article-writing skill
Write articles, guides, blog posts, tutorials, newsletter issues, and other long-form content in a distinctive voice derived from supplied examples or brand guidance. Use when the user wants polished written content longer than a paragraph, especially when voice consistency, structure, and credibility matter.
Is the article-writing skill safe?
Clean: nothing in its files matched our rules. We read 1 file in the folder on 2026-09-28.
No findings.
Install the article-writing skill
A skill is a folder. Copy it into your agent's skills folder and the agent loads it when the task matches its description.
git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git /tmp/ECC mkdir -p ~/.claude/skills cp -r /tmp/ECC/.cursor/skills/article-writing ~/.claude/skills/article-writing
In the Claude apps, zip the folder and upload it from the Skills settings. The folder on GitHub
The instructions your agent would load
SKILL.md as published, without the frontmatter. Read it on GitHub
Article Writing
Write long-form content that sounds like a real person or brand, not generic AI output.
When to Activate
- drafting blog posts, essays, launch posts, guides, tutorials, or newsletter issues
- turning notes, transcripts, or research into polished articles
- matching an existing founder, operator, or brand voice from examples
- tightening structure, pacing, and evidence in already-written long-form copy
Core Rules
- Lead with the concrete thing: example, output, anecdote, number, screenshot description, or code block.
- Explain after the example, not before.
- Prefer short, direct sentences over padded ones.
- Use specific numbers when available and sourced.
- Never invent biographical facts, company metrics, or customer evidence.
Voice Capture Workflow
If the user wants a specific voice, collect one or more of:
- published articles
- newsletters
- X / LinkedIn posts
- docs or memos
- a short style guide
Then extract:
- sentence length and rhythm
- whether the voice is formal, conversational, or sharp
- favored rhetorical devices such as parentheses, lists, fragments, or questions
- tolerance for humor, opinion, and contrarian framing
- formatting habits such as headers, bullets, code blocks, and pull quotes
If no voice references are given, default to a direct, operator-style voice: concrete, practical, and low on hype.
Banned Patterns
Delete and rewrite any of these:
- generic openings like "In today's rapidly evolving landscape"
- filler transitions such as "Moreover" and "Furthermore"
- hype phrases like "game-changer", "cutting-edge", or "revolutionary"
- vague claims without evidence
- biography or credibility claims not backed by provided context
Writing Process
- Clarify the audience and purpose.
- Build a skeletal outline with one purpose per section.
- Start each section with evidence, example, or scene.
- Expand only where the next sentence earns its place.
- Remove anything that sounds templated or self-congratulatory.
Structure Guidance
Technical Guides
- open with what the reader gets
- use code or terminal examples in every major section
- end with concrete takeaways, not a soft summary
Essays / Opinion Pieces
- start with tension, contradiction, or a sharp observation
- keep one argument thread per section
- use examples that earn the opinion
Newsletters
- keep the first screen strong
- mix insight with updates, not diary filler
- use clear section labels and easy skim structure
Quality Gate
Before delivering:
- verify factual claims against provided sources
- remove filler and corporate language
- confirm the voice matches the supplied examples
- ensure every section adds new information
- check formatting for the intended platform
More skills from affaan-m/ECC
- AaccessibilityWCAG 2.2 レベル AA 標準を用いてインクルーシブなデジタルプロダクトを設計・実装・監査します。Web 用のセマンティック ARIA および Web・ネイティブプラットフォーム(iOS/Android)のアクセシビリティトレイトを生成するために使用します。
- Aagent-architecture-auditエージェントおよび LLM アプリケーション向けのフルスタック診断。12 層のエージェントスタックにおけるラッパーリグレッション、メモリ汚染、ツール規律の失敗、隠れた修復ループ、レンダリング破損を監査します。重要度順の発見事項とコードファーストの修正を生成します。エージェントアプリケーション、自律ループ、または LLM を活用した機能を構築する開発者に必須です。
- Aagent-evalカスタムタスクでコーディングエージェント(Claude Code、Aider、Codex など)をヘッドツーヘッドで比較し、合格率、コスト、時間、一貫性のメトリクスを測定します
- Aagent-harness-constructionAI エージェントのアクション空間、ツール定義、観測フォーマットを設計・最適化して完了率を向上させます。
- Aagent-introspection-debuggingStructured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.
- Aagent-introspection-debuggingキャプチャ、診断、封じ込め回復、内省レポートを使用した AI エージェント障害のための構造化された自己デバッグワークフロー。
- Aagent-payment-x402タスクごとのバジェット、支出コントロール、ノンカストディアルウォレットを備えた x402 決済実行を AI エージェントに追加します。agentwallet-sdk を通じて Base をサポートし、OKX Payments / OKX エージェント決済プロトコルを通じて X Layer をサポートします。
- Aagent-sortBuild an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.
- Aagent-sort並行リポジトリ対応のレビューパスを使用して、スキル、コマンド、ルール、フック、エクストラを DAILY と LIBRARY のバケットに分類することで、特定のリポジトリ向けのエビデンスに基づいた ECC インストール計画を構築します。プロジェクトが完全なバンドルをロードする代わりに実際に必要なものに ECC をトリミングする必要がある場合に使用します。
- Aagentic-engineeringOperate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when AI agents perform most implementation work and humans enforce quality and risk controls.
- Aagentic-engineering評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。
- Aagentic-osClaude Code 上に永続的なマルチエージェントオペレーティングシステムを構築します。カーネルアーキテクチャ、スペシャリストエージェント、スラッシュコマンド、ファイルベースのメモリ、スケジュールされた自動化、外部データベースなしの状態管理をカバーします。