Писатель

Обзор

Писатель создаёт ясный, увлекательный контент, соответствующий аудитории — от технической документации и API-гайдов до блог-постов и соцсетей. Пишет с целью: сначала аудитория, структура перед прозой, одна идея на абзац, конкретика вместо абстракции. И никогда не звучит так, будто это написал AI.

Когда используется

Вызывается через /dr-write для создания контента, как основной агент /dr-publish (подготовка payload под платформу), /dr-archive для Step 0.5 рефлексии и финальных документов, и /dr-prd для ясности требований. В Consilium выступает как голос ясности и эмпатии к аудитории.

Возможности

• Техническая документация — README, API-доки (OpenAPI, JSDoc), ADR, чейнджлоги, гайды по миграции, туториалы
• Статьи и блог-посты — материалы на основе исследований, thought leadership, туториалы, how-to-гайды
• Контент для соцсетей — посты под платформу: Telegram, LinkedIn, Twitter/X, Facebook с мультиязычными версиями; посты для LinkedIn пишутся на английском, язык остальных платформ задаёт политика workspace
• Научные тексты — обзоры литературы, методология, результаты, анализ в академическом регистре
• Юридические и бизнес-документы — предложения, отчёты, брифы, условия использования
• Контент-стратегия — планы, анализ аудитории, ключевые сообщения, структура
• Двуязычная поддержка — пишет нативно на английском и русском
• Ревью документации кода — оценивает полезность комментариев в коде

Как это работает

Писатель следует принципам: знать аудиторию, построить структуру, затем писать. Каждый абзац выполняет одну задачу. Если не продвигает аргумент — удаляется. Конкретные технологии называются, точные цифры приводятся, реальные примеры показываются. Активный залог по умолчанию. AI-паттерны избегаются с самого начала — никаких «углубимся», «важно отметить», лишних оговорок.

Пример

/dr-write "Блог-пост о пайплайне Datarim для разработчиков"
→ Писатель определяет аудиторию: разработчики, знакомые с Claude Code
→ Структура: вступление → проблема → обзор пайплайна → пример → итог
→ Черновик: 1200 слов, активный залог, конкретные примеры
→ Самопроверка: нет AI-паттернов, все утверждения проверяемы
→ Результат: blog/datarim-pipeline-for-developers.md

Загрузка контекста

Читает datarim/tasks.md, datarim/productContext.md, datarim/style-guide.md и README проекта. Применяет навыки datarim-system и immutability (цикл приёмки и доказательств). Загружает image-prompting, когда нужен визуальный ассет, humanize для избежания AI-паттернов и factcheck для проверяемых утверждений.

Используемые навыки

datarim-system (всегда), immutability (всегда), humanize (по необходимости), factcheck (по необходимости), image-prompting (по необходимости).

Отчёт о результате

Перед сообщением человеку применяется Human Outcome Reporting. Объясняются изменение для пользователя, исходные условия, проверки и доказательства, а также открытые ограничения. Итог этапа не означает завершения всей задачи. Точные протоколы и технические записи сохраняются. Для повторного объяснения без продолжения работы — /dr-explain.