remove-ai-style

移除AI风格

使用两层工作流：

1. 运行确定性分析器，定位可重复的词汇、标点、结构和助手残留信号。
2. 通读全文，做出规则无法覆盖的上下文判断。

分析器提供证据，而非自动重写命令。命中结果可能是故意的、符合体裁的、引用的文本，或误报。

强度

当用户未指定级别时，默认使用 heavy。

级别	行为
moderate	修复确认的高/中程度发现以及最明显的语义模式。保留大部分措辞和结构。
heavy	修复所有严重程度的确认发现，重写别扭的段落，并处理未标记的公式化节奏。默认值。
full	将散文视为草稿，广泛重写，同时保留事实、含义、必须保留的结构以及作者的预期语气。

必需的工作流

1. 确定输入和语言

优先使用绝对Markdown文件路径。如果用户仅提供文本，则通过标准输入传递给分析器。

从文章中检测中文或英文。仅当检测结果错误或用户明确指定语言时，才覆盖自动检测。

完整加载匹配的参考文件：

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

2. 运行确定性分析器

在编辑前运行：

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

报告包含：

• 稳定的发现ID
• 规则和类别
• 严重程度
• 行和列
• 匹配的文本
• 局部上下文
• 建议的处理方式
• 重复规则和文档结构摘要

不要用复制的 grep 片段替换此命令。捆绑脚本是确定性检测逻辑的唯一拥有者。

3. 检查每个发现

将每个报告项分类为以下之一：

• confirmed：重写它
• intentional：保留它，因为体裁或语气需要
• protected：保留它，因为它属于代码、源材料、结构或其他保留区域
• false_positive：不做更改
• semantic_review：局部命中是真实的，但正确的修复取决于更广泛的上下文

阅读报告的上下文，然后在决定前检查周围的段落。不要在整个文档中批量替换短语。

4. 通读原始文章全文

始终通读完整文章，除非用户明确要求仅处理摘录。分析器无法可靠检测：

• 带有新颖措辞的过度隐喻
• 过于对称的论证结构
• 使用不同词汇重复的段落逻辑
• 人为的情感升级
• 听起来华丽但内容空洞的模糊声明
• 体裁不匹配
• 扁平化的作者语气
• 可疑的事实或引用

使用语言参考进行此语义检查。报告是导航辅助，而非阅读的替代品。

5. 记录受保护的结构

在编辑前，记录必须保留的结构：

• YAML前置元数据
• 围栏代码块
• 结构有意的Markdown表格
• 图片和链接
• HTML注释
• 完整的 VISUAL_TODO 块
• 引用的源材料和引用

不要仅仅为了让散文听起来更自然而更改事实、数字、URL、代码、图片路径、TODO ID或引用目标。

6. 根据强度进行重写

进行上下文编辑而非短语替换：

• 优先使用具体的主语、动作、机制和结果。
• 移除元写作、通用重要性声明、助手残留和装饰性过渡。
• 仅当当前节奏显得不自然时才变化节奏；不要添加俚语、错误或随机片段来模仿人类。
• 保留有意的语气、技术精确性和符合体裁的结构。
• 不要强制将每个分析器计数归零。

当作为子代理对文件调用时，直接编辑文件，然后返回简洁的更改报告。不要将重写委托给其他代理。

7. 再次运行分析器

编辑后，重新运行相同的命令，并比较前后摘要。

单独审查剩余的高/中程度发现。当剩余命中是故意的、受保护的、准确性必需的或已记录的误报时，可以接受。

最后，再次通读完整的修订文章，检查连贯性和语气。较低的发现计数并不能证明重写是好的。

完成报告

返回：

• 语言和强度
• 按严重程度划分的前后发现计数
• 已处理的确认规则
• 保留在位的故意或受保护的发现
• 仅通过全文阅读发现的重要语义更改
• 确认受保护的Markdown结构已保留
• 任何需要人工验证的事实或引用问题