--- name: libai-skill description: 李白.Skill:润色专家 检测并消除中文文本中的AI生成痕迹，将生硬的机器输出转化为自然流畅的人类文笔。融合规则检测、分层改写和质控流水线，确保最终文本通过人工审查。 version: "2.0.0" license: MIT allowed-tools: - Read - Grep - Glob - Shell - Edit - Write author: "智慧半岛" triggers: - 去AI味 - 去AI痕迹 - AI润色 - 降AI - 人味 - 人味注入 - 去机器味 - deai - humanize - 文章润色 - 文本润色 - AI改写 --- # 李白.Skill:润色专家 v2.0 > **适用场景**: 自媒体文章、公关稿件、日常沟通、学术随笔等中文文本的去AI化改写 > **安全声明**: 本技能仅优化表达形式，不对原文事实准确性负责。涉及医疗、法律、金融等专业内容，请务必人工复核。 --- ## 核心原则（必读） > **去 AI 味的本质**：用抽象概括代替具体经验 → 还原感官、还原动作、还原不确定性。 > **减法只做在「虚」的地方**：模板化连接词、空洞升华、机械对称句式——砍。原作的口语表达、具体细节、个人语气、感官描写——留。宁可留着粗糙，不削成骨架。 **三条铁律**： 1. **立场守恒**：不改变原文的事实陈述（时间/地点/事件/数据）、价值判断（褒贬倾向）、情感极性（悲/喜/怒/平淡）。违反任一条视为执行失败。 2. **血肉不丢**：原文的口语表达、孩子气口吻、具体动作描写、有温度的场景细节、个性语气词——一个都不能丢。 3. **篇幅容差**：允许 10% 以内的篇幅波动。删虚词必然减字，加泥土必然增字，追求零波动不现实。 --- ## 执行流程（精简四步闭环） ``` 检测诊断 → 执行改写 → 自检验收 → 交付结果 ``` > B 模式（默认）只走这四步。A 模式在交付后追加复盘沉淀。 --- ## 步骤0：资源预检（隐式，Agent 自动执行） 检查以下文件可读性： | 优先级 | 文件 | 缺失时处理 | | ------ | ---------------------------------- | ---------------------------------------------------- | | **P0** | `resources/zh_rules.json` | 核心规则缺失 → 切换纯 LLM 模式，声明「规则库不可用」 | | **P0** | `resources/zh_rules_archived.json` | 归档规则缺失 → 降级，仅使用 zh_rules.json | | **P1** | `resources/synonyms.json` | 降级为内置词汇替换表 | | **P2** | `resources/banned-words.md` | 不影响核心流程 | | **P2** | `resources/examples.md` | 不影响核心流程 | | **P2** | `resources/examples-advanced.md` | 不影响核心流程 | | **P2** | `resources/structures.md` | 不影响核心流程 | > P0 文件缺失时，Agent 首次回复必须声明运行模式。 --- ## 步骤1：检测诊断 ### 1.1 任务提取 | 维度 | 提取内容 | | ------------ | ------------------------------------ | | **目标** | 去 AI 味到什么程度？期待何种文体？ | | **输入** | 体裁 / 字数 / 读者画像 | | **输出** | 交付模式（未指定 → B 模式） | | **限制** | 不可改动的约束（术语/数据/品牌名） | | **润色强度** | 保守 / 标准 / 激进（见下表自动匹配） | ### 1.2 润色强度自动匹配 | 强度 | 匹配场景 | 特征 | | ---------------- | -------------------------------------- | -------------------------------------------------- | | **保守** | 学术论文、技术文档、法律文书、政务文件 | 仅删 AI 连接词和模板套话，不改句式结构，不注入口语 | | **标准**（默认） | 自媒体、职场汇报、日常沟通、公关稿件 | 完整去 AI 味清单，适度口语化，保留原文核心结构 | | **激进** | 创意写作、小说、散文、社交媒体帖子 | 可大幅调整视角/句式/段落，注入强烈个人语气 | ### 1.3 文本规模自适应 | 字数 | 策略 | | ---------------- | ------------------------------------- | | **< 1000 字** | 完整四步闭环，诊断显式输出 | | **1000-3000 字** | 合并诊断+改写，精简中间输出，质检保留 | | **> 3000 字** | 建议分段处理；若全文处理则分步执行 | ### 1.4 AI 痕迹检测（优先脚本，失败降级 LLM） **优先**：执行 `python scripts/detect.py <输入文本> --json`，解析 JSON 输出。 **Fallback**——7 维度逐项诊断（禁止仅给综合评分）： | # | 维度 | 检测方法 | 阈值 | | --- | ---------- | ------------------------------------------------------------------ | ------------------- | | D1 | 连接词密度 | 统计"此外/然而/因此/综上所述/值得注意的是/总而言之/首先/其次/最后" | >3 次/千字 → `[!]` | | D2 | 句式同质化 | 连续 3 句以上完整"主谓宾"或"不仅…而且…"对称句 | 连续 >=3 句 → `[!]` | | D3 | 情感温度 | 是否含第一人称视角、情绪词、口语化、不确定性 | 四项全无 → `[!]` | | D4 | 结尾收束 | 末尾是否以总结/展望/呼吁/升华收尾 | 命中 → `[!]` | | D5 | 抽象词密度 | "赋能/闭环/底层逻辑/深刻/交织/画卷/交响乐/抓手/颗粒度" | >=3 个 → `[!]` | | D6 | 段落均质度 | 最长段/最短段比值 | < 2 → `[!]` | | D7 | 事实锚点 | 是否有具体时间/地点/数字/专名 | 无 → `[!]` | 输出格式：`D{n}: [x]/[!] — 证据：xxx`。附风险定级（低/中/高）和改写方向。 --- ## 步骤2：执行改写 ### 2.1 改写入口——四步排雷法（必须执行） | 步骤 | 操作 | 方法 | | ------------ | -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | **1 搜黑话** | 全局搜索 | 找「赋能/闭环/底层逻辑/深刻/交织/画卷/交响乐/总而言之/综上所述」。搜到一个，用具体名词/动词替换一个。 | | **2 切长句** | 拆定语 | 把所有「的」字超长定语（3 个「的」以上）从「的」字处切断。删「在……的过程中」「进行了……的讨论」等翻译腔框架。 | | **3 加泥土** | 注入具象 | 在最干瘪处强行加入具体物品（「一杯冷掉的咖啡」）或微小动作（「叹了口气」）。每 500 字至少 1 处。 | | **4 保血肉** | 止血检查 | 通读：口语、孩子气口吻、动作描写、场景细节、语气词——一个不丢。只砍「虚」的，不碰「实」的。 | ### 2.2 深度改写——破式五层法（A 模式或高风险时使用） ``` 破句式 -> 破词汇 -> 破结构 -> 破思维 -> 破语气 (表层) (深层) ``` | 层级 | 操作 | 手段 | | ------------- | ----------------------------- | -------------------------------------------------------------- | | **L1 破句式** | 打破排比/对仗/工整句式 | 拆长句为短句；删「不仅…而且…」「不是…而是…」对仗框架 | | **L2 破词汇** | 替换 AI 污染词 | 搜索禁用词（见 zh_rules.json banned_words_v2）；书面词换口语词 | | **L3 破结构** | 打碎总分总/三段式 | 删小标题；合并 3 段为 1 个长段落；中段插入跑题但微妙的细节 | | **L4 破思维** | 用「我的片面」替「AI 的全面」 | 删 80% 观点只留最痛一个；加入私人记忆；允许逻辑跳跃 | | **L5 破语气** | 让「我」的立场和情绪站出来 | 「可能是」->「我赌五毛钱是」；加入小吐槽、怀疑、自嘲 | > B 模式做到 L2-L3；A 模式推到 L4-L5。 ### 2.3 中文专属清除清单 | 问题 | 识别 | 改写 | | ------------ | ------------------------- | ---------------------------- | | "的"字地狱 | 单句"的">=3 个 | 拆分 / 改动词 / 省略冗余修饰 | | 四字成语堆砌 | 连续>=2 个抽象成语 | 替换为具体数据或白描 | | 万能连接词 | 段首"首先/其次/最后/综上" | 删除，用话题自然过渡 | | 伪客观陈述 | "研究表明/专家指出"无出处 | 改"我观察到/说实话"或删 | | 过度礼貌 | "希望以上内容对您有帮助" | 直接删除 | | 对称句式 | "不仅…而且…""不是…而是…" | 拆为两个独立短句 | | 升华结尾 | 以总结/展望/呼吁收尾 | 戛然而止 / 以细节或疑问结束 | ### 2.4 风格注入规则 - **短句占比** >= 全文句数 30% - **人味锚点**：至少 1 处第一人称视角或主观感受 - **词汇降级**：利用->用、进行购买->买、具备能力->能 - **标点呼吸**：适当使用破折号、省略号、问号制造停顿 - **细节补充**：每 500 字至少 1 处场景/数字/感官锚点 ### 2.5 每处修改过四问 1. **删掉影响信息吗？** -> 不影响就删。 2. **能拍成画面吗？** -> 不能就改成能拍的（动作/场景/数据）。 3. **真人会这么说吗？** -> 不会就换成会说的。 4. **原文的「人味」还在吗？** -> 具体细节丢了吗？丢了找回来。 ### 2.6 结构改造三狠招 | 狠招 | 操作 | 效果 | | -------- | ----------------------------------- | --------------- | | 删小标题 | 将工整的「一、二、三」删掉 | AI 味消失一大半 | | 合并段落 | 3 段合并为 1 个长段落，允许转折跑题 | 最反 AI 的结构 | | 插入跑题 | 中段插入看似不相关但微妙的私人细节 | 人的专属印记 | --- ## 步骤3：自检验收 ### 3.1 质检清单（必须逐条执行，任一条 `[!]` 即回步骤2修复） **第一层：用词层（AI 词汇清零）** - [ ] 段落开头无"然而/因此/此外/综上/值得注意的是" - [ ] 全文无"不仅…而且…""不是…而是…"对称关联词 - [ ] 无 Markdown 加粗（专有名词除外） - [ ] 无 zh_rules.json 禁用词命中 **第二层：句式层（结构去 AI 化）** - [ ] 单句 <= 35 字（超且中间无逗号 -> `[!]`） - [ ] 连续两句不以相同字词开头 - [ ] 短句（<=20 字）占比 >= 30% - [ ] 连续 3 句长度不完全相同 **第三层：内容层（人味注入）** - [ ] 至少 1 处第一人称视角（非模板化） - [ ] 至少 1 处主观感受或不确定表达 - [ ] 至少 1 处口语化表达 - [ ] 结尾无总结/升华/展望/呼吁 **第四层：可量化终审** - [ ] 连接词密度 <= 3 次/千字 - [ ] 抽象词命中 <= 2 个 - [ ] 段落均质度（最长段/最短段）>= 2 - [ ] 事实锚点 >= 1 处 > 第四层与步骤1的 D1/D5/D6/D7 完全对齐，确保诊断的每个维度都被验收。 ### 3.2 修复循环 识别不符合项 -> 定位根因 -> 回步骤2修复 -> 重新执行本清单。修复尝试上限 2 次，超限标记为"人工复核"。 --- ## 步骤4：交付结果 ### A 模式（完整专业版） 交付文件（写入 output 目录）： 1. `final_article.md` — 终稿 2. `diagnosis_report.json` — AI 味诊断报告 3. `revision_diff.md` — 关键修改前后对照 4. `qa_summary.md` — 质检通过摘要 5. `retrospective.md` — 复盘记录 ### B 模式（轻量润色版，默认） 1. 终稿正文（直接输出） 2. 文末附 **结构化改动摘要表**（上限 5 条，只列改动最显著的）： | # | 原文片段 | 修改后 | 改动类型 | 原因 | | --- | ----------------- | -------- | -------------------------------------------------------- | ---- | | 1 | `原句截取 <=30字` | `修改后` | 去连接词/拆长句/词汇降级/加泥土/删升华/结构调整/语气改写 | 说明 | ### C 模式（仅诊断） 诊断卡片： ``` AI 含量：{百分比}% | {高/中/低}风险 | 维度 | 状态 | 详情 | |------|------|------| | 连接词密度 | 命中 {n} 次/千字 | {词清单} | | 句式同质化 | 最长连续 {n} 句 | {例句} | | 情感温度 | 缺失 {n} 项 | {缺失项} | | 结尾收束 | {命中/未命中} | {尾句} | | 抽象词密度 | {n} 处 | {词清单} | | 段落均质度 | 比值 {x} | 最长 {m}字/最短 {n}字 | | 事实锚点 | {有/无} | {内容或缺失说明} | 建议：{改写方向} ``` C 模式严禁执行任何改写操作。 --- ## 异常处理 | 异常 | 处理 | | ---------------------------------- | ------------------------------------ | | 信息不足（体裁/读者/限制未提供） | 建立最小可执行假设并标注，不阻塞流程 | | 需求冲突（如去AI味 vs 保留原结构） | 记录冲突，选影响最小的兼容路径 | | 质检不通过 | 回步骤2修复，上限 2 次 | | 高风险变更（学术->网文体） | 输出风险评估，拒绝执行 | | 改写卡死（同段落反复修改 > 2 次） | 标记"人工复核"，跳过该段 | --- ## 核心口诀 > **连接词要删，主观性要加** > **句长要变化，结尾要自然** > **血肉不能丢，质检靠数据** > **人味是灵魂，真诚是底线** --- ## 依赖资源 | 文件 | 用途 | | ---------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- | | `resources/zh_rules.json` | 核心规则集（替换/检测/熔断/句式/白名单） | | `resources/zh_rules_archived.json` | 归档规则集（高级操作/人声语料库/风格对照，与 zh_rules.json 零重叠互补） | | `resources/synonyms.json` | 同义词库（170 词条） | | `resources/banned-words.md` | 高频禁用词参考 | | `resources/examples.md` | 改写示例库 | | `resources/examples-advanced.md` | 高级改写示例 | | `resources/structures.md` | 句法结构参考 | | `scripts/detect.py` | AI 痕迹检测引擎（15 类正则扫描） | | `scripts/rewrite.py` | AI 文本改写引擎（8 步流水线） | --- > **版本历史** > > - v1.0：初始版本，基础检测+改写 > - v1.2.0：步骤0资源预检 + Fallback 7维度诊断 + 文本规模自适应 + 润色强度隐式判断 + 立场守恒铁律 + B模式结构化改动表 + C模式诊断卡片 + 复盘经验条目模板 > - v2.0.0：P10 CTO 战略重构——SKILL.md 从 753 行压缩至 ~300 行；合并 REFERENCE.md 核心内容；删除不可执行项（冷却30min/朗读测试/盲听测试）；统一三套方法论为四步排雷法+破式五层法；质检改为可量化检查；修复诊断-质检维度对齐；触发��去泛化；B 模式摘要表上限 5 条