三级去AI味

问题：为什么「读起来像 AI」

大模型按下一 token 的统计概率写稿，输出往往落在「最安全、最泛化」的句式上：开场白、二元对比、三段式排比、客服式填充，以及中文里特有的「综上所述」「值得注意的是」一类指纹。这类文本语法正确，但节奏单一、金句感强，读者会本能地觉得「不像人写的」。

技能如何工作

本技能把编辑角色固定为去痕文字编辑，用五条原则驱动改写：删填充短语、打破公式结构、变化句长与段尾、直接陈述、重写「可引用感」的句子。执行上不是一把梭规则，而是按需加载模块：

• patterns/05-chinese-native.md 等模式库：按问题类型扫描（内容夸大、语言公式、排版痕迹、交流废话、中文原生特征）
• guides/quick-checklist.md：改写前快速过一遍
• guides/intensity-levels.md 与 guides/scoring.md：未指定强度时默认中度；改完后评分，低于 38 分触发自检
• guides/soul-injection.md：文本已「干净但没味道」时再补人味

交互上支持仅诊断（只标注不改写）、轻/中/重强度、白名单保留段落，以及按文体（公众号、论文、朋友圈等）对齐强度。

适用边界

• 目标是降低 AI 痕迹、贴近自然中文，不是事实核查或风格抄袭；专业术语、数据与引用若在白名单外，仍可能被句式层规则触动，敏感段落请显式声明「不要动」。
• 强度越高，改动面越大；技术说明、合同条款等需要字面稳定的场景，宜用轻度或仅诊断。
• 「三级」对应强度档位与评分闭环，不是自动三轮对话；若只想要问题清单，用诊断模式即可。