反AI流水线写作

解决什么

LLM 生成的长文常带有一套可识别的流水线痕迹：破折号连接从句、副词堆叠、模板化分段，以及反复出现的 significantly、delve、In today's world。单看每一句语法都成立，连起来却像同一个模板的复制体。更麻烦的是信息层面：句子断言重要、影响巨大，却不落到可核验的事实上。

这个技能不讨论写作审美，只做一件事：把一套成文规则变成逐条可执行的修改指令。

核心能力

• 正误对照：每条规则给 WRONG 版本（slop）与 RIGHT 版本（fix）。RIGHT 的改法模式一致：用具体、可核对的事实替换模糊断言。
• 可机械执行的自检清单：交稿前逐项扫描，不依赖模型自由发挥。

关键规则

• Rule 1：禁用破折号。改用分号、句号、逗号，或重构句子。
• Rule 4：禁用 intensifier。significantly 要被它背后的数字取代。
• Rule 5：禁用 hollow statements。每个论断末尾必须落到具体事实。
• Rule 7：禁用结构性重复。段落长度、句子节奏、开头方式要变化。
• Rule 11：禁用填充短语。In today's world、It's important to note 直接删除。
• Rule 13：像研究者写作，不像文案。句子不能原样搬到任何营销页。
• Rule 15：禁用 weasel words。may potentially 要么发生要么不发生，说清楚。
• Rule 16：标题陈述内容，不制造悬念。
• Rule 19：禁止编造归因。只写当事人实际做过的事，给出真实来源。
• Root-cause differentiation：对比 A 与 B 时，必须说清部件、版本、日期、机制或供应链变化。没有细节就不要暗示差异存在。

自检步骤

1. 搜索 emdash 字符，全部移除。
2. 扫描禁用动词（delve、leverage、utilize、foster、bolster、underscore、unveil、streamline），换成平实表达。
3. 扫描禁用形容词与强化词（robust、comprehensive、pivotal、seamless、significantly、extremely、truly），删除或替换。
4. 扫描禁用过渡与开头（Furthermore、Moreover、That being said、In today's world、It's worth noting that）。
5. 检查每个数字是否真实可溯源，否则删除。
6. 检查每句末尾是否落在具体细节，而不是重要性断言。
7. 检查标题是否陈述内容而非 tease。
8. 检查重复观点与重复段落形状。
9. 统计每段 hedging 标记，超过三个即报警。
10. 朗读一遍。同事听起来不自然就重写。

完整禁用词表在 references/ai-writing-detection.md，自检时应直接对照。

适用边界

• 只约束表达与事实呈现，不能代替事实收集。若底层数据不可靠，改写出来的句子依然不可信。
• 部分规则偏英语语感（如破折号与 intensifier），中文写作需相应调整，但事实化方向通用。
• 自检清单是最后一道闸门，不应用来掩盖第一稿的随意写作。