350 万字，炼成一个「笔杆子」

01它不是聊天机器人，是写作系统

02家底，以及数字口径的差异

03一句话开工，五步走完

v0.24 在 Step 4 接了 scripts/search_corpus.py：corpus 全条目 TF-IDF 排序检索，零依赖，支持 --layer 层过滤与 --json 输出。

04350 万字，三路汇成

05考了四轮，还换模型盲评

• 第一轮揪出硬问题：安全生产、基层治理等高频领域知识库检索零命中——方法教了「细节要丰富」，库里却给不出细节。补了领域素材层之后，「想找的知识没找到」从 21 处 → 7 处 → 0。
• 第四轮跨模型盲评：换一家的模型当执行者、两家不同厂商模型当裁判匿名打分，执行者均分 0.942，高于原作者主窗口的 0.833。换个「脑子」带着同一套知识库反而考得更好——真材实料在库里，不在某个模型的偏好里。
• 盲评纠出一个事实硬伤：稿子写「第 41 个教师节」，三方复核坐实 2026 年是第 42 个。由此新增纪律：届数、期数这类查不到依据的推算数字一律先留空位、写清出处再落笔，不许 AI 自己算。

06文中提到的 skills 与软件，怎么装

# 命令行方式（仓库默认分支 master，另有 main 镜像分支）
git clone https://github.com/Amer-CN/super-official-writer.git
cp -r super-official-writer/ ~/.workbuddy/skills/super-official-writer/

# 用法：直接说需求；没触发就敲 / 选技能，或点名
「帮我写一份安全生产工作汇报，受众是局领导，要用数据说话」
「使用 super-official-writer 技能，帮我核这份通知」

07四条线，别踩

• 产出是参考草稿，不具法律效力。正式使用前自己审核准确性、合规性。发出去署名的是你，不是 AI。
• 不伪造公文要素。不生成假的发文机关、发文字号或印章——这条项目方已经替你堵死。
• 版权边界要清楚。代码部分 MIT 开源随便用；蒸馏用的视频和书籍版权归原作者，结构化数据集（jsonl）单独保存不开源。拿去二改商用前想清楚这一层。
• 敏感表述自己把关。涉密和措辞问题 AI 只能提示不能兜底。涉密不上网，工具开源了这条纪律也不失效。

08语料下载

09原文全文存档

展开阅读：AI 写公文总不对味？有人用 350 万字语料，把「老笔杆子」装进了开源 Skill

摘要：通知、请示、报告一写就露怯？开源项目 super-official-writer 把 720 期笔杆子视频、7 部专著和 27 年政府工作报告蒸馏成 1855 条可检索知识，写完还能一键出 GB/T 9704 国标排版的 Word。附国内 AI 软件安装技能的三档教程和四条使用红线。

· · ·

先做个小测试。你把「帮我写一份安全生产工作汇报」丢给任何一个 AI，它大概率秒回一份字数管够、排比管够的稿子——「进一步」「切实」「扎实推进」一样不少，但你读完就知道：味不对。

句式松、提法旧、标题不会对仗，「请示」和「报告」的规矩一概不知。好不容易把内容改完，字体字号行距又不合国标，还得自己一格一格调。

问题出在哪？写材料这个行当的人会告诉你：AI 缺的不是文笔，是行话。

公文不是「正式一点的作文」。15 种法定文种各有结构和规矩，官方提法是有保质期的——同一个意思，前几年叫「新常态」，后来叫「高质量发展」，这两年得讲「新质生产力」。这些东西不在通用语料的中心地带，几段提示词兜不住。

今天介绍的这个开源项目，思路就是冲着这一点去的：super-official-writer，一个装进 AI Agent 的「笔杆子」。作者干了一件笨事——把散落在视频、书里、标准答案里的公文行话，全部挖出来、蒸馏掉、喂给 AI。三周多，16 个版本，累计 350 万字语料底账。

一、它能干什么：不是聊天机器人，是写作系统

先说清楚定位。它不是又一个「帮我写个通知」的聊天界面，而是一套装进 Claude Code、Codex 这类 Agent Skills 环境的可检索、可校验、可交付 Word 的写作系统。

你说一句「帮我写一份安全生产工作汇报，受众是局领导，要用数据说话」，它按五步开工：

步骤	干什么
磨刀子	确认文体、受众、风格
定盘子	定主题基调
搭架子	检索对应文体的框架模板
敲键子	逐层生成正文
收果子	八项算法校验 + 核稿十查，逐项过

肚子里的家底，如实列一下：

家底	数量	说明
蒸馏知识单元	1855 条 / 48 分类	标题公式、汇报口诀、金句素材、领域素材，每条标出处
文体框架	21 种	周报、总结、讲话稿、调研报告……写什么查什么
文种规范	75 种	15 个法定文种 + 60 个事务文种，请示 vs 报告一查便知
核稿病例	57 个	真实改错案例 + 核稿十查清单，写完逐项自查
风格量化参数	13 项 × 7 文种	句长、顿号、力度词配额，写完有脚本对照验收

两个设计值得单独说。

一是数据保护。 你给的数字、人名、单位名，系统一个字都不许改；「每人至少」「不超过」这类限定词也在保护名单里。作者举过一个真实案例：题面里一句「每人限时 8 分钟」，曾被 AI 改写成「每个发言单位」——意思全变。公文里数字错一位都是事故，这个设计是懂行的。

二是一条命令交付国标 Word。 写完的稿子直接渲染成 .docx：小标宋标题、黑体一级标题、楷体二级标题、仿宋正文、28 磅行距——GB/T 9704 的版面要素全部到位。交材料前的排版，不劳你动手。

示意图（本机绘制）：五步写作流程，关键节点暂停等确认

二、350 万字是怎么炼成的

这是整个项目最有意思的部分，也是它和「提示词玩具」的本质区别。

第一课，向老笔杆子学。 抖音上有一批把毕生功力做成短视频的人：「凌云笔杆子」177 期讲标题和汇报，「公文摆渡」109 期讲句式模板，「材料改稿室」79 期专治 AI 稿病，「加夜班的文兄」220 期做数字框架……作者找来七位博主共 720 期视频，全部下载、转写、逐期蒸馏入库。视频转写累计 173 万字。

第二课，向书学。 《党政机关公文写作处理病例分析》贡献了 57 个改错病例，《秘书工作手记 2》贡献了怎么揣摩领导意图的心法，前后一共 7 部专著、97 万字。书是真金白银买的——有一次导出卡在试读墙，作者直接下单：「我已经重新购买了这本书，这次可以读完了。」

第三课，向标准答案学。 方法论书里有条经验规则：「总结部分 40% 以上用主谓句，计划部分 60% 以上用动宾句。」听着有道理，但怎么验证？作者把 2000—2026 年共 27 份国务院政府工作报告（51 万字）找齐了——用真实报告统计句式分布，验证、修正经验规则，顺手做了一张「提法迭代表」：哪年流行什么提法，一张表看穿二十多年。

三路汇成 350 万字语料底账，蒸馏出 1855 条结构化知识。关键在「结构化」三个字：每一条都标着出处，来自哪本书、哪位博主的哪一期、哪一年的报告。提示词是「嘱咐」，会被上下文冲散；知识库是「底稿」，能被逐条检索、逐条校验。

示意图（本机绘制）：350 万字语料的三个来源与蒸馏路径

三、写出来的东西到底行不行：考了四轮

知识喂进去了，「它真的学会了吗」只能靠考。作者搭了 15 个真实用例的评测集——请示、报告、纪要、函、讲话稿都有——每例按结构、内容、风格三维打分，一轮一轮全量重跑。

第一轮就揪出硬问题：安全生产、基层治理这些高频领域，知识库检索零命中——方法教了「细节要丰富」，库里却给不出细节。修完再考，「想找的知识没找到」从 21 处收窄到 0。

最有含金量的是第四轮跨模型盲评：换一家的模型当执行者，两家不同厂商的模型当裁判，匿名打分。结果执行者均分 0.942，比原作者的主窗口 0.833 还高一截。这个结果值得琢磨：换了个「脑子」，带着同一套知识库，考得更好——说明真材实料在库里，不在某个模型的偏好里。

盲评还揪出一个事实硬伤：稿子里写「第 41 个教师节」，三方复核坐实 2026 年是第 42 个。这一分逼出一条新纪律：届数、期数这类查不到依据的推算数字，一律先留空位、写清出处再落笔，不许 AI 自己算。

四、怎么上手：先装个国内 AI 软件，再把技能装进去

写到这，不碰技术的朋友最可能冒出一个问题：Claude Code 是什么？我没装过。

别慌。这类「技能（Skill）」不是某个海外工具的专利，国内主流 AI 软件全都兼容，装一个免费的国产软件就能玩。

第 0 步：下载一个国内 AI 软件（免费、全中文）。

软件	出品方	技能怎么装
WorkBuddy	腾讯	内置技能市场 + 对话安装
千问办公	阿里	Skill 广场 + 发链接自动装

两家都自带技能市场，且都兼容同一套 SKILL.md 标准（CodeBuddy、TRAE、ZCode 等同类产品也都支持）。下面按省事程度排三档。

档位一：技能市场直接装（推荐先试）

WorkBuddy：左侧「技能」面板 → 搜「公文写作」或「super-official-writer」→ 点安装。

千问办公：左侧「扩展 → 技能」进入 Skill 广场 → 搜索 → 点安装。

提醒一句：市场收录有滞后，这个项目 9 月才开源，搜不到就走下一档。

档位二：一句话安装（最省心）

连搜索都懒得点？直接在对话框里说：

WorkBuddy：「帮我安装 super-official-writer 技能，GitHub 地址是 github.com/Amer-CN/super-official-writer」。

千问办公更直接——官方文档写明：把 GitHub 仓库链接发给它，说「下载并放到技能目录」，它会自动完成克隆、放置和加载，全程不碰命令行。

档位三：手动放文件（零门槛兜底）

打开 GitHub 仓库 → Code → 下载 ZIP → 解压，把技能文件夹放进技能目录：

· WorkBuddy：~/.workbuddy/skills/

· 千问办公：~/.qwenwork/skills/

重启软件，AI 自动识别加载。Windows 用户路径同理（在用户目录的 .workbuddy\skills\ 下）。

装好之后怎么用

直接对话就行：「帮我写一份安全生产工作汇报，受众是局领导，要用数据说话。」AI 会自动匹配技能开工；如果没触发，就在输入框敲「/」从技能列表里选，或者手动点名：「使用 super-official-writer 技能，写……」。

完全没有这些软件呢？ 把 SKILL.md 全文塞进任意大模型的 system prompt 或知识库也能用，只是自动查库校验会打折。另外它还能给旧稿子做体检——把写好的通知扔给它：「帮我核这份通知」，核稿十查逐项过。

示意图（本机绘制）：三档安装路径，从零命令行到一行命令

五、四条线，别踩

一、它产出的是参考草稿，不具有法律效力。 项目规矩写得明白：所有输出均为 AI 辅助生成的参考草稿，正式使用前必须自己审核内容的准确性、合规性。发出去的东西，署名的是你，不是 AI。

二、它不会伪造公文要素。 不生成伪造的发文机关、发文字号或印章——这既是合规红线，也提醒某些动歪脑筋的人：这条路项目方已经替你堵死了。

三、版权边界要清楚。 代码部分 MIT 开源，随便用；但蒸馏用的视频和书籍版权归原作者，965 条结构化数据集因版权原因单独保存、不开源。拿去二改商用前，想清楚这一层。

四、敏感表述自己把关。 公文涉密和措辞问题，AI 只能提示不能兜底。涉密不上网，这条纪律不因为工具开源了就失效。

谁该上手，谁先别折腾

建议上手：

· 体制内、国企、事业单位天天写材料的人——查规矩、调格式的时间能省一大半

· 给领导写讲话稿、帮同事改材料的「编外笔杆子」

· 政企方案、咨询报告从业者，需要正式文风但没受过科班训练

· 玩 Agent Skills 的技术人，可以当「一个 skill 该怎么炼成」的参考样本

可以先等等：

· 单位有固定模板和历史范文强绑定——先拿它出初稿，套模板的活还得自己来

· 只想用网页版 AI、不想装任何软件——降级用法体验打折，等技能市场收录更全再上车

· 指望「全自动交差」——它的设计是关键节点停下来等你确认，人机协作，不是代写机

· · ·

写在最后

这个项目最打动我的不是功能清单，而是作者的这句话：AI 时代值得干的笨事之一，是把散落在纸上、口口相传里、标准答案里的行业知识，系统地抢救一遍。

350 万字语料、四轮考试、16 个版本——没有一步是取巧的。这套蒸馏产线最近已经复制到第二个行业（财务 ERP），每个行业都配得上一条自己的蒸馏产线。你所在的行业，有没有一份值得被这样抢救的「行话」？评论区聊聊。

如果这篇对你有用，点个「赞」和「在看」，也欢迎转给正在深夜赶材料的那个朋友。

· · ·

数据来源：super-official-writer 项目仓库（github.com/Amer-CN/super-official-writer，2026-10-27 核实，当前版本 v0.22）、作者开源复盘文章（2026-09）；WorkBuddy 技能安装方式依据 WorkBuddy 官方文档，千问办公依据阿里云官方帮助文档（help.aliyun.com/zh/qwenwork/skills，2026-10-27 核实）。文中评测数据为作者自述口径，AI 辅助生成的公文草稿不具有法律效力，正式使用前请自行审核。