AI 文章审核

要解决的问题

很多 AI 技术/AI 应用文章在提交前看似完整，但实际存在标题模糊、导语只铺垫背景、核心问题未覆盖、机制解释缺失、证据与论点脱节、金融/风控类文章回避底层机制等问题。该技能面向拟发表在主流财经、商业或产业媒体的稿件，用来判断文章是否达到发表标准，并把“感觉不够好”拆成可定位、可修改的具体问题。

审核方式

技能按“先定标准，再查稿件”的流程工作：

• 识别标题、目标媒体、研究类型、估算篇幅和输入来源；若为 Word 文档，先转换为可读文本并保留转换警告。
• 根据技术研究、应用研究或混合型研究，推导合格文章应回答的核心问题，例如能力边界、实施条件、ROI、风险、监管可解释性与 AI 非线性能力的张力。
• 对照 GBAI行文风格.md、主流媒体取向与通用审核框架，检查问题意识、机制解释、论证闭环和表达克制。
• 按 观点清晰度 30%、洞察深度 30%、证据质量 15%、行文规范 25% 给出综合评分；标题单独评价，不计入总分。
• 将问题分为 P0、P1、P2，每条建议包含位置、原因和具体改法，避免“建议加强分析”这类空泛结论。

适用边界

适合发表前审稿、结构优化、深度评估和错别字校对，尤其适用于 AI 行业分析、应用落地、技术路线和金融/信贷/风控主题。技能不会替作者补写事实、案例或数据；若证据缺失，只会建议补充类型或要求用户提供来源。若目标媒体不是主流财经/商业媒体，或用户要求整篇代写，需要明确说明限制与目标。