Policy Memo Guide Skill

面向政策备忘录写作场景的 Codex Skill
把分析、笔记和研究材料，稳定转成真正给决策者看的 policy memo，而不是普通议论文。

English Version · 查看 SKILL.md · Darwin Skill 优化器

_{English readers can use README.en.md.}

一句话介绍

policy-memo-guide 是一个专门服务于 policy memo / 政策备忘录 写作任务的 skill。
它的目标不是“帮你写点正式文字”，而是帮助 agent 在 memo 场景下更稳定地做到：

• 先识别受众与决策问题
• 先给 recommendation，再给背景
• 信息不完整时优先给 memo-ready outline
• 保持 memo 格式，而不是滑向一般分析文

适合什么场景

这个 skill 特别适合：

• 给市长办公室、部长、校长、主任等具体受众写 memo
• 把研究笔记、背景分析、brief 改写成 policy memo
• 老师或上级要求“不要写 essay，要写 memo”
• recommendation 还没完全稳定，但需要先把结构搭出来
• 希望输出更像“可交付文书”，而不是聊天式回答

它不主要用于：

• 普通学术论文
• 文献综述
• 评论文章
• 不要求 memo 格式的泛化写作

这个 Skill 会做什么

它会根据上下文，把请求路由到最合适的输出模式，而不是无脑只产出一种成品。

默认支持 4 类结果：

1. 完整 Full memo
2. Memo-ready outline
3. Rewrite（把现有材料改写成 memo）
4. Recommendation options

核心能力可以概括成 4 件事：

能力	作用
先锁定 audience / issue / recommendation	避免写成“泛政策分析”
倒金字塔组织	让结论和建议更早出现
信息不足时先给结构	降低无谓追问率
memo-first 写作约束	避免滑向 essay 或评论文

触发方式

适合被这样调用：

请把下面这些分析整理成给市长办公室的政策备忘录。

把这份分析改成 policy memo，受众是教育部。

Turn this into a policy memo for the Minister of Trade.

我老师要求把这篇背景分析改成 policy memo，你先帮我搭结构。

也适合更口语化的请求：

• “帮我写成备忘录”
• “不要 essay，要 memo”
• “先给我一个 memo outline”
• “把这份分析改成给决策者看的版本”

输出风格

这个 skill 的输出目标不是“写得像正式作文”，而是“写得像真正的 memo”。

它会尽量做到：

• audience 明确
• recommendation 靠前
• executive summary 清楚
• subheading 可扫读
• 假设和不确定性标注明确

常见输出模式包括：

• To / From / Date / RE
• Executive Summary
• recommendation-first section headings
• 简洁 tradeoff / implementation 风格

快速安装

如果你的 Codex skills 放在 $CODEX_HOME/skills 下：

git clone https://github.com/cy773312/policy-memo-guide.git \
  "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/policy-memo-guide"

也可以手动复制整个目录：

mkdir -p "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills"
cp -R policy-memo-guide "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/"

仓库结构

policy-memo-guide/
├── README.md
├── README.en.md
├── SKILL.md
├── test-prompts.json
├── agents/
│   └── openai.yaml
└── references/
    └── duke-policy-memo-guide.md

为什么这个 Skill 值得单独存在

policy memo 是一个很典型、但也很容易被模型“近似做错”的文类：

• 模型往往知道它的名字
• 但在真实任务里常常写成一般分析文
• recommendation 不够前置
• 信息不全时容易过度追问

这个 skill 的设计目标，就是把回答强行拉回到 memo 工作流：

• 先界定 audience 和 decision point
• 再决定是 full memo、outline 还是 options
• 再按倒金字塔方式生成文书

使用 Darwin Skill 做迭代优化

这个仓库不是一次性写出来的，而是借助 darwin-skill 做了多轮迭代优化。

优化方式不是“整体重写一遍”，而是更像一个小型 hill-climbing 流程：

1. 先评分
2. 每轮只改一个弱项
3. 改后重新评估
4. 用独立子 agent 跑 with_skill / baseline
5. 只有总分上升才保留，否则回滚

实际优化重点包括：

• 什么时候该追问，什么时候该先产出 outline
• 什么时候该直接 full memo
• memo 格式约束是否足够强
• edge case 下是否仍然保持 memo-first

这意味着它不是只在纸面上“写得工整”，而是经过独立对照和回退筛过一轮又一轮。

设计原则

• Audience first
• Recommendation early
• Outline before stall
• Memo over essay
• Clarity over theoretical vagueness

相关文件

• Skill 主体：SKILL.md
• UI 元数据：agents/openai.yaml
• Duke 参考材料：references/duke-policy-memo-guide.md
• Darwin 优化器：darwin-skill

License

当前仓库尚未附带许可证文件。若你希望开放复用条款，建议补一个 MIT 或 Apache-2.0。