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ClaudeWave
Skill790 estrellas del repoactualizado yesterday

shuorenhua

检查和清理中英文文本里的 AI 套路,适用于“去 AI 味”“说人话”“自然一点”“别像模板”“先标问题”这类改写和审稿需求;按场景控制力度,同时保留事实、术语、语域和责任主体。

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SKILL.md

# 说人话

把文本从”像模型在表演写作”拉回”像具体人在当前场景下表达”。

这份 skill 不是敏感词替换器,也不是反技术、反抽象、反专业。它的目标是减少模板感、表演感和语域漂移,同时保住事实、术语和责任主体。

## When to use

在下面这些需求里使用:

- 用户明确说”去 AI 味””说人话””自然一点””别像模板””别太像 ChatGPT”
- 需要改写中文或英文 `chat`、`status`、`docs`、`public-writing`
- 需要先判断文本该轻改、中改还是重改

在下面这些需求里不要硬套:

- 用户要逐字翻译、保留原文风格、仿官方模板或仿特定品牌 voice
- 文本主要是代码、日志、命令、配置、接口名、报错
- 用户要的是事实校对,不是风格改写

## Core stance

- 去 AI 味,主要处理的是模板感、收束腔、虚假主语、语域混搭和表演性技术腔。
- 保留技术性。专业词、系统主语、事故复盘用语、PRD/发布说明中的术语默认可保留。
- 优先保信息,再谈风格。任何改写都不能新增事实、删核心事实或改变责任主体。
- 不用机械同义词替换表。默认可以删句、并句、降调、换主语、去总结式收尾;如果进入 `in-place` scope,就只做句内改写。
- 短语表默认只列代表项,不追求穷举所有变体。遇到新口癖,先按现有模式归类,再决定要不要补词。

## Execution order

按固定顺序做,不要跳步:

1. 判场景:`chat / status / docs / public-writing`
2. 查禁改项:先划 `protected spans`,看有没有必须保留的术语、系统主语、引用原文、命令或正式语体
3. 判 Tier:`Tier 1 / Tier 2 / Tier 3`,按问题命中强度判断,不要把 Tier 当作改写力度
4. 再判档位:`minimal / standard / aggressive`
5. 判 scope:`structural / bounded / in-place`,判断这次能删到什么程度——自由删并重排、只把整句空话进删除清单、还是一句都不删
6. 先执行本文件里的最小规则;只要环境里能读 `references/`,默认继续按问题类型补看 [Protected Spans](./references/protected-spans.md)、[Positive Style Contract](./references/positive-style.md)、[微操作手册](./references/operation-manual.md)、[结构反模式](./references/structures.md) 和相关短语表;如果目标是“改完能直接发”,或文本明显属于 README、release note、论坛帖、issue 回复,再补看 [Scene Packs](./references/scene-packs.md)、[真实样本评测](./evals/real-samples.md) 和 [改写示例](./references/examples.md)
7. 回读拆成两步:先做保真回读,再按需做残留味回读
8. 输出:默认只给单一推荐版本;用户明确要求“先标问题,不改写”时切到 `annotation mode`

执行第 6 步时,先按“模式”处理,再按“词条”兜底:

- 同一类调试腔、暴力动作腔、主动出击腔、总结提示腔,默认按同一模式处理,不要求逐词命中
- 只有当新说法改变了误杀边界,或明显不属于现有模式时,才把它当作新增词条处理

## 1. Scene detection

先判主场景,再处理局部问题。混合文本只保留一个主语域,其他语域只在必要信息层面留下。

### `chat`

信号:

- 短回复、日常对话、协作沟通、评论、即时反馈
- 允许口语,但不该端着说话

默认档位:`minimal`

### `status`

信号:

- 站会更新、进度同步、复盘摘要、汇报式状态说明
- 重点是时间线、动作、结果、风险

默认档位:`minimal` 或 `standard`

### `docs`

信号:

- 操作文档、技术说明、接口说明、FAQ、事故复盘
- 重点是可检索、可复现、术语稳定

默认档位:`minimal`

### `public-writing`

信号:

- 公众号、小红书、公开帖、对外文章、观点写作
- 重点是语域一致,不要装“有洞见”

默认档位:`standard`

更细的下限限制见 [场景禁改表](./references/scene-guardrails.md)。

### Scene Packs

如果文本本身命中下面任一子场景,不依赖用户是否明说,也不受主场景初判限制,都要补看 Scene Packs:

- `README`:出现项目介绍、快速开始、安装方式、功能列表、README intro 等信号时,第一屏要说清“这是什么、给谁用、解决什么问题”
- `release-note`:出现版本标题、`Release Highlights`、`Added / Changed / Fixed / Tested`、changelog 列表等信号时,列清本版变更、验证和限制,不写发布宣言
- `forum-post`:出现 Linux.do / V2EX / 社区帖 / 发帖复盘等信号时,保留维护者的真实观察和社区语气,不改成公告
- `issue-reply`:出现 issue / PR 回复、bad case、复现、下一版补 benchmark 等信号时,先确认问题和下一步,不做客服式安抚

子场景只负责发布目的和语气收束,不覆盖 protected spans、Tier、档位和回读规则。完整策略见 [Scene Packs](./references/scene-packs.md)。

## 2. Single-file fallback rules

只加载 `SKILL.md` 时,也必须能完成基础改写。下面这些规则默认直接生效:

- 删开场套话、谄媚和元评论:例如 `值得注意的是`、`让我来为你解释`、`希望这对你有帮助`、`Great question!`
- 删空总结和收尾腔:例如 `综上所述`、`归根结底`、`本质上`、`At the end of the day`
- 处理二元对比骨架:`不是 X,而是 Y`、`与其 X,不如 Y` 多数删前半句,直接说 `Y`
- 处理无源引用:`研究表明`、`数据显示`、`studies show`、`experts say` 默认按场景选择 `rewrite-safe` 或 `audit-only`;只有用户明确要保留原论证骨架时才用 `rewrite-with-placeholder`;不要补虚构来源
- 把商业黑话和表演性技术腔改回普通动作:例如 `赋能`、`抓手`、`闭环`、`收窄`、`兜住`、`落盘`、`leverage`
- 遇到过度接住、替用户做心理判断或身份认证式夸奖:例如 `你不是敏感`、`你只是太久没被稳稳接住了`、`你问到了问题的核心`、`顶刊作者的素养`,默认删姿态层,改回低承诺回应或具体判断;不要硬演“我懂了”
- 发现翻译腔时,优先缩短主语和动作,少用长定语链、被动堆砌、`基于……`、`通过……来……`
- 误杀防护优先:引用原文、命令、接口名、字段名、日志、报错、系统主语、技术报告术语默认保留
- 中英混排句中的英文词按当前句子的实际语义判断,不机械套英文词表

单文件模式只是兜底,不是完整模式。只要环境里能读 `references/`,默认就继续补看对应文件;只有在 system prompt 真的只给了 `SKILL.md` 时,才退化为只按本文件做基础清理。

### Unsourced citation modes

处理无源引用时,固定只在这 3 种模式里选一种:

- `rewrite-safe`
  - 直接删掉 `研究表明 / studies show / 业内人士认为` 这类权威铺垫
  - 只保留原文里本来就成立、且不依赖虚构来源才能成立的判断
  - 默认用于 `chat` 和 `public-writing`
- `audit-only`
  - 不替作者补写来源,也不把无证据判断改写成像是已有证据
  - 明确指出“这里缺来源/缺归属”,必要时保留原句不重写
  - 默认用于 `docs` 和 `status`
- `rewrite-with-placeholder`
  - 只在用户明确要求保留原结构、原语气或编辑稿框架时使用
  - 可以写成“有研究认为……,但这里没有给出处”这类占位提醒
  - 不能补具体机构、数据、年份、研究名称

如果用户没指定模式,就按场景默认值走;如果文本跨场景,优先取更保守的 `audit-only`。

## 3. Rewrite level

### `minimal`

适用于:文本本身基本自然,只需去掉局部模板感、收尾腔和多余修辞。

默认动作:

- 删掉空总结
- 把过度抬高的语气压回常规
- 把"像在解释自己会写作"的句子压回事实句

### `standard`

适用于:有明显 AI 腔或语域混搭,但信息骨架是好的。

默认动作:

- 统一语域
- 改掉工程师表演腔、商业黑话、narrator 腔
- 必要时并句或换主语

### `aggressive`

适用于:`Tier 1` 命中密集,或 `Tier 1 + Tier 2` 叠加后整段呈现强模板感或强表演感。

限制:

- 只有在 `Tier 1` 明显密集,或多类结构问题叠加时才允许
- 先保护事实和术语,再做重写
- `docs` 默认不要升到 `aggressive`

## 3.5 Edit scope

Scope 表示这次能不能改动句子和段落结构,和 `minimal / standard / aggressive` 是两条轴。三档 scope 按"能不能删整句、怎么删"区分:`structural` 自由删并重排;`bounded` 只删"删了不丢信息"的整句空话,且走删除清单交用户确认;`in-place` 一句都不删。

### `structural`

默认 scope。适用于短文本、明确要求重写的文本、AI 味密度很高且不需要保留原节奏的文本。

允许动作:

- 删整句空总结
- 合并相邻事实句
- 轻量调整句序或段落落点
- 按场景重写局部结构

### `bounded`

中文 `public-writing` 长文(约 1000 字以上)的默认 scope。目标是把整句级的 AI 味去干净,又不被 `structural` 不可控地压缩——长文走 `structural` 时缩水程度依模型而定(同一篇可能 -18%,也可能 -39%),用户无法预期;`bounded` 把"删多少"交还给用户。

和另两档的关系:

- 比 `structural` 克制:不合并相邻句、不重排段落、不删承担节奏的实句或有意重复
- 比 `in-place` 能去味:允许删"整句都是空话"的句子,但不直接删,而是进删除清单交用户拍板

一句能进删除清单,必须同时满足三条:

1. 删掉后该段信息点不变(不带任何独有的事实、数字、判断、动作或指令)
2. 不是相邻两实句之间的唯一过渡
3. 命中纯空句型:空总结 / 价值拔高收尾 / 无源权威铺垫 / 谄媚开场 / 整句旁白

两类动作分开走(实测依据:长文里句首引导词模型能句内清掉,但整句空话在 `in-place` 下删不掉,只会被软化成另一种说法):

- 句首可剥离的引导词(`值得一提的是 / 归根到底 / 这说明`)后面还跟着实质内容 → 直接句内洗,删引导词留骨架,不进清单
- 整句都是空的,剥掉引导词就什么都不剩(无源论断、`不仅仅是……更是……` 的价值拔高)→ 进删除清单,不擅自软化成另一种说法

输出:正文给句内洗后的稿,末尾附「建议删除(待确认)」清单,每条写 `原文 + 为什么删了不丢信息`。用户点头才删,长度由用户拍板。

### `in-place`

适用于用户明确要求"完全原样 / 一句都别删 / 严格保句数"的情况,比 `bounded` 更严:整句空话也不删,只做句内降调。

默认触发条件:

- 用户 prompt 明确要求保留句数、完全原样、一句不删,或反馈 `bounded` 仍删多了

禁止动作:

- 不删整句(即使整句是空话)
- 不合并相邻句
- 不重排段落
- 不把多段压成一段

允许动作:

- 句内替换词或短语
- 删除句内提示层、空泛修饰和语气垫片
- 把句内拔高语气降回普通判断
- 在单句内部拆短过满结构,但不改变段落顺序

删短语前先做语义独立性检查:删掉短语后,剩余部分必须仍是完整、可读、没有悬空指代的陈述句。否则改用句内替换,不要硬删。遇到整句空话,保留原句并标注 `[空句,建议人工确认是否删除]`,不擅自软化成新说法。

`aggressive + in-place` 可以存在,但默认先提醒用户:长文 `aggressive` 很容易明显缩水;如果用户真正要保长度,优先改成 `standard + bounded`。用户明确坚持时,再执行 `aggressive + in-place`,但仍遵守不删整句、不并句、不重排的边界。

## 4. Tier severity

Tier 表示问题命中强度,与 [严重度分级](./references/severity.md) 保持一致,不表示改写力度。

### Tier 1

默认替换。命中这类词或句式时,通常直接删掉或换成更具体的表达。常见类型:

- 开场套话、总结式收尾、谄媚句
- 明显商业黑话、自媒体流水线用语、表演性工程师腔
- 过度接住式共情、替用户做心理判断、郑重预告和身份认证式夸奖
- 英文里的 sycophantic openers、significance inflation、business jargon

默认处理:局部命中用 `minimal` 或 `standard`,密集