AI去味剂

要解决什么问题

大模型写出的文本常带固定套路：协作口吻（「当然可以」「下面我来」）、路标讲义腔、无来源的「研究表明」、宣传形容词，以及整齐的三段式与空收尾。读起来像模型在表演写作，而不是具体人在当前场景里说话。本技能的目标不是骗过检测器，而是在不新增事实的前提下，让文字更准确、自然、可信。

技能如何工作

执行上按「判场景 → 圈保护片段 → 诊断问题簇 → 选力度 → 改写 → 回读」推进。

• 判场景：在 chat、status、docs、public-writing、story 中选一个主场景，默认力度从 minimal 到 standard 不等；用户要求「只诊断」时进入审阅模式，不输出完整改写稿。
• 保真优先：人名、数字、命令、路径、参数、责任主体等标为保护片段；无源归因按场景处理（删铺垫、仅审计，或占位「待补来源」）。
• 问题簇而非同义词替换：连续命中协作腔、意义拔高、二分对照壳、伪口语金句等才动刀；minimal / standard / aggressive 控制删改深度，structural、bounded、in-place 控制是否动整句与句数。
• 故事类额外规则：情绪用动作与对话呈现，章尾停在场面而非哲理总结。

默认只给一个推荐改写版本；长文 bounded 模式下空话会进「建议删除（待确认）」清单。

适用边界

• 不把专业文档硬改成口语；docs 仍可术语稳定、可检索。
• 不承诺检测器分数下降；改写服务可读性与可信度。
• 原文未给出的案例、数据、作者经历一律不补；「更像人」不能成为编造理由。