出来的还是一篇AI 味的散文。chinese-official-writing 走的是另一条路渐进式路由。它的逻辑是——先看你要干什么只加载你这次需要的那一页。举个类比你立刻就能懂你只是要写一个 150 字的短通知 → 它只读一张轻量卡不进入完整公文流程你要写一份正式请示 → 它按文种路由进入对应的文种叶子页加载请示的骨架和办理要素你要写 AI 算力租赁的可研材料 → 它只加载技术类专项规则按需求来源 → 资源测算 → 成本边界 → SLA/安全/验收这套结构走你只是要改两句话的措辞 → 它走二次局部修改路径不重跑全文。官方对这套机制的说法是“渐进式路由让短任务只读取轻量卡完整公文再进入相应文种叶子技术类材料只加载命中的专项规则。这样既保留必要边界也减少无关规则对真实写稿的干扰。”翻译成大白话该精简的时候不啰嗦该上规矩的时候不含糊。四、四道关卡它是怎么把AI 味摁下去的拆到流程层面这个 Skill 的主干其实只有四步。第一步定文种再动笔写公文之前先回答清楚这份东西发文单位是谁受文对象是谁行文关系是上行、下行还是平行这件事在真实办公里有多重要——“该用请示却写了报告”是公文审核里最常见的退稿理由之一。它内置了文种路由规则覆盖请示、报告、通知、通告、通报、函、复函、批复、意见、决定、公告、纪要等法定文种也覆盖方案、可研、总结、调研报告、讲话稿、致辞等事务材料。用户明确要新闻稿、时评、整改方案、投诉反映这类文本时它还会直达对应的专项 playbook而不是被正文里偶然出现的新闻整改字样带跑。这一点比能写多少种文种更值钱。第二步先出蓝图再落笔它的工作流里有一段明确要求写作前先建立稿件蓝图大纲 → 段落地图 → 小段落要点。这个顺序跟老笔杆子写材料的习惯是一样的。先想清楚这份材料要论证什么分成几块每块承担什么任务——然后才写句子。而到了具体段落它要求每个小段落只服务一个论点并且通常按这个顺序展开结论先行 → 事实支撑 → 判断 → 项目/工作落点。这四拍的节奏就是机关文稿的呼吸方式。第三步分层复核而不是再读一遍写完就交是 AI 最容易露怯的地方。这个 Skill 的复核是分层的先看小段落再合并看小节最后看全文。每一层的检查项不一样——事实有没有编、视角有没有跑偏、结构有没有断、格式有没有错、表达有没有成品残留。而且它还配了一个确定性工具scripts/prose_lint.py可以对 .txt / .md / .docx 草稿做静态扫描把格式问题、重复表达、成品残留线索报出来。注意它的定位很重要它只报风险不负责改写。这个边界划得很清醒——工具负责发现问题人负责判断。公文这件事不该让一个脚本替你做决定。第四步专门治AI 味这是它最有识别度的一块。它内置了references/anti-AI-patterns.md专门列中文语境下的 AI 味模式和修复方法。据第三方技能站点的拆解它使用了约 270 条合成反例做规则回归检查针对的就是那几类标志性毛病旁白式写法“让我们来看看”“接下来我将……”教学腔“首先需要明确的是”“需要注意的是”二元包装句既要……又要……的空泛表述过度完整的结构感三段式排比、面面俱到的伪周全相邻段落换词重复、胶水段落、空泛套话以及一条很硬的红线没有用户提供依据时不编造真实单位、真实政策、真实金额、真实日期、电话、邮箱、文号、签发人、印章或审批结论。这条规则其实比降 AI 味更重要。因为公文里出现一个不存在的文号性质跟文章里写错一个错别字完全不是一回事。五、怎么装三条命令没有玄学它的安装相当朴素因为它本来就是纯规则包。方式一从 ClawHub 安装npx clawhublatest install chinese-official-writing方式二国内镜像加速npx clawhublatest install chinese-official-writing --registry https://cn.longxiaskill.com方式三通用 Agent Skills 安装器GitHub 源npx skills add https://github.com/gongyu0918-debug/chinese-official-writing-skill --skill chinese-official-writing装完之后通常放在~/.openclaw/skills/chinese-official-writing/重启网关即可被识别。不需要 API Key不需要额外账号MIT 许可免费开源。整个包体量只有 0.22 MiB 左右——规则密度极高体积极小这也是规则型 Skill相对服务型 Skill的一个天然优势。六、三个真实场景你可以直接抄场景 1一份单位通知请按公文格式写一份通知本周五下午 2 点在 3 楼会议室召开全员培训会请各部门提前安排好工作准时参加培训时长约两小时。它会先定文种下行通知、明确受文对象各部门、梳理办理要素时间、地点、事项、要求再按依据/背景 → 事项 → 要求 → 时限的结构成文而不是上来就抒情。场景 2把会议纪要变成报告根据下面这份会议记录写一份向集团报送的专项工作报告。它会走情况 → 做法 → 成效 → 问题 → 下一步的报告骨架并且严格守住报告里不夹带请示事项这条规则——这一条是很多人被退稿都不明白为什么的地方。场景 3限字压缩这篇 2400 字帮我压到 1200 字以内保留措施、责任、时限和结尾落点。它的做法是先做篇幅预算再逐段取舍而不是粗暴删句子。压缩这件事删错一句整段的逻辑就断了。七、该泼的冷水还是要泼任何 Skill 都有边界这个也不例外。综合第三方站点和官方说明几个已知短板值得提前知道已知问题具体表现建议做法时效性偏差政策依据如果未联网核验可能引用过时文件涉及政策引用的材料务必人工核对文号与时效格式要素遗漏文号、签发人、印章、密级等正式签发要素需人工补充技能只出缺项清单最终签发要素自己补模板冲突用户自带提纲/模板时优先保留可能与推荐结构产生张力有单位模板的直接把模板一起给它不是万能写作器明确不为英文写作、文学创作、营销软文、社媒文案、代码说明启用这些场景换别的 Skill还有一条最重要的提醒它降低的是AI 味不是责任。AI 可以帮你把结构搭好、把腔调调正、把明显的机器痕迹擦掉。但这份材料最终是挂在谁名下、由谁签发判断权永远在人手里。公文这件事从来不是生成出来的是写出来的。八、同类对比这个赛道已经打起来了中文公文写作已经不是蓝海。我在调研中至少看到四类路线方案路线特点适合谁chinese-official-writing规则型 Agent SkillMarkdown-first文种路由 蓝图写作 分层复核 反 AI 味规则全中文可读可改需要写能交差的材料的人official-writingZsdadad格式模板型主打 GB/T 9704-2012 格式规范、模板库、字号边距更偏格式百科需要快速查格式规范的人gongwen-skillSkillHub / DSHPython CLI 型python -m gongwen template/check/optimize/header能做 Word 级操作、修订与批注想接进自动化流水线的开发者通用大模型直接写无上手最快但文种、要素、AI 味全靠运气不赶时间的非正式材料一句话选型建议要写正式材料、怕被看出是 AI 写的→ 选规则型只想知道这个标题该用几号字→ 选格式模板型想批量处理上百份 Word 公文→ 选 CLI 型。九、最后回到开头那个问题为什么领导一眼就看出来是 AI 写的因为公文写作的核心从来不是文采而是规矩。文种是规矩行文关系是规矩办理要素是规矩称谓是规矩落款是规矩。AI 味之所以刺眼是因为它破坏了这些规矩——它在用写公众号的方式写一份要盖章的材料。chinese-official-writing 最有价值的地方不是它写得像公文而是它把公文写作的规矩一条一条写成了可以被审阅、被修改、被本地化的中文规则文件。一百多次版本迭代迭代的其实就是一件事把规矩校准得更准一点。如果你身边有在办公室、综合岗、文秘岗、宣传岗的朋友把这篇文章转给他。他大概率会回你一句“你早说啊。”关键词chinese-official-writing、中文公文写作、Agent Skills、ClawHub、GB/T 9704、降 AI 味、AI 办公自动化数据来源ClawHub 技能页、GitHubgongyu0918-debug/chinese-official-writing-skill、skills.sh、longxiaskill 镜像站、openclaw-easy、CocoLoop 技能商店等公开页面检索时间 2026-09-11。文中版本号、下载量等数据来自第三方聚合站点可能随时间变动请以官方页面为准。