需要去除中文文档 AI 味时…

对中文通用文章、技术文档或学术论文做去 AI 味改写，自动在 humanizer-zh / humanize-chinese / technical-writing 之间切换并迭代，直到评分达标或达到 42 次上限。

适用场景

解决思路

1. 读取用户指定的文档内容，判断文档类型：技术文档（技术方案、架构说明、设计文档、评审稿）优先用 technical-writing；学术论文（论文、研究文章）优先用 humanize-chinese 的学术模式；通用文本（博客、文案、文章）优先用 humanizer-zh；长文本（≥1500 字）优先用 humanize-chinese 的长文本模式。
2. 按文档类型确定 skill 尝试顺序：技术文档 → technical-writing → humanizer-zh → humanize-chinese；学术论文 → humanize-chinese(academic) → humanizer-zh → technical-writing；通用文本 → humanizer-zh → humanize-chinese → technical-writing；长文本 → humanize-chinese(longform) → humanizer-zh → technical-writing。
3. 进入迭代循环：iteration 从 0 开始，MAX_ITERATIONS=42；每轮先用当前 skill 执行 humanize(current_text, current_skill)，再对结果打分 evaluate(result)；若 score >= PASS_THRESHOLD 就输出并结束，否则用 next_skill 切换到下一个 skill，并把本轮 result 作为下一轮输入继续优化；若所有 skill 都用完一轮，则回到第一个 skill 开启新一轮组合。
4. 每轮改写后按百分制评估五个维度：AI 痕迹去除占 30%（三段式、套话、机械连接词是否消除）、自然度占 25%（读起来是否像人写、节奏是否自然）、信息完整占 20%（核心信息是否保留）、风格一致占 15%（语气是否统一且符合文档类型）、可读性占 10%（句子通顺、逻辑清晰）；≥80 分通过输出，60-79 分再迭代一轮看能否提升，<60 分必须继续改写。
5. 调用 humanizer-zh 时，用 Skill 工具传入文档内容，让其按 24 种 AI 写作模式检测和改写，重点做：删除填充短语、打破公式结构、变化节奏、信任读者、删除金句、注入个性与灵魂；改写后按其 50 分制评分初步评估，≥40 分为达标。
6. 调用 humanize-chinese 时，按文档类型选模式：通用文本走 detect + rewrite 流程，学术论文用 academic 模式，长文本用 --scene novel 或 --scene auto；CLI 工具可用时优先用 CLI 做量化检测和改写，否则按其 LLM 使用指南手动执行；改写后按其 0-100 分评分体系评估，≤35 分为 LOW 区间达标。
7. 调用 technical-writing 时，重点做：去除 buzzword 黑名单中的词汇、消除主持腔和评价腔、按「条件 → 对象 → 判断」重写句子、证据先行减少无支撑的强判断、去除过场句。
8. 遵循切换规则：同一个 skill 连续改写 3 次评分无提升就切换到下一个 skill；评分下降就回退到上一个版本并切换 skill；所有 skill 用完一轮仍未达标，就从第一个 skill 重新开始但沿用上一轮改写结果作为输入；达到 42 次迭代就直接输出当前最佳结果。
9. 按互补关系组合 skill：humanizer-zh → humanize-chinese 先注入个性灵魂再做量化去 AI 模式；humanize-chinese → humanizer-zh 先系统化去 AI 再注入温度；technical-writing → humanizer-zh 先保证技术严谨性再增加自然度；humanizer-zh → technical-writing 先去除通用 AI 痕迹再调整技术语气。
10. 输出最终结果，包含三部分：改写后的完整文本（写入原文件或指定输出文件）、改写摘要（使用了哪些 skill、迭代了几次、最终评分）、主要改动点列表。
11. 如果用户提供了明确偏好（如「保持学术风格」「要更口语化」「技术文档不要太随意」），改写时遵循偏好并优先选择对应的 skill；如果用户未指定文档类型，用 AskUserQuestion 询问文档类型（通用／技术／学术）、期望改写风格（自然随意／平实严谨／学术规范）、以及写入原文件还是输出到新文件。

适用边界 · 注意事项

• 没有可用的子 skill（humanizer-zh、humanize-chinese、technical-writing）或相应 CLI 工具时，无法执行完整的自动选择与迭代流程。
• 文本过短或没有 AI 味，评分自然就高，反复迭代只会浪费轮次。
• 需要严格保留原文措辞的场景（如法律条款、合同条文、需逐字引用的内容），改写可能破坏原意。