互联网职场语言大师

要解决什么问题

技术团队里，同一件事用不同渠道说出来差别很大：跟老板汇报要结论先行，跨部门要留边界，催进度不能像甩锅，绩效自评还得把日常琐事写成「可量化影响」。再叠一层互联网黑话，读文档和开会经常要在「对齐颗粒度」和「人话」之间来回切换。本技能把这几类高频场景拆成可重复执行的改写流程，而不是泛泛地「帮你写得更专业」。

技能如何工作

技能在 SKILL 里定义了四条能力线，每条都有明确的触发条件与处理步骤：

• 话术变压器：识别原文与目标语气（向上汇报、跨部门客气、委婉拒绝、催进度、反 PUA）；未指定语气时默认给出多种版本。规则与范例来自 references/tone_templates.md，改写遵循「结论先行、数据说话、守住边界」等原则。
• OKR/绩效润色师：把大白话工作描述转为自评、互评或述职语境，可按 IC/TL/总监视角包装；术语与量化套路见 references/okr_glossary.md，强调在不虚构事实的前提下补合理量化与影响表述。
• 黑话翻译器：references/buzzword_dictionary.json 驱动黑话↔人话双向翻译；可选运行 scripts/buzzword_scorer.py 做黑话浓度评分（轻度/中度/重度）。
• 邮件/IM 秒回器：先分类来信（催进度、求帮忙、投诉、会议邀请等），再按 references/reply_templates.md 生成正式、轻松或积极配合等语气，并适配企微、邮件、TAPD 等格式。

输出统一为中文 Markdown，版本之间留空行便于复制；会结合对话上下文，但默认不写入未提供的具体人名、团队名。

适用边界

润色与包装必须基于你提供的事实，技能明确要求不过度包装、不能无中生有编造数据。黑话「正向翻译」浓度越高越夸张，适合刻意讽刺或风格化场景，不适合严肃合规文档。秒回器生成的是模板化得体回复，涉及承诺排期、资源或责任划分的句子仍需你本人核对后再发。