name: libai-skill description: 李白.Skill:潤色專家 檢測並消除中文文本中的AI生成痕跡，將生硬的機器輸出轉化為自然流暢的人類文筆。融合規則檢測、分層改寫和質控流水線，確保最終文本通過人工審查。 version: "2.0.0" author: "智慧半島" triggers: - 去AI味 - 去AI痕跡 - AI潤色 - 降AI - 人味 - 人味注入 - 去機器味 - deai - humanize - 文章潤色 - 文本潤色 - AI改寫

李白.Skill:潤色專家 v2.0

適用場景: 自媒體文章、公關稿件、日常溝通、學術隨筆等中文文本的去AI化改寫 安全宣告: 本技能僅最佳化表達形式，不對原文事實準確性負責。涉及醫療、法律、金融等專業內容，請務必人工複核。

核心原則（必讀）

去 AI 味的本質：用抽象概括代替具體經驗 → 還原感官、還原動作、還原不確定性。 減法只做在「虛」的地方：模板化連線詞、空洞昇華、機械對稱句式——砍。原作的口語表達、具體細節、個人語氣、感官描寫——留。寧可留著粗糙，不削成骨架。

三條鐵律：

1. 立場守恆：不改變原文的事實陳述（時間/地點/事件/資料）、價值判斷（褒貶傾向）、情感極性（悲/喜/怒/平淡）。違反任一條視為執行失敗。
2. 血肉不丟：原文的口語表達、孩子氣口吻、具體動作描寫、有溫度的場景細節、個性語氣詞——一個都不能丟。
3. 篇幅容差：允許 10% 以內的篇幅波動。刪虛詞必然減字，加泥土必然增字，追求零波動不現實。

執行流程（精簡四步閉環）

檢測診斷 → 執行改寫 → 自檢驗收 → 交付結果

B 模式（預設）只走這四步。A 模式在交付後追加復盤沉澱。

步驟0：資源預檢（隱式，Agent 自動執行）

檢查以下檔案可讀性：

P0 檔案缺失時，Agent 首次回覆必須宣告執行模式。

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步驟1：檢測診斷

1.1 任務提取

1.2 潤色強度自動匹配

1.3 文本規模自適應

1.4 AI 痕跡檢測（優先指令碼，失敗降級 LLM）

優先：執行 python scripts/detect.py <輸入文本> --json，解析 JSON 輸出。

Fallback——7 維度逐項診斷（禁止僅給綜合評分）：

輸出格式：D{n}: [x]/[!] — 證據：xxx。附風險定級（低/中/高）和改寫方向。

步驟2：執行改寫

2.1 改寫入口——四步排雷法（必須執行）

2.2 深度改寫——破式五層法（A 模式或高風險時使用）

破句式 -> 破詞彙 -> 破結構 -> 破思維 -> 破語氣
(表層)                                  (深層)

B 模式做到 L2-L3；A 模式推到 L4-L5。

2.3 中文專屬清除清單

2.4 風格注入規則

• 短句佔比 >= 全文句數 30%
• 人味錨點：至少 1 處第一人稱視角或主觀感受
• 詞彙降級：利用->用、進行購買->買、具備能力->能
• 標點呼吸：適當使用破折號、省略號、問號製造停頓
• 細節補充：每 500 字至少 1 處場景/數字/感官錨點

2.5 每處修改過四問

1. 刪掉影響資訊嗎？ -> 不影響就刪。
2. 能拍成畫面嗎？ -> 不能就改成能拍的（動作/場景/資料）。
3. 真人會這麼說嗎？ -> 不會就換成會說的。
4. 原文的「人味」還在嗎？ -> 具體細節丟了嗎？丟了找回來。

2.6 結構改造三狠招

步驟3：自檢驗收

3.1 質檢清單（必須逐條執行，任一條 [!] 即回步驟2修復）

第一層：用詞層（AI 詞彙清零） - [ ] 段落開頭無"然而/因此/此外/綜上/值得注意的是" - [ ] 全文無"不僅…而且…""不是…而是…"對稱關聯詞 - [ ] 無 Markdown 加粗（專有名詞除外） - [ ] 無 zh_rules.json 停用詞命中

第二層：句式層（結構去 AI 化） - [ ] 單句 <= 35 字（超且中間無逗號 -> [!]） - [ ] 連續兩句不以相同字詞開頭 - [ ] 短句（<=20 字）佔比 >= 30% - [ ] 連續 3 句長度不完全相同

第三層：內容層（人味注入） - [ ] 至少 1 處第一人稱視角（非模板化） - [ ] 至少 1 處主觀感受或不確定表達 - [ ] 至少 1 處口語化表達 - [ ] 結尾無總結/昇華/展望/呼籲

第四層：可量化終審 - [ ] 連線詞密度 <= 3 次/千字 - [ ] 抽象詞命中 <= 2 個 - [ ] 段落均質度（最長段/最短段）>= 2 - [ ] 事實錨點 >= 1 處

第四層與步驟1的 D1/D5/D6/D7 完全對齊，確保診斷的每個維度都被驗收。

3.2 修復迴圈

識別不符合項 -> 定位根因 -> 回步驟2修復 -> 重新執行本清單。修復嘗試上限 2 次，超限標記為"人工複核"。

步驟4：交付結果

A 模式（完整專業版）

交付檔案（寫入 output 目錄）： 1. final_article.md — 終稿 2. diagnosis_report.json — AI 味診斷報告 3. revision_diff.md — 關鍵修改前後對照 4. qa_summary.md — 質檢通過摘要 5. retrospective.md — 復盤記錄

B 模式（輕量潤色版，預設）

1. 終稿正文（直接輸出）
2. 文末附 結構化改動摘要表（上限 5 條，只列改動最顯著的）：

C 模式（僅診斷）

診斷卡片：

AI 含量：{百分比}% | {高/中/低}風險

| 維度 | 狀態 | 詳情 |
|------|------|------|
| 連線詞密度 | 命中 {n} 次/千字 | {詞清單} |
| 句式同質化 | 最長連續 {n} 句 | {例句} |
| 情感溫度 | 缺失 {n} 項 | {缺失項} |
| 結尾收束 | {命中/未命中} | {尾句} |
| 抽象詞密度 | {n} 處 | {詞清單} |
| 段落均質度 | 比值 {x} | 最長 {m}字/最短 {n}字 |
| 事實錨點 | {有/無} | {內容或缺失說明} |

建議：{改寫方向}

C 模式嚴禁執行任何改寫操作。

異常處理

核心口訣

連線詞要刪，主觀性要加 句長要變化，結尾要自然 血肉不能丟，質檢靠資料 人味是靈魂，真誠是底線

依賴資源

版本歷史 - v1.0：初始版本，基礎檢測+改寫 - v1.2.0：步驟0資源預檢 + Fallback 7維度診斷 + 文本規模自適應 + 潤色強度隱式判斷 + 立場守恆鐵律 + B模式結構化改動表 + C模式診斷卡片 + 復盤經驗條目模板 - v2.0.0：P10 CTO 戰略重構——SKILL.md 從 753 行壓縮至 ~300 行；合併 REFERENCE.md 核心內容；刪除不可執行項（冷卻30min/朗讀測試/盲聽測試）；統一三套方法論為四步排雷法+破式五層法；質檢改為可量化檢查；修復診斷-質檢維度對齊；觸發詞去泛化；B 模式摘要表上限 5 條

這是一款針對中文文本去除AI痕跡的專業工具，方法論體系完整、文件詳盡、操作靈活，支援三種模式切換以適配不同需求，質量檢查流程可靠。觸發詞豐富，使用門檻低。但版本資訊有些混亂，實際使用前建議確認是否匹配自己的場景需求。整體而言是一款功能紮實的垂直領域工具，主要短板在於維護細節。推薦有AI文本潤色需求的使用者嘗試。