remove-ai-style

Remove AI Style

使用兩層工作流程：

1. 執行確定性分析器，找出可重複的詞彙、標點、結構及助理殘留訊號。
2. 閱讀完整文章，根據上下文做出規則無法涵蓋的判斷。

分析器提供的是證據，而非自動改寫指令。命中結果可能是刻意為之、符合文體、引用文字，或是誤判。

強度

當使用者未指定等級時，預設為 heavy。

等級	行為
moderate	修正確認的高/中嚴重度發現，以及最明顯的語義模式。保留大部分措辭與結構。
heavy	修正所有嚴重度的確認發現，改寫不順暢的段落，並處理未標記的公式化節奏。預設值。
full	將文章視為草稿，廣泛改寫，同時保留事實、意義、必須保留的結構，以及作者預期的語氣。

必要工作流程

1. 確定輸入與語言

優先使用絕對的 Markdown 檔案路徑。如果使用者只提供文字，則透過標準輸入傳遞給分析器。

從文章中偵測中文或英文。僅在偵測結果錯誤或使用者明確指定語言時，才覆蓋自動偵測。

完整載入對應的參考文件：

• 中文：references/chinese.md
• 英文：references/english.md

2. 執行確定性分析器

在編輯前執行：

python3 <skill-root>/scripts/analyze_ai_style.py \
  <article-path> \
  --language auto \
  --format json

報告包含：

• 穩定的發現 ID
• 規則與類別
• 嚴重度
• 行號與欄號
• 符合的文字
• 局部上下文
• 建議處理方式
• 重複規則與文件結構摘要

請勿用複製的 grep 片段取代此指令。內建腳本是確定性偵測邏輯的唯一擁有者。

3. 檢查每個發現

將每個回報項目分類為以下之一：

• confirmed：改寫它
• intentional：保留，因為文體或語氣需要
• protected：保留，因為屬於程式碼、原始素材、結構或其他保留區域
• false_positive：不變更
• semantic_review：局部命中是真實的，但正確的修正取決於更廣的上下文

閱讀回報的上下文，然後檢查周圍段落再做決定。請勿在文件中大量替換片語。

4. 閱讀完整原始文章

除非使用者明確要求只處理摘錄，否則務必閱讀完整文章。分析器無法可靠偵測：

• 過多新穎措辭的隱喻
• 過於對稱的論證結構
• 不同詞彙但重複的段落邏輯
• 虛假的情感昇華
• 聽起來華麗但內容空洞的模糊主張
• 文體不符
• 扁平化的作者語氣
• 可疑的事實或引用

使用語言參考文件進行此語義檢查。報告是導航輔助，而非閱讀的替代品。

5. 記錄受保護的結構

在編輯前，記錄必須保留的結構：

• YAML frontmatter
• 圍欄式程式碼區塊
• 結構有意的 Markdown 表格
• 圖片與連結
• HTML 註解
• 完整的 VISUAL_TODO 區塊
• 引用的原始素材與引用

請勿僅為了讓文章聽起來更自然，而更改事實、數字、網址、程式碼、圖片路徑、TODO ID 或引用目標。

6. 根據強度改寫

進行上下文編輯，而非片語替換：

• 偏好具體的主詞、動作、機制與結果。
• 移除後設寫作、泛泛的重要性宣稱、助理殘留與裝飾性轉折。
• 僅在當前節奏感覺不自然時調整節奏；不要為了模仿人類而加入俚語、錯誤或隨機片段。
• 保留有意的語氣、技術精確性與符合文體的結構。
• 不要強迫每個分析器計數歸零。

當以子代理身分對檔案執行時，直接編輯該檔案，然後回傳簡潔的變更報告。請勿將改寫委派給其他代理。

7. 再次執行分析器

編輯後，重新執行相同指令，並比較前後的摘要。

逐一檢視剩餘的高/中嚴重度發現。當剩餘命中是刻意為之、受保護、為準確性所需，或是有文件記錄的誤判時，是可以接受的。

最後，再次閱讀完整的修訂文章，確認連貫性與語氣。較低的發現數量並不代表改寫是好的。

完成報告

回傳：

• 語言與強度
• 前後發現數量（依嚴重度分類）
• 已處理的確認規則
• 保留的刻意或受保護發現
• 僅透過完整閱讀發現的重要語義變更
• 確認受保護的 Markdown 結構未受影響
• 任何需要人工驗證的事實或引用問題