多版本自动合并：从手动比稿到一键 Skill

AI 翻译或者辅助写作的时候，我通常不会只生成一个版本。

有时候是同一个模型跑多次，有时候是不同模型各跑一次，甚至是使用不同的提示词分别跑一次。几个版本拿到手里一比较，你会发现一件很纠结的事情：没有哪个版本是完美的，但每个版本都有自己的亮点。

A 版本整体结构最好，但有几段翻译得太生硬；B 版本某几段特别出彩，但漏掉了一些关键信息；C 版本信息最全，但读起来像机器翻译。

先通读所有版本，选一篇整体最好的作为基础。然后对照其他版本逐段比较，看到哪段写得更好，就复制过来替换；看到基础版本缺少的信息，就补进去。最后再通读一遍，润色一下拼接处，确保读起来像是同一个人写的，没有拼接的痕迹。

效果还不错，但很费时间。尤其稿子多的时候，三四个版本比来比去，非常消耗注意力。而且人工比较很容易遗漏内容，某个版本里一个很好的细节，可能就这么错过了。

既然 AI 擅长处理大量文本，这个活儿为什么不交给它？

我试了一下，把所有版本一起发给 AI，再配上这样的指令：

逐一审阅其他稿子，找出亮点和基础版本缺失的部分

效果出乎意料地好。AI 在这种“比较多个文本、提取差异、执行合并”的任务上非常靠谱。它不会漏掉某个版本的独特内容，合并后的风格也比我手动拼接更加统一。

这里有个小经验：使用支持推理的模型，效果会更好，比如 Claude 的扩展思考模式，或者 GPT-5 thinking 这类推理模型。因为合并并不是简单的复制粘贴，需要判断哪一段更好、怎么融合才自然，还需要输出中间结果，这些都需要推理能力。

使用聊天界面，比如 Claude AI，就能完成这项工作：把所有稿子和指令一起发过去。如果你使用 Claude Code 这样的命令行 Agent 工具，可以直接指定文件路径，它会自行读取文件并执行合并，操作起来更方便一些。

上面的方法很好用，但有一个问题：每次合并时，都要重新输入那段提示词。

如果你经常做这种多稿合并的工作，更好的做法是把它做成一个 Skill。Skill 是 Claude 的一种能力扩展机制，你可以把一套工作流程写成一个 Skill 文件。之后每次只需要告诉 Claude“合并这几篇稿子”，它就会自动按照你定义好的流程执行。不需要每次重复输入提示词，也不用担心某一次漏掉了某个步骤。

你可以先在 Claude AI 里手动走一遍完整的合并流程。把稿子发过去，让它选择基础稿、提取亮点、合并、润色。完成之后，你再检查结果，确认自己是否满意。

/skill-creator 把刚才的操作流程固化成一个 Skill。

因为 AI 已经走过一遍完整流程，所以它很清楚每一步应该做什么、需要注意什么。从实际操作中提炼出来的 Skill，通常比凭空描述出来的更加准确。

这种方式的好处是，你对最终效果有直观感受，可以在固化之前就发现问题并进行调整。缺点是，你得先花时间完整做一遍。

如果你已经非常清楚自己需要什么样的流程，也可以直接告诉 Skill Creator。比如在 Claude Code 里，可以这样写：

/skill-creator 为当前项目添加一个 skill，可以用来把多份稿子合并成一份稿子。流程如下：

将其他稿子中有价值的内容或者基础稿子缺失的重要部分加入到基础稿

参考输入（这个例子只有 2 份稿子，通常至少 2 份，也可能超过 2 份）： posts/2026-03-01/jenny-wen-design-process/draft1.md posts/2026-03-01/jenny-wen-design-process/draft2.md

Skill Creator 会根据你的描述生成一个完整的 Skill 文件，其中包括触发条件、输入格式、工作流程和输出规范。

如果你没有 skill-creator，可以从 skills.sh 的 anthropics/skills/skill-creator 页面安装。

这种方式更快，适合已经想清楚流程的情况。缺点是没有实际案例作为参照，生成的 Skill 可能需要多运行几次，才能调整到满意的状态。

如果你对流程还不太确定，或者之前没有做过这个任务，可以使用第一种方式。先手动做一遍，摸清楚哪些步骤重要、哪些细节容易出错，再将它固化下来。

如果你已经反复做过很多次，流程非常清晰，就使用第二种方式。直接描述需求，省去手动执行的时间。

两种方式也可以结合使用：先用第一种方式做出初版 Skill，使用几次之后，发现可以优化的地方，再用第二种方式让 Skill Creator 帮你调整。

下面是我实际使用的多稿合并 Skill，供参考：

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name: merge-drafts
description: 多稿合并技能。将多份草稿合并为一份高质量文章。阅读所有稿子，选最佳稿为基础，融合其他稿子的亮点和缺失内容，最终润色输出。当用户要求"合并稿子"、"合稿"、"merge drafts"、"把这几篇合成一篇"、"综合这几份稿子"时使用此技能。
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# 多稿合并技能

## 写作风格

本技能遵循 `writing-style` 技能定义的写作规范。

## 输入

接收 2 份或以上草稿文件路径。同时读取同目录下的 analysis.md（如有）作为素材参考。

## 工作流程

步骤一：阅读所有稿子，快速评估每份的结构、信息覆盖面、表达质量和独特亮点。

步骤二：选一份最佳稿作为基础。标准是结构最清晰、信息最全、表达最好、以它为基础改动最小。

步骤三：逐一审阅其他稿子，提取缺失内容、更好的表达、独特角度和数据案例。

步骤四：在基础稿上合并。补充缺失内容，替换更好的表达，融合不同视角，统一风格。原则是融合而非拼接，合并后读起来像一个人写的。

步骤五：润色。重点检查拼接痕迹、风格统一、重复内容、逻辑连贯。

步骤六：输出合并报告，说明基础稿选择理由、各稿贡献了什么、主要修改了哪些内容。

这个 Skill 的 description 字段里列出了多种触发方式，中英文都有。这样一来，不管你说“合并这几篇稿子”，还是“merge these drafts”，Claude 都知道应该调用这个 Skill。

工作流程被拆成了六个步骤，每一步都有明确的任务和标准。其中，步骤四的合并原则非常关键：“融合而非拼接，合并后读起来像一个人写的。”这条规则直接决定了合并质量。

Skill 还可以引用其他 Skill。比如，这个合并 Skill 引用了 writing-style 来控制写作风格，这样合并出来的文章会自动遵守你预设的风格规范。

你可以根据自己的需求调整这个 Skill。比如增加字数限制、指定输出文件名规则，或者增加一个“让用户确认基础稿选择”的步骤。我个人喜欢全自动，所以没有添加这一步。

虽然这篇文章以多稿合并为例，但创建 Skill 的思路是通用的。任何你发现自己正在重复做的事情，都可以考虑做成 Skill：

翻译完成后，要按照固定格式排版？做成 Skill。文章写完后，要按照检查清单自查？做成 Skill。每次发布之前，要生成摘要和封面图？做成 Skill。

判断标准很简单：如果你发现自己正在复制粘贴以前用过的提示词，或者每次都要向 AI 解释一遍相同的流程，那就应该把它做成 Skill 了。

Skill 文件本质上就是一个 Markdown 文档，其中包含 YAML 格式的元信息，也就是名字和触发描述，以及 Markdown 格式的正文指令。不需要写代码，只要能把步骤描述清楚就可以。

如果你想让 Skill 更加强大，可以在里面引用其他 Skill、指定文件管理规则，或者添加自动执行的脚本。但在起步阶段，一份清晰的工作流程描述就足够了。