# Zh Article Analyzer

> 繁體中文文章深度分析技能。對任何中文文章進行多維度科學化剖析，產出精確到行號與段落的分析報告。 涵蓋：文體指紋（Stylometrics）、語言節奏、詞彙豐富度、引用與典故圖譜、主題動態、情感弧線、 修辭力道、文白比、成語密度等。結合 Python 量化腳本與 LLM 質性分析，產出完整的「文章指紋報告」。 當使用者提到「分析文章」、「文章風格」、「寫作分析」、「文體分析」、「文章指紋」、「語言風格」、 「修辭分析」、「文章比較」、「作者風格」、「寫法分析」，或上傳中文文章要求任何形式的語言學或 文體學分析時，務必觸發此技能。即使使用者只是問「這篇文章寫得怎樣」也應觸發。

- Skill: `htlin222/zh-article-analyzer` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add htlin222/zh-article-analyzer`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/htlin222/zh-article-analyzer/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: htlin222 (https://skillmd.com/u/htlin222)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/htlin222/zh-article-analyzer

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# 繁體中文文章深度分析器

## 概述

本技能對繁體中文文章執行 **兩階段分析**：

1. **量化階段**：執行 Python 腳本，產出客觀數據指標（附行號定位）
2. **質性階段**：基於量化數據，由 LLM 進行深層修辭、典故、論證結構分析

最終整合為一份「文章指紋報告」。

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## 第一階段：量化分析（Python 腳本）

### 前置準備

```bash
pip install jieba --break-system-packages -q
```

### 執行分析腳本

腳本位於 `scripts/zh_analyzer.py`，接受文章檔案路徑作為輸入：

```bash
python3 /path/to/skill/scripts/zh_analyzer.py /path/to/article.txt
```

腳本會輸出 JSON 格式的量化分析結果，包含以下模組：

#### 模組 A：基礎統計
- 總字數、總段落數、總句數
- 每段字數分佈（均值、標準差、最大最小）
- 每句字數分佈（均值、標準差、變異係數）
- 標點符號密度與分佈

#### 模組 B：詞彙豐富度（Lexical Richness）
- Type-Token Ratio (TTR)：不重複詞數 / 總詞數
- Hapax Legomena 比率：只出現一次的詞佔比
- 詞頻分佈（前 30 高頻詞，標記功能詞/實詞）
- 功能詞指紋：虛詞（的、了、在、把、被、而、則、之、其）的使用頻率向量

#### 模組 C：句式節奏分析（Rhythm）
- 句長序列的 Shannon Entropy（可預測性）
- 句長變異係數（節奏起伏感）
- 四字格密度（每千字出現次數，含精確位置）
- 標點切分的「氣口」長度分佈
- 長短句交替模式偵測

#### 模組 D：語域特徵（Register）
- 文白比：文言用詞佔比（基於常見文言虛詞與句式偵測）
- 成語與四字格密度
- 字頻層級分佈：常用字 / 次常用字 / 罕用字比例
- 外來語與專有名詞密度

#### 模組 E：段落層級情感弧線
- 每段的正負情感粗估值（基於情感詞典）
- 情感轉折點標記（段落編號）

所有指標都附帶 **行號範圍** 或 **段落編號**，以便在報告中精確引用。

### 讀取分析結果

腳本輸出 JSON 到 stdout，格式範例見 `references/output_schema.md`。

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## 第二階段：質性分析（LLM 深度解讀）

基於量化數據與原文，進行以下質性分析。每項分析都必須引用具體段落或行號。

### F：引用與典故圖譜（Intertextuality）

逐段掃描文章，標記所有：
- 明確引用（直接引述他人語句）
- 暗引/化用（改寫或融入已知典故、名句、歷史事件）
- 學科領域歸類（文學、哲學、歷史、科學、宗教、流行文化等）
- 時代跨度（最古到最新的引用年代）

產出格式：
```
段落 3（行 15-18）：化用《莊子·逍遙遊》「鯤鵬」意象 → 領域：先秦哲學
段落 7（行 42-44）：引用 Steve Jobs 史丹佛演講 → 領域：當代科技/勵志
```

### G：論證結構分析（Argumentation）

標記每個段落的論證角色：
- 前提（Premise）
- 主張（Claim）
- 證據（Evidence）
- 反駁（Rebuttal）
- 讓步（Concession）
- 總結（Conclusion）

計算各角色佔比，評估論證完整性。

### H：修辭手法標記（Rhetorical Devices）

逐段標記修辭手法：
- 譬喻（明喻、暗喻、借喻）
- 排比、對偶、層遞
- 反問、設問
- 誇飾、轉化
- 映襯、頂真、回文
- 其他（標註具體手法名稱）

每個標記包含：段落號、行號範圍、手法名稱、原文摘錄（10字以內）。

### I：主題結構與轉折（Topic Flow）

分析全文的主題推進方式：
- 每段的核心主題關鍵詞（3-5 個）
- 主題轉折點（哪一段開始切換主題）
- 主題推進模式（線性推進 / 迴旋深入 / 對比並列 / 問答展開）
- 首尾呼應程度評估

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## 報告產出格式

最終報告為 Markdown 格式，結構如下：

```markdown
# 文章指紋分析報告

## 一、文章概要
- 檔案名稱 / 標題
- 總字數、段落數、句數

## 二、量化指標摘要
### 2.1 詞彙豐富度
### 2.2 句式節奏特徵
### 2.3 語域特徵
### 2.4 情感弧線圖（用文字描述趨勢或產出簡易圖表）

## 三、質性分析
### 3.1 引用與典故圖譜
### 3.2 論證結構
### 3.3 修辭手法清單
### 3.4 主題結構與轉折

## 四、文章指紋總結
- 風格標籤（例：「學術散文/文白交融/節奏緊湊/引用密集-跨領域」）
- 作者特徵推測
- 與典型風格的比較定位

## 五、附錄：逐段詳細標記表
（每段的所有量化與質性標記彙整）
```

報告應儲存為 `.md` 檔案，放在 `/mnt/user-data/outputs/` 供使用者下載。

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## 工作流程

1. 確認使用者已提供文章（檔案或貼入文字）
2. 若為貼入文字，先存為 `/home/claude/article_input.txt`
3. 安裝依賴：`pip install jieba --break-system-packages -q`
4. 執行量化腳本：`python3 scripts/zh_analyzer.py <文章路徑>`
5. 讀取 JSON 結果
6. 執行質性分析（逐段閱讀原文，結合量化數據）
7. 整合為報告，存入 `/mnt/user-data/outputs/article_analysis_report.md`
8. 使用 `present_files` 呈現報告

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## 注意事項

- 所有行號使用 1-based indexing（第一行 = 行 1）
- 段落以空行分隔，段落編號從 1 開始
- 四字格偵測不限成語，包含所有四字連續結構
- 文白比偵測是粗估，基於特徵詞表，非精確語言學標注
- 若文章極短（< 200 字），跳過部分統計指標並註明原因
- 情感分析為粗估，僅作趨勢參考，不作為精確判斷依據