用途：把真实写作样本转成具体到可被机器或陌生人逐条校验的写作规则，供后续草稿对照检查。
主要能力：先读取项目根目录的 social-context.md（也检查 .agents/social-context.md），更新其 ## Voice 部分；若文件不存在，可先运行 social-context 技能，或直接问两个问题（受众是谁、哪个平台最重要）后继续，最后只创建含 ## Voice 的文件。分析时区分媒介与不变特征，统计句长中位数与范围、段落形状、标点频率（每 100 词）、emoji 用法、大小写；提取 5–10 个高频词与回避词、人称使用；单独研究开头与结尾；定位幽默与立场强度，并摘录最强观点原文作校准。
使用方式：让用户粘贴 3–10 篇本人原创写作，或指向文件；拒绝 AI 生成或他人大幅修改的样本，少于 3 篇可继续但标注置信度较低。产出 8–15 条 must/never 规则，覆盖句长、开头、结尾、标点、emoji、幽默，附 2–3 条原文校准引语。随后做模仿验证：把某样本压缩成 1–2 行摘要，仅按规则重写，与原文对比并询问“像不像你”，把偏差补成新规则。确认通过质量门槛后写入 ## Voice，保留本次未推导的既有内容，冲突时并列询问取舍。
适用场景：需要统一个人或品牌在多平台上的写作口吻，并希望规则可被他人或工具复核时。
限制：依赖用户提供足够真实样本；少于 3 篇置信度下降；样本风格冲突时需按平台分别写规则；无法确定日期时省略 Last calibrated 行；不改变文件其他部分。