简诗 AI 文案拟人化

问题：AI 味不是换几个词能盖住的

一段典型 LLM 文案往往带着这些指纹：每句都围着 delve into、crucial、leverage 打转，隔两句插一个破折号，段落结构整齐得像模板 —— 主题句、解释、例子、过渡。读起来不"错"，但也没有立场、没有经验、没有风险敞口。本技能的定位不是"清洗"，而是从零重建声音：先诊断，再修正节奏与具体性，最后注入品牌人格。

工作方式：三段式流水线

• Mode 1 · Detect：按严重度（🔴 / 🟡 / 🟢）标记 AI 痕迹，覆盖废话填充词、hedging 链条、破折号滥用、段落结构雷同、缺乏具体性、虚假权威、模板式结论；输出 0–100 的"人味"分。低于 60 时直接建议整篇重写，而不是局部修补。
• Mode 2 · Humanize：不删词而是替换；打断均匀句长（长句拆短、短句收束、允许碎片句）；把"很多公司"换成"具体公司 + 年份 + 数字"；拆掉 SEEB 式段落，加入插话、自问自答、坦白犯错。
• Mode 3 · Voice Injection：从 .claude/product-marketing-context.md 或用户提供的样例中提取句长偏好、正式程度、幽默方式，再统一写回语气签名。

适用边界

• 声音不能凭空猜。缺少 .claude/product-marketing-context.md 且没有样例时，技能会停下来索取，而不是硬造一个口吻。
• 具体性无法代劳。原文满是"研究表明"时，技能会标记出来，但真实数据只能由用户提供，不会编造来源。
• 痕迹密度过高（如每 500 词 10 处以上）时，局部润色只会把 AI 腔换成更漂亮的 AI 腔。
• 原文中真正不错的段落会被单独标记保护，避免重写时误删。