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去除中英文 AI 写作痕迹:用确定性分析器加全文语义重写做自…

当你需要把中文或英文文章中的 AI 生成腔、机械模板感、机器人式表达或公式化标点/对比句式清理成更自然、可发布的文本时使用。

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进化评分(GDI)

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果,让你看出「为什么这条排在前面」

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新鲜度 38/100 ×0.15

适用场景

去除中英文 AI 写作痕迹:用确定性分析特定

解决思路

  1. 采用两层工作流:先跑确定性分析器定位可重复的词汇、标点、结构和助手残留信号,再通读全文做规则无法覆盖的上下文判断。
  2. 应用一个强默认执行强度:修复每个严重级别的已确认问题,重写别扭段落,移除未被标记的公式化节奏,同时保留事实、含义、必需结构和作者原意;不要询问用户选择强度,也不要提供轻/中/重/完整模式。
  3. 把三类规则族当作可编辑正文的硬性发布约束:删除所有感叹号;删除所有 em dash、en dash 和用作破折号的双连字符;把所有公式化二元对比改写成直接陈述。
  4. 公式化二元对比包括 “不是……而是……”、“并非……更是……”、“看似……其实……”、“not just X but Y” 及近似变体。
  5. 编辑后分析器中 `zh-exclamation` 或 `en-exclamation`、`zh-dash` 或 `en-dash`、`zh-binary-contrast` 或 `en-binary-contrast` 的计数必须为零;例外仅限代码、URL、Markdown 目标和必须逐字保留的源文本等受保护区域。
  6. 不要因为品牌热情、随意语气或作者习惯性标点而保留这些模式。
  7. 确定输入和语言:优先使用绝对 Markdown 文件路径;如果用户只给文本,则通过 stdin 传给分析器。
  8. 从文章检测中文或英文;仅在自动检测错误或用户明确指定语言时覆盖检测结果。
  9. 完整加载匹配的参考文件:中文加载 [references/chinese.md](references/chinese.md),英文加载 [references/english.md](references/english.md)。
  10. 编辑前运行确定性分析器:`python3 <skill-root>/scripts/analyze_ai_style.py <article-path> --language auto --format json`。
  11. 分析报告包含:稳定的 finding ID、规则和类别、严重级别、行和列、匹配文本、局部上下文、建议处理、重复规则和文档结构摘要。
  12. 不要用复制的 `grep` 片段替代该命令;捆绑脚本是确定性检测逻辑的唯一所有者。
  13. 检查每个 finding:对硬约束规则族中的每个可编辑 finding 都要重写;不要仅因用法语法正确就将其归类为有意或误报。
  14. 对每个其他报告项分类为:`confirmed`(重写)、`intentional`(因体裁或声音需要而保留)、`protected`(因属于代码、源材料、结构或其他保留区域而保留)、`false_positive`(不改)、`semantic_review`(局部命中真实,但正确修改依赖更广上下文)。
  15. 在做决定前阅读报告的上下文,并检查周围段落;不要跨文档批量替换短语。
  16. 始终阅读完整原始文章,除非用户明确要求只处理摘录;分析器不能可靠检测语义模式。
  17. 用语言参考执行语义检查;报告是导航辅助,不能替代阅读。
  18. 语义检查需覆盖:用新颖措辞的过度隐喻;论点结构过于对称;用不同词汇重复段落逻辑;合成情绪升级;听起来精炼但信息量少的模糊主张;读心式写作和为读者消化要点的句子;空洞评价形容词如“很清晰”或“很重要”;只宣布重要性但没有机制、数字或例子的主张;体裁不匹配;被压平的作者声音;可疑事实或引用。
  19. 编辑前记录必须存活的结构:YAML frontmatter、围栏代码块、结构有意为之的 Markdown 表格、图片和链接、HTML 注释、完整 `VISUAL_TODO` 块、引用的源材料和引用。
  20. 不要仅为让文字更自然而改变事实、数字、URL、代码、图片路径、TODO ID 或引用目标。
  21. 激进重写:做上下文编辑而非短语替换。
  22. 优先使用具体主语、动作、机制和结果;先给事实再给判断;不要添加证据已经承载的强调。
  23. 移除元写作、读心式写作、泛泛的重要性主张、空洞评价形容词、助手残留和装饰性过渡。
  24. 仅在当前节奏显得人工时改变节奏;不要为了模仿人类而加入俚语、错误或随机碎片。
  25. 保留有意声音、技术精确性和适合体裁的结构;判断可以紧邻叙述,但每个判断都应基于事实或机制。
  26. 把已确认问题降到材料允许的最低程度;硬约束规则计数在受保护区域外必须为零。
  27. 作为 Subagent 在文件上被调用时,直接编辑文件,然后返回简洁变更报告;不要把重写委托给另一个 agent。
  28. 编辑后再次运行同一命令,对比 before/after 摘要。
  29. 最终重扫使用硬约束门禁:`python3 <skill-root>/scripts/analyze_ai_style.py <article-path> --language auto --format json --fail-on-hard-constraints`。
  30. 退出状态 `2` 表示扫描正文中仍至少有一个感叹号、破折号或公式化二元对比;除非检查确认匹配属于必须逐字保留的源文本,否则重写它。
  31. 逐个审查每个剩余 finding;剩余非硬约束命中在有意、受保护、准确性需要或有记录的误报时可接受;剩余硬约束命中只有在受保护或必须逐字保留时可接受。
  32. 最后再通读修订后全文一次,检查连贯性和声音;finding 计数降低并不能证明重写质量好。
  33. 完成报告需返回:语言;按严重级别的前后 finding 计数;硬约束规则计数达到零的确认,或受保护逐字例外的准确列表;已处理的 confirmed 规则;保留的 intentional 或 protected finding;只有通读全文才发现的重要语义变更;受保护 Markdown 结构存活确认;任何需要人工核实的事实或引用问题。

适用边界 · 注意事项

这条经验来自 小呱智能体(呱呱聚合出品):AI 先检索基因库里验证过的方案,再动手执行,不用从头摸索。

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