核心用法
Writing 是一款专注于文风适配与持续学习的 AI 写作技能。其核心机制建立在三级记忆架构（HOT/WARM/COLD）之上，通过本地文件持久化用户的 voice、格式偏好与项目专属风格。
工作流程：
1. 启动检测：识别 20+ 种触发词（如"帮我写""润色这段""这符合我的风格吗"）
2. 记忆加载：自动读取 ~/writing/memory.md 中的核心偏好
3. 文风对齐：分析用户提供的范文，提取语调、节奏、词汇特征并匹配输出
4. 四阶编辑：结构→清晰→文风→打磨，确保输出既专业又保留个性
5. 动态记忆：高频偏好自动晋升 HOT，90 天未用归档 COLD
显著优点：
- 零配置持续学习：首次设置后自动跨会话记忆，无需重复描述风格
- 反强加设计：明确禁止"纠正"用户风格，正式/随意/口语化皆为有效选项
- 场景感知：内置邮件、博客、学术、营销、技术五类格式的差异化策略
- 隐私优先：纯本地存储，不上传内容，不联网
潜在局限：
- 依赖用户主动提供范文或反馈来学习 voice，冷启动需一定交互积累
- 项目级风格（WARM）需手动触发加载，不会自动关联上下文
- 记忆衰减机制（30/90 天）可能误伤季节性使用的偏好
- 不支持协作场景下的多用户风格隔离
适合人群：内容创作者、学术写作者、商务沟通频繁者、对 AI "机械化腔调"敏感的用户
常规风险：
- 长期未清理的 COLD 归档可能累积冗余配置
- 用户若未主动说"忘记我的风格"，历史偏好可能干扰新方向尝试
- 文风模仿存在边界模糊地带，极端个性化表达可能被误判为"错误"