Shuorenhua

说人话

把文本从”像模型在表演写作”拉回”像具体人在当前场景下表达”。

这份 skill 不是敏感词替换器，也不是反技术、反抽象、反专业。它的目标是减少模板感、表演感和语域漂移，同时保住事实、术语和责任主体。

When to use

在下面这些需求里使用：

• 用户明确说”去 AI 味””说人话””自然一点””别像模板””别太像 ChatGPT”
• 需要改写中文或英文 chat、status、docs、public-writing
• 需要先判断文本该轻改、中改还是重改

在下面这些需求里不要硬套：

• 用户要逐字翻译、保留原文风格、仿官方模板或仿特定品牌 voice
• 文本主要是代码、日志、命令、配置、接口名、报错
• 用户要的是事实校对，不是风格改写

Core stance

• 去 AI 味，主要处理的是模板感、收束腔、虚假主语、语域混搭和表演性技术腔。
• 保留技术性。专业词、系统主语、事故复盘用语、PRD/发布说明中的术语默认可保留。
• 优先保信息，再谈风格。任何改写都不能新增事实、删核心事实或改变责任主体。
• 原文的量化表述有歧义时，默认保留原关系并标出待确认，不替作者修正成某一种数量关系；任何情况下都不得补原文没有的基数、年份、期限或测量结果。
• 不用机械同义词替换表，也不要为了躲重复而轮换同义词。关键词该重复就重复，换词躲重复本身就是模型腔。默认可以删句、并句、降调、换主语、去总结式收尾；如果进入 in-place scope，就只做句内改写。
• 短语表默认只列代表项，不追求穷举所有变体。遇到新口癖，先按现有模式归类，再决定要不要补词。

Execution order

按固定顺序做，不要跳步：

1. 判场景：chat / status / docs / public-writing
2. 查禁改项：先划 protected spans，并在心里记一份事实 / 关系账本：实体类型、数字修饰对象、主体与各自动作 / 目标、实现关系；看有没有必须保留的术语、系统主语、引用原文、命令或正式语体
3. 判 Tier：Tier 1 / Tier 2 / Tier 3，按问题命中强度判断，不要把 Tier 当作改写力度
4. 再判档位：minimal / standard / aggressive
5. 判 scope：structural / bounded / in-place，判断这次能删到什么程度——自由删并重排、只把整句空话进删除清单、还是一句都不删
6. 先执行本文件里的最小规则；只要环境里能读 references/，默认继续按问题类型补看 Protected Spans、Positive Style Contract、微操作手册、结构反模式 和相关短语表；如果目标是“改完能直接发”，或文本明显属于 README、release note、论坛帖、issue 回复、API reference、FAQ，再补看 Scene Packs、场景样本评测 和 改写示例
7. 回读拆成两步：先做保真回读，再按需做残留味回读
8. 输出：默认只给单一推荐版本；用户明确要求“先标问题，不改写”时切到 annotation mode

执行第 6 步时，先按“模式”处理，再按“词条”兜底：

• 同一类调试腔、暴力动作腔、主动出击腔、总结提示腔，默认按同一模式处理，不要求逐词命中
• 只有当新说法改变了误杀边界，或明显不属于现有模式时，才把它当作新增词条处理

1. Scene detection

先判主场景，再处理局部问题。混合文本只保留一个主语域，其他语域只在必要信息层面留下。

chat

信号：

• 短回复、日常对话、协作沟通、评论、即时反馈
• 允许口语，但不该端着说话

默认档位：minimal

status

信号：

• 站会更新、进度同步、复盘摘要、汇报式状态说明
• 重点是时间线、动作、结果、风险

默认档位：minimal 或 standard

docs

信号：

• 操作文档、技术说明、接口说明、FAQ、事故复盘
• 重点是可检索、可复现、术语稳定

默认档位：minimal

public-writing

信号：

• 公众号、小红书、公开帖、对外文章、观点写作
• 重点是语域一致，不要装“有洞见”

默认档位：standard

更细的下限限制见 场景禁改表。

Scene Packs

如果文本本身命中下面任一子场景，不依赖用户是否明说，也不受主场景初判限制，都要补看 Scene Packs：

• README：出现项目介绍、快速开始、安装方式、功能列表、README intro 等信号时，第一屏要说清“这是什么、给谁用、解决什么问题”
• release-note：出现版本标题、Release Highlights、Added / Changed / Fixed / Tested、changelog 列表等信号时，列清本版变更、验证和限制，不写发布宣言
• forum-post：出现 Linux.do / V2EX / 社区帖 / 发帖复盘等信号时，保留维护者的真实观察和社区语气，不改成公告
• issue-reply：出现 issue / PR 回复、bad case、复现、下一版补 benchmark 等信号时，先确认问题和下一步，不做客服式安抚
• api-reference：出现 endpoint、HTTP method、参数字段、类型/默认值、状态码/错误码、鉴权或请求响应示例等信号时，删宣传和元评论，但 method、path、字段、约束、字面量与恢复动作零漂移；缺失合同只标待确认，不替作者补
• faq：出现 FAQ / 常见问题 / 排障问答等发布结构时，先给结论或动作，再给条件、步骤和限制；不扩大问题范围、否定、期限与支持承诺，也不把采访或讨论问答套成 FAQ

子场景只负责发布目的和语气收束，不覆盖 protected spans、Tier、档位和回读规则。完整策略见 Scene Packs。

2. Single-file fallback rules

只加载 SKILL.md 时，也必须能完成基础改写。下面这些规则默认直接生效：

• 删开场套话、谄媚和元评论：例如 值得注意的是、让我来为你解释、希望这对你有帮助、Great question!
• 删空总结和收尾腔：例如 综上所述、归根结底、本质上、At the end of the day
• 处理二元对比骨架：不是 X，而是 Y、与其 X，不如 Y 多数删前半句，直接说 Y
• 处理无源引用：研究表明、数据显示、studies show、experts say 默认按场景选择 rewrite-safe 或 audit-only；只有用户明确要保留原论证骨架时才用 rewrite-with-placeholder；不要补虚构来源
• 把商业黑话和表演性技术腔改回普通动作：例如 赋能、抓手、闭环、收窄、兜住、落盘、leverage
• 遇到过度接住、替用户做心理判断或身份认证式夸奖：例如 你不是敏感、你只是太久没被稳稳接住了、你问到了问题的核心、顶刊作者的素养，默认删姿态层，改回低承诺回应或具体判断；不要硬演“我懂了”。方向/进度认证（走在正确的路上、完全不用担心）只能删除或标注“现有信息不足以判断”，不要降格成 方向没问题 / 不用太担心 这类弱安抚继续替对方下结论
• 发现翻译腔时，优先缩短主语和动作，少用长定语链、被动堆砌、基于……、通过……来……
• 把名词化还原成动词：对流程进行了优化 → 把流程改顺了，实现了效率的提升 → 快了多少、省了几个人。进行 / 实现 / 完成 / 开展 / 起到 / 具有 带一个动名词是典型信号；公文固定表述和 docs 里的稳定术语除外
• 同一个对象不要在相邻几句里换三种说法（修表 → 这门手艺 → 这项技能）。关键词重复是正常中文，逐次升格换词是模型腔；代词照应不算
• 误杀防护优先：引用原文、命令、接口名、字段名、日志、报错、系统主语、技术报告术语默认保留
• 清理姿态层时按子句和事实要素判断，不按整句、整行一刀切：删掉某个子句如果会改变命题真值、适用范围或成立条件，它就是保真对象，不是可随姿态一起删除的空话。输出前做双向核对：先确认输入中的范围、条件、否定、情态、完成态、方向和强度都能在输出逐项找回，再确认输出新增或改写的每个关系都能回指输入依据
• code-context 里的真实运行行为、适用条件和边界说明也属于 protected spans；清理注释、docstring 或 commit message 时，只去姿态词并保留这些信息，不能因为相邻行已有指标或结果就认定它们重复、整行删除
• 抽象信息、实体类型和关系不能擅自具体化、合并、互换或删除：方案 不能改成 工具 / 产品，目标 不能改成 产品，描述某种架构的潜力不能改成“系统基于该架构构建”。数字与它修饰的对象、主体与各自动作 / 目标的配对关系要一起保留；不能把 两个团队 写成“换过两个团队”，也不能把只属于企业的目标顺手并给开发者。谓词的方向、完成态、强度和效果类型也属于关系：性能提升 / 体验改善 / 安全性加强 不能弱化成“涉及这些方面”，提升效率 也不能顺势扩写成“节省时间 / 成本”；删掉 显著 / 大幅 等渲染词时，仍要保留原文实际声称发生了什么。背景、主题或相邻句共现不等于能力关系：同段提到 AI 和中文表达工具，不能据此写成“处理 AI 生成文本”；任何 X 用来做 Y / X 基于 Y / X 处理 Y 都必须能在原文谓词里找到依据。目的、适用条件、风险和限制即使对象仍然抽象，也属于信息：为了解决这一痛点 可以压成 为了解决这个问题，不能因为没写具体问题就把“解决问题”这一目的删掉。原文没有具体能力、实现关系或对象时，允许保留原来的抽象层级、缩短或标注缺口，不能用看似合理的新事实补落点
• 中英混排句中的英文词按当前句子的实际语义判断，不机械套英文词表

单文件模式只是兜底，不是完整模式。只要环境里能读 references/，默认就继续补看对应文件；只有在 system prompt 真的只给了 SKILL.md 时，才退化为只按本文件做基础清理。

Unsourced citation modes

处理无源引用时，固定只在这 3 种模式里选一种：

• rewrite-safe
  • 去掉 研究表明 / studies show / 业内人士认为 后，只有不依赖该来源也能独立成立的判断才保留
  • 如果数字、预测或结论本身全靠这条无源引用成立，删掉整条论断；不要删掉 40% 后改成“会更快”，也不要把 未来十年 改成“未来几年”
  • 默认用于 chat 和 public-writing
• audit-only
  • 不替作者补写来源，也不把无证据判断改写成像是已有证据
  • 明确指出“这里缺来源/缺归属”，必要时保留原句不重写
  • 只约束无源论断本身；同段其他病灶（骨架、黑话、空总结、姿态层）仍按各自规则清理，不因一处审计把整段冻结成风险说明
  • 默认用于 docs 和 status
• rewrite-with-placeholder
  • 只在用户明确要求保留原结构、原语气或编辑稿框架时使用
  • 可以写成“有研究认为……，但这里没有给出处”这类占位提醒
  • 不能补具体机构、数据、年份、研究名称

如果用户没指定模式，就按场景默认值走；如果文本跨场景，优先取更保守的 audit-only。

3. Rewrite level

minimal

适用于：文本本身基本自然，只需去掉局部模板感、收尾腔和多余修辞。

默认动作：

• 删掉空总结
• 把过度抬高的语气压回常规
• 把"像在解释自己会写作"的句子压回事实句

standard

适用于：有明显 AI 腔或语域混搭，但信息骨架是好的。

默认动作：

• 统一语域
• 改掉工程师表演腔、商业黑话、narrator 腔
• 必要时并句或换主语

aggressive

适用于：Tier 1 命中密集，或 Tier 1 + Tier 2 叠加后整段呈现强模板感或强表演感。

限制：

• 只有在 Tier 1 明显密集，或多类结构问题叠加时才允许
• 先保护事实和术语，再做重写
• docs 默认不要升到 aggressive

3.5 Edit scope

Scope 表示这次能不能改动句子和段落结构，和 minimal / standard / aggressive 是两条轴。三档 scope 按"能不能删整句、怎么删"区分：structural 自由删并重排；bounded 只删"删了不丢信息"的整句空话，且走删除清单交用户确认；in-place 一句都不删。

structural

默认 scope。适用于短文本、明确要求重写的文本、AI 味密度很高且不需要保留原节奏的文本。

允许动作：

• 删整句空总结
• 合并相邻事实句
• 轻量调整句序或段落落点
• 按场景重写局部结构

bounded

中文 public-writing 长文（约 1000 字以上）的默认 scope。目标是把整句级的 AI 味去干净，又不被 structural 不可控地压缩——长文走 structural 时缩水程度依模型而定（同一篇可能 -18%，也可能 -39%），用户无法预期；bounded 把"删多少"交还给用户。

和另两档的关系：

• 比 structural 克制：不合并相邻句、不重排段落、不删承担节奏的实句或有意重复
• 比 in-place 能去味：允许删"整句都是空话"的句子，但不直接删，而是进删除清单交用户拍板

一句能进删除清单，必须同时满足三条：

1. 删掉后该段信息点不变（不带任何独有的事实、数字、判断、动作或指令）；例外是整条无源论断：其中的数字或时间跨度如果只依赖未提供的来源成立，可以随整句进删除清单，若保留论断则不得改值或改跨度
2. 不是相邻两实句之间的唯一过渡
3. 命中纯空句型：空总结 / 价值拔高收尾 / 无源权威铺垫 / 谄媚开场 / 整句旁白

两类动作分开走（实测依据：长文里句首引导词模型能句内清掉，但整句空话在 in-place 下删不掉，只会被软化成另一种说法）：

• 句首可剥离的引导词（值得一提的是 / 归根到底 / 这说明）后面还跟着实质内容 → 直接句内洗，删引导词留骨架，不进清单
• 整句都是空的，剥掉引导词就什么都不剩（无源论断、不仅仅是……更是…… 的价值拔高）→ 进删除清单，不擅自软化成另一种说法

输出：正文给句内洗后的稿，末尾附「建议删除（待确认）」清单，每条写 原文 + 为什么删了不丢信息。用户点头才删，长度由用户拍板。

in-place

适用于用户明确要求"完全原样 / 一句都别删 / 严格保句数"的情况，比 bounded 更严：整句空话也不删，只做句内降调。

默认触发条件：

• 用户 prompt 明确要求保留句数、完全原样、一句不删，或反馈 bounded 仍删多了

禁止动作：

• 不删整句（即使整句是空话）
• 不合并相邻句
• 不重排段落
• 不把多段压成一段

允许动作：

• 句内替换词或短语
• 删除句内提示层、空泛修饰和语气垫片
• 把句内拔高语气降回普通判断
• 在单句内部拆短过满结构，但不改变段落顺序

删短语前先做语义独立性检查：删掉短语后，剩余部分必须仍是完整、可读、没有悬空指代的陈述句。否则改用句内替换，不要硬删。遇到整句空话，保留原句并标注 [空句，建议人工确认是否删除]，不擅自软化成新说法。

aggressive + in-place 可以存在，但默认先提醒用户：长文 aggressive 很容易明显缩水；如果用户真正要保长度，优先改成 standard + bounded。用户明确坚持时，再执行 aggressive + in-place，但仍遵守不删整句、不并句、不重排的边界。

4. Tier severity

Tier 表示问题命中强度，与 严重度分级 保持一致，不表示改写力度。

Tier 1

默认替换。命中这类词或句式时，通常直接删掉或换成更具体的表达。常见类型：

• 开场套话、总结式收尾、谄媚句
• 明显商业黑话、自媒体流水线用语、表演性工程师腔
• 过度接住式共情、替用户做心理判断、郑重预告和身份认证式夸奖
• 英文里的 sycophantic openers、significance inflation、business jargon

默认处理：局部命中用 minimal 或 standard，密集命中时可升到 aggressive

Tier 2

单独出现可以放行，但同段聚集时是 AI 味信号。常见类型：

• 高频连接词扎堆
• 渲染性修饰词扎堆
• 某一类姿态词在同段重复出现

长度参考：短段落（< 100 字/词）同段 2+ 个即标记；长段落（≥ 100 字/词）同段 3+ 个再标记。

默认处理：保留最贴切的一个，其余改写；通常用 minimal 或 standard

Tier 3

常见词本身不构成问题，只在全文密度明显过高时才处理。常见类型：

• 重要 / 关键 / 核心 / 提升
• significant / innovative / effective

默认处理：删掉多余的几次，或把一部分换成具体信息（不换同义词）；通常用 minimal，必要时不改

5. No-touch and keep rules

用户当前要求与项目已有的 style guide / 术语表优先于本 skill 的默认规则；项目正式术语和稳定团队表达，不得仅因命中通用词表就改写。

以下内容默认优先保留，除非用户明确要求改风格且改动不损害信息：

• 引用原文、命令、接口名、参数名、字段名、配置项、日志、报错
• 技术文档里的系统行为主语
• postmortem / incident / PRD / release note 中的专业术语
• 承载关键事实的抽象句，即使它“有点像 AI”

不要为了“像人”把文本改得更假。专业文本可以专业，关键是别模板化、别表演化。

完整的保护清单见 Protected Spans。

6. Positive style targets

改写后的文本应尽量满足：

• 有具体信息，不靠空洞总括撑气势
• 有主语和动作，不靠虚假主体兜底
• 有统一语域，不在技术腔、商业腔、自媒体腔之间跳
• 以“可直接发”为终点，不为了更像人继续抛光到失真
• 有节奏，但节奏来自删冗余和保留重点，不来自硬造金句
• 有立场，但立场来自判断或事实，不来自“故作洞见”
• 有边界，没把握就直说，不替对方做心理判断，也不硬演“我懂了”

更完整的正向目标、分场景校准和“cleaner vs more human”对照见 Positive Style Contract。

7. Output contract

默认输出一个推荐版本，不默认输出审稿过程、多版本比稿或逐条点评。

Annotation mode

只有在用户明确要求下面这类事情时才启用：

• 先别改，先标问题
• 这段哪里像 AI
• 只做诊断 / 审稿 / 标注
• 先告诉我该不该改

annotation mode 不直接给整段改写稿，默认只输出最重要的 1-5 个问题点。每个问题点固定包含这 4 个字段：

• 问题族：例如 开场套话 / 无源引用 / 材料不足 / 工程师腔 / 语域混搭
• 触发点：点明命中的词、结构或局部句子
• 建议动作：删掉、换成具体表达、补来源、保持不动
• 是否建议改写：是 / 否

额外约束：

• 如果文本主要问题是“缺来源”，可以只建议补来源，不强行给改写稿
• 如果文本的问题是“没东西可写”而不是“话说得不对”，用 材料不足 标出来。判据是压缩试验（见 微操作手册）：删光姿态层、拔高和套话之后，剩下的事实、动作、数字和判断撑不起原文篇幅。建议动作 写清删完还剩什么、缺的是哪一类材料，不替作者设计怎么去补，也不用换说法把篇幅填回去。材料不足 不是“不用改”，该清的姿态照常清，只是要同时说明改完会短很多
• 材料不足 只在 annotation mode 出。默认改写模式仍然只交改写结果，不评价作者手里有没有东西可写
• 如果文本落在误杀防护边界内，直接写 是否建议改写：否
• 不要一边说“只标问题”，一边偷偷输出完整重写版
• 用户没要求 annotation mode 时，仍然按默认改写合同输出单一推荐版本

遇到无源引用时，输出必须符合所选模式：

• 在 annotation mode 下，只输出对应的处理建议，不直接给整段改写稿
• 在默认改写模式下，再按所选模式实际给出改写结果
• rewrite-safe：建议删掉无法独立成立的整条无源论断；如果去掉权威铺垫后仍有不依赖来源的判断，再保留该判断。不要去掉数字后留下更泛的同向断言；如果不是 annotation mode，再给改写结果，不补虚构来源
• audit-only：优先点明缺来源、缺归属，而不是假装已经证实
• rewrite-with-placeholder：允许保留论证位置，但要显式暴露“此处待补来源”；如果不是 annotation mode，可以给带占位提示的改写结果

只有在高风险误杀时，才额外补一行极短说明，例如：

• 保留了系统主语和术语，避免失真。
• 这里只做轻改，避免把正式公告写成口语贴。

8. Required reread checks

提交改写前，把回读固定拆成两步，不要混着做：

Pass 1 | 保真回读

先检查这 5 项：

1. protected spans 是否漂了
2. 信息是否丢失：范围、条件、否定、情态、完成态、方向和强度逐项可追溯
3. 语域是否统一
4. 术语是否失真
5. 删改后是否出现生硬断裂

再做一次分析—输出一致性检查：先从输入到输出核对范围、条件、否定、情态、完成态、方向和强度是否逐项保留，再从输出回指输入依据。如果前面的判断是“原文没有具体对象、能力、实现或依据”，最终结果里就不能出现新工具、产品、平台、功能、实现关系或指标；输出里的每个 X 做 Y / X 基于 Y / X 处理 Y 关系都要能回指原文中的同一谓词关系，不能只靠同段共现推断；同义改写也不能改变谓词的方向、完成态、强度或效果类型，不能把“已经改善”写成“涉及”，也不能把“提升效率”扩成“节省时间”；如果命中项列出了数量—对象、主体—目标等保护关系，处理结果必须逐项对得上。

如果删掉一句后段落突然没了落点，就用原文已有的信息重组一条事实句，不要补口号句；原文里找不到可用信息就不补，宁可让段落短一点。

bounded / in-place scope 下额外检查：

• 信息留存优先：原文每个信息点（事实、数字、判断、动作）在输出里都要可追溯，这是硬指标
• in-place：输出字数低于原文 85% 时，回退检查是否误删整句、并句或压段落（in-place 不该删任何整句）
• bounded：字数会因删整句空话而下降，不设硬下限；但要确认删除清单里每条都是"删了不丢信息"的纯空句，没混进实句或承担节奏的重复
• 句数变化超过约 10% 时，回退检查是否偷偷做了未经确认的 structural 改写
• 关键事实句、转场句和承担节奏的重复句，不能因为“看起来像模板”就默认删除

Pass 2 | Residual Audit

只有在第一遍已经保住事实、但读起来还有轻微 AI 味时，才做第二遍。第二遍固定只查这 5 件事：

1. 开场残留：还在用 结论先说 / 直接说结论 / 值得注意的是 这类提示层
2. 总结残留：还在用 总的来说 / 归根结底 / 最终来看 这类空收尾
3. narrator 残留：还在解释“这说明了什么”，而不是直接说事实或判断
4. 空泛判断残留：还在写 方向是对的 / 意义重大 / 真正理解了用户
5. 节奏过匀：每句都差不多长、差不多抬手、差不多落点，像被统一抛光过；同一种句式骨架（尤其二元对比 不是 X，是 Y）反复到能预判下一句形状时，按 结构反模式 第 1 条和第 18 条的密度判据处理

第二遍只允许做轻量修正：

• 删一个残留开场或收尾
• 合并两句过匀的事实句，或拆一处过满的句子
• 把一句 narrator / 空泛判断压回直接表达
• 同型句式骨架超出密度阈值时，先按 结构反模式 第 1 条剔除豁免项（判据和上限见该条「保留条件」），再把剩余超标的那几处换成中性连接或直接陈述

第二遍不要做的事：

• 不重写全文
• 不补原文没有的事实
• 不为了“更像人”改掉术语、参数、命令、报错或责任归属

场景保守策略：

• public-writing 和 AI 味偏重的 chat，第二遍更常需要
• docs / status / code-context 默认更保守；如果第二遍会让语气变口语、变广告、或影响保真，就停在第一遍

Reference navigation

• 本文件可以单独兜底；完整模式默认是 SKILL.md + references/ 一起工作
• 想先看“改成什么样才算更像人”：看 Positive Style Contract
• 想先看哪些数字、引用、命令、参数不能漂：看 Protected Spans
• 想看中文高频短语：看 中文禁用短语表
• 想看英文高频短语：看 English Banned Phrases
• 想看句子和段落层面的结构问题：看 结构反模式
• 想按 Tier 1 / 2 / 3 校准命中规则：看 严重度分级
• 遇到具体病灶怎么动手：看 微操作手册
• 想确认某个场景什么不能乱动：看 场景禁改表
• 想校准误杀边界或做静态回归：看 边界案例集
• 想看场景样本评测（高拟真合成，验收线是改完能不能直接发）：看 场景样本评测
• 想看默认改写和 annotation mode 的对照：看 改写示例
• 想处理没收录进词表的同类变体：先看 微操作手册 里的“变体归并”规则，再决定要不要补词

默认做法是：先用本文件完成“场景、Tier、档位、输出合同”的主判断，再按问题类型补读 references/；只有在单文件安装场景里，才停留在本文件的兜底规则。