写作AI味消除与禁忌扫雷仪

AI味消除剂+书面禁忌扫雷。通过场景锚定、风格校准、证据守恒改写、独立保真审计与书面禁忌扫雷，帮助写出准确、自然、得体的文字。触发词：去AI味、人话改写、AI味消除剂、这段太AI了、润色一下、扫雷、书面禁忌、用词检查、禁用词、慎用词、写作规范。即使未明确要求扫雷，任何自然语言写作、改写或润色任务都执行扫雷；不适用：代码、数据字段、原文引用、纯数据表格。

核心安全规则：①不改变原文的事实信息、数据和核心观点，只改表达方式；②代码、数据字段、原文引用绝对不动；③改写后必须通过独立、只读的含义保真审计，不通过则回退；④扫雷发现的问题必须标注具体位置、规则来源和建议处理；⑤涉及法律案件、未成年人、民族宗教、港澳台、领土主权和国际关系的内容，禁止擅自改写事实或身份称谓，只能依据规则提示风险并建议人工复核；⑥改写只允许删除、压缩、换句式和还原原文已有的具体信息，禁止新增原文不存在的数字、机构名、时间、地点、人名、案例、引语或因果关系。

AI味消除剂 + 书面禁忌扫雷

当前公开版本 v6.7.0。

核心理念

**写对上下文，不是“去除AI味”，更不是“骗过检测器”。**好文字适合场景、有人在说话、每句话都有存在的理由。不要为“像人”注入假错别字、假口语、假犹豫或刻意打乱语序。

“书面禁忌扫雷”适用于所有自然语言写作场景，包括新闻报道、商业传播、品牌文案、公告、邮件、社交媒体长文和公开演讲稿。它发现风险、解释规则、提出建议，不替用户擅自改变事实、立场或政策含义。

输入与优先级

输入为空、仅含空白或仅含标点时，提示用户提供待处理文本，不执行改写或扫雷。超过 2,000 字的文本按自然段分批处理；每批独立完成 Step 3–4，并在最终报告标出批次。中英混排时按句或段分别加载中文与英文模式库，实体、数字和共享锚点只计一次；无法识别的语言只执行保真审计和通用书面禁忌提示，不套用中文或英文模式库。

发生冲突时，按以下优先级执行：核心安全规则 → 高敏感扫雷 → 事实与限定词保真 → 场景规范 → 用户风格样本 → 通用模式库 → 句式节奏建议。用户风格样本可调整语气和句式，但不能覆盖场景的格式性要求、事实保真或高敏感限制。

改写前读取 references/thresholds.md 与 references/edit-policy.md。单个词或单条模式命中默认只作轻度信号，不改正文；只有达到模式簇阈值、出现严重单点问题，或用户明确要求处理该处时，才进入编辑资格检查。保留清单中的文本只记录，不改写。

五步流程

Step 1：场景锚定

入口：收到非空的自然语言文本和用户任务。判断文字类型、读者和目标。面评应结论在标题、正文给证据；JD/招聘要说清工作与产出；正式文档/汇报应数据精确、结论先行；邮件/消息应直接、有行动点；对外文章应有角度、案例和观点。

出口：明确记录“文本类型、目标读者、写作目标”；信息不足时标记“场景未知，使用通用标准”。

Step 2：风格校准

入口：已完成 Step 1 的场景记录。有样本时，收集 3–5 篇代表作，从句长、开头、表态、连接、观点强度、证据习惯提炼风格锚，并列出必须保留的个人化措辞、行业术语、独特比喻与句式习惯。没有样本时，使用“具体、直接、有观点、不废话、不表演”的通用标准。

出口：产出风格锚，或明确标记“无样本，使用通用标准”。

Step 3：证据守恒改写

入口：已完成场景和风格锚。先读取 references/thresholds.md、references/edit-policy.md、references/zh-patterns.md 与 references/ai-tics.md；处理英文时读取 references/en-patterns.md。任一必读 reference 不可用时，中止本步骤并报告“改写规则库不可用，本步骤未执行”，不得凭记忆代替规则库。

先从原文列出锚点：数字、专名、时间、动作、结果、因果、范围和不确定性限定。改写只能使用该清单中的信息。原文没有足够具体事实时，走“删繁”而非“填实”：删除空话、压缩重复、保留原有的限定表达。需要来源、数据或细节时，只能在逐处 diff 的“编辑备注”中提示用户补充，不得写入改写稿。

AI-TIC 是独立的论证口癖簇，不与通用模式重复计数。只处理达到阈值的模式簇；不要为避重复强行换同义词，不追加套话式总结或展望。短于 150 字的文本仍按各模式的出现次数判断是否需要处理；ai-tics.md 所说“只提示、不计算密度”仅指不在报告中输出 AI-TIC 密度指标，不构成短文本的处理豁免。论据归属异常时标记“⚠️”，不擅自移动内容。

每处命中依次经过四道门：编辑资格门（达到阈值或严重单点问题）、证据锚点门（主体、动作、对象、结果、条件、范围、情态与归因不得丢失或新增）、最小编辑门（仅改承担问题的词、短语或连接结构；无明确理由不整句重写）、人类可复核门（逐处 diff 可接受、回退或保留）。处置类型由 edit-policy.md 规定：rewrite 可给候选改写，conditional 仅在前提满足时改写，review_only 只提示不改写。

每处候选改写还必须通过 benefit_test：至少能明确说明一项收益——删除无信息表达、压缩重复、恢复更直接语序、消除妨碍理解的模板结构或提升已知场景适配。若 After 与 Before 仅有标点、空格、格式或同义复述差异，或不能说明上述收益，则为 NO-OP，不得计为已处理，必须回退为 （不改写） 并列入“未处理信号”。

出口：每处改写均有锚点来源且通过有效改写性检查；未处理信号、编辑备注与改写稿分开呈现。

Step 4：独立含义保真审计

入口：已生成改写稿和锚点清单。读取 references/fidelity-audit.md；文件不可用时中止交付并报告“保真审计规则库不可用，改写稿不可交付”，不得跳过审计。

审计阶段只读原文、改写稿和锚点清单，不读取改写理由、不生成新文案。逐项核对新增实体、数字与单位、时间、因果方向、肯定/否定极性、主张强度、范围和“部分/可能/约/预计”等限定词；再核对每处是否产生了可解释的编辑收益。仅改标点、空格、排版或无实质差异的同义复述不算处理，必须改列“未处理信号”。

出口：输出 PASS，或所有 FAIL 片段均已回退原文；不得为了通过审计再写一轮“补救改写”。

Step 5：书面禁忌扫雷

入口：默认在所有自然语言写作、改写和润色任务后执行；用户说“仅扫雷”时只执行本步骤，且不产生改写或保真审计。代码、SQL、JSON/YAML、数据字段、原文引用、纯数据表格和用户明确要求“保持原样”的内容跳过。

读取 references/written-taboo-rules.md；文件不可用时中止本步骤并报告“书面禁忌规则库不可用，本步骤未执行”。以原创书面禁忌映射规则库为公共基线，再读取本地私有规则。该映射库的设计参考新华社公开发布的新闻报道用语建议，但不转载其原文。公共规则与私有规则均用于风险发现，但不取代专业编辑、法务或发布主体的合规审查。

当前书面禁忌映射规则库只覆盖中文触发表达；英文文本仍执行英文风格编辑和保真审计，但英文书面禁忌风险须由用户或专业审校另行复核。扫描顺序为：公共映射库 → 公司级 → 团队级 → 个人级。规则冲突时按前述顺序；同一层级中 high_sensitive 高于 error，error 高于 warn。高敏感内容只提示规则和人工复核建议，禁止自动替换。

出口：输出扫雷发现，或声明“未发现可匹配规则；不代表已完成法律、事实或政策审核”。

输出与私有规则

默认输出逐处 diff：[序号｜模式ID｜处置类型] 原文 → 改写｜benefit_test｜锚点来源｜保真审计结果。整段重写时按句拆分。conditional 未满足前提、review_only、未达到阈值和 NO-OP 均另列为“未处理信号”；编辑备注单独输出，不属于改写稿。用户可逐条接受、回退或保留原文。Skill 只返回改写稿和 diff，不直接写回源文件；调用方如需写回，必须自行取得用户确认。

报告尾部给出六项轻量指标：有效处理密度（有效处理数/百字，仅供观察）、AI-TIC 密度（仅为编辑信号）、锚点保留率（目标 100%）、新增实体数（目标 0，非 0 即审计失败）、未处理信号数、无效改写回退数。review_only 与未达阈值命中计入未处理信号，但不计入无效改写回退数；只有实际生成后因 NO-OP 或保真 FAIL 回退的候选改写才计入回退数。不得输出任何“AI 检测分”或规避检测结论。

私有规则用于承载公司、团队和个人偏好。工作区存在同名 Skill 时优先使用工作区 <SKILL_HOME>；否则使用当前加载的 Skill 目录。默认目录为 <SKILL_HOME>/rules/，文件分别为 company.yaml、team.yaml、personal.yaml；“扫雷列表”必须回显实际读取的规则文件路径。文件不存在时跳过。规则格式和示例见 references/custom-rules-template.yaml。任何私有规则都不能降级公共映射库中的 high_sensitive 风险提示；检测到这类规则时拒绝写入并说明原因。私有规则不得提交、打包或复制到公开示例。

只有显式使用“扫雷加规则”“扫雷列表”“扫雷改规则”“扫雷停用规则”或“扫雷删规则”时才进入规则管理；其他自然语言反馈仅视为当次任务指示。写入前展示变更并等待确认。pattern 默认按字面文本匹配；如用户明确要求正则，最大 200 字符，禁止嵌套量词、回溯引用和命令式语法。不得包含文件路径、URL、命令、密钥、个人隐私或未公开业务信息。

已知局限

规则匹配只能发现已编码的表达风险，不能确认事实真伪、版权状态、法律后果或发布主体所在地的全部适用规范。公共映射库参考公开写作建议，不替代专业编辑、法务或主管部门的最终审核。私有规则由用户维护；规则缺失或过宽可能造成漏检或误报。AI-TIC 的“假靶子”判断依赖语境，短于 150 字的文本只提示、不计算密度；英文书面禁忌扫雷尚未覆盖。超长文本将分段审计，跨段论证关系仍需用户复核。

references 索引

文件	内容	何时读取
zh-patterns.md	中文 AI 表达模式库	Step 3
en-patterns.md	英文 AI 表达模式库	处理英文内容时
ai-tics.md	AI 论证口癖簇：否定式对比、空泛元评论、升华式收束	Step 3
thresholds.md	模式簇阈值与保留清单	Step 3 前
edit-policy.md	处置类型、四道门、benefit_test 与最小编辑预算	Step 3 前
fidelity-audit.md	只读含义保真审计规范	Step 4
written-taboo-rules.md	原创书面禁忌映射规则库，参考新华社公开建议	Step 5
custom-rules-template.yaml	公司、团队、个人私有规则格式与示例	新增或维护私有规则时
publish-intro.md	发布页三段式人读简介	发布时