文本人性化工具专业版

面向企业团队的批量文本去AI痕迹和品牌语气治理工具，支持多语言术语统一与AI痕迹评分回归。

功能说明: 本技能涵盖 中文交互、提升工作效率、化流程 等核心能力。

概述

专业版面向内容团队与企业，在免费版 24 类痕迹去痕基础上，扩展批量文档流水线、品牌语气风格库、AI 痕迹评分回归与多语言人性化。痕迹清单与免费版兼容，已有改写规则可直接纳入风格库.

核心能力

能力	说明	专业版增强
批量去痕	多文档流水线处理	CI 集成
品牌风格库	语气、禁用词、模板	版本化治理
痕迹评分	AI 痕迹密度量化	回归追踪
多语言	中英等多语言人性化	术语统一
术语一致	术语表与禁用词表	全文校对
技术实现要点：核心能力基于input_params参数与output_format配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过config_options进行运行时配置.

核心功能执行

用input_params参数进行配置.

处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

参数配置与调用

用config_options参数进行配置.

处理: 解析参数配置与调用的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回参数配置与调用的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用config_options参数,支持修改/重置/导入操作

结果处理与输出

用output_format参数进行配置.

处理: 解析结果处理与输出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回结果处理与输出的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用output_format参数,支持导出/保存/转换操作 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：面向团队的批量文、本去痕、风格库与品牌语气、治理工具、本去痕与品牌语气、治理专业工具、批量文档去痕与流、水线集成、品牌语气风格库与、多场景模板、痕迹评分与回归追、多语言人性化与术、语一致性等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景一：批量文档去痕流水线

python

# 批量处理脚本
import os, json
from pathlib import Path
# ...
style = json.load(open("brand-voice.json"))
for md in Path("content/").glob("*.md"):
    text = md.read_text(encoding="utf-8")
    # 调用 Agent 按 style 去痕
    # humanized = agent.humanize(text, style)
    # Path("output/").joinpath(md.name).write_text(humanized, encoding="utf-8")
    print(f"已处理: {md.name}")

场景二：品牌语气风格库

json

{
  "brand_voice": {
    "tone": "专业但平易，不卖弄",
    "forbidden_words": ["赋能", "抓手", "闭环", "生态", "深度"],
    "preferred": {"重要": "关键", "此外": "另外"},
    "rhythm": "短长句交替，避免三连排比",
    "first_person": "产品文档用「我们」，技术博客可用「我」"
  },
  "templates": {
    "release_note": "先说改了什么，再说为什么，最后说影响",
    "faq": "问句口语化，答句先给结论再给原因"
  }
}

场景三：痕迹评分与回归

text

评分维度（0-10，越低越自然）:
  夸大意义密度: 1.2
  AI 高频词密度: 0.8
  三连排比次数: 2
  破折号密度: 0.5
  模糊归因次数: 1
综合痕迹分: 1.1（基线 2.3，已下降 52%）

不适用场景

以下场景文本人性化工具专业版不适合处理：

• 专业医学法律翻译认证
• 同声传译
• 文学创作翻译

触发条件

需要文本翻译、多语言转换、本地化处理时使用。不适用于非本工具能力范围的需求.

快速开始

1. 将免费版 24 类痕迹纳入品牌风格库.
2. 定义禁用词表与语气模板.
3. 配置批量处理流水线.
4. 接入痕迹评分与回归追踪. 响应解析: 完成完成后,查看输出响应确认任务状态。成功时输出包含解析摘要和响应数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误解析章节获取恢复步骤.

示例

风格库配置（brand-voice.json）：

json

{
  "version": "1.2.0",
  "languages": ["zh", "en"],
  "terminology": {"AI": "人工智能", "API": "接口"},
  "scoring": {"baseline": 2.3, "target": 1.5, "block_above": 3.0}
}

优选实践

• 风格库版本化：品牌语气变更走版本，便于回溯与协同.
• 禁用词先行：先定禁用词表，再定语气，落地最快.
• 评分入 CI：内容发布前跑痕迹评分，超阈值阻断.
• 术语统一：术语表避免同一概念多种叫法.
• 多语言对齐：多语言版本共享术语表与禁用词.

免费版兼容性

项目	免费版	专业版
24 类痕迹	相同	相同（纳入风格库）
范围	单篇	批量流水线
语气	基础注入	品牌风格库
评分	不支持	量化回归

常见问题

Q1：风格库怎么团队协同？ A：风格库以 JSON 版本化管理，团队评审后合并. Q2：批量处理要多大机器？ A：纯文本处理开销低，千篇文档普通笔记本即可. Q3：评分能躲过检测器吗？ A：评分目标是量化自然度，不针对特定检测器. Q4：术语表支持多少条？ A：无上限，建议按业务域分组管理. Q5：专业版有优先支持吗？ A：有。专业版享风格库设计与语气调优咨询.

进阶用法

批量流水线集成

python

# CI 集成：内容发布前跑痕迹评分
import json, subprocess, sys
# ...
def humanize_file(path, style):
    text = open(path, encoding="utf-8").read()
    # 调用 Agent 按 style 去痕
    result = agent.humanize(text, style)
    score = score_traces(result)
    if score > style["scoring"]["block_above"]:
        print(f"{path}: 痕迹分 {score} 超阈值，阻断")
        sys.exit(1)
    open(path, "w", encoding="utf-8").write(result)
# ...
    humanize_file(md, json.json")))

多语言术语一致性

json

{
  "terminology": {
    "AI": {"zh": "人工智能", "en": "AI"},
    "API": {"zh": "接口", "en": "API"},
    "cloud": {"zh": "云服务", "en": "cloud"}
  },
  "consistency_check": true,
  "block_on_mismatch": true
}

text

一致性检查:
  zh 版: 「人工智能」✓
  en 版: 「AI」✓
  术语统一，无混用

痕迹评分回归

bash

# 归档每次评分
python （请参考skill目录中的脚本文件） --input content/ --save scores/$(date +%F).json
# ...
# 趋势对比
python （请参考skill目录中的脚本文件） --dir scores/ --baseline main

text

趋势报告:
  基线（main）: 2.3
  当前: 1.1（下降 52%）
  分项: 夸大意义 1.2→0.4, 高频词 0.8→0.3
  判定: 达标，可发布

风格库治理

• 版本化协同：风格库走 Git 版本，团队评审合并.
• 禁用词先定：先定禁用词表落地最快，再调语气.
• 模板分场景：发布说明、FAQ、博客各有模板.
• 评分入 CI：发布前跑评分，超阈值阻断.
• 定期复盘：月度复盘评分趋势与误报，调优风格库.

已知限制

• 共享术语表：多语言共享术语映射，避免同一概念多种叫法.
• 语序差异：去痕时遵循目标语言语序，别直译.
• 文化适配：幽默、比喻按文化适配，避免歧义.
• 禁用词分语言：中英文禁用词表分别维护.

依赖说明

运行环境

• Agent 平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等）
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• Python: 3.9+（批量脚本）

依赖详情

依赖项	类型	是否必需	获取方式
Python	运行时	批量脚本必需	python.org
LLM API	API	必需	由 Agent 内置 LLM 提供

API Key 配置

• 本工具为纯 Markdown 指令，无需额外 API Key

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（Markdown 指令 + 命令行执行）
• 说明: 通过自然语言指令驱动 Agent 批量去痕并治理品牌语气

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

输出格式

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "文本人性化工具专业版处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "humanizer pro"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}

安全注意事项

风险类型	防范措施
API密钥泄露	通过环境变量配置，禁止硬编码到代码或配置文件中
命令执行风险	仅执行白名单命令，避免拼接用户输入到命令行参数中
网络通信安全	使用HTTPS协议，验证SSL证书有效性
敏感数据暴露	输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息

使用前请确认已阅读依赖说明章节，确保运行环境满足安全要求。