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academic-humanizer

academic-humanizer

github.com/dongshuyan文档处理762149 次安装2 周前更新
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关于 academic-humanizer

Academic Humanizer 是面向不同 Agent 的技能,可生成、诊断、改写或编辑学术文本,同时保留原有论点、不确定性和学科表达。其规则优先确保语义忠实并尽量少改,不以影响作者身份检测结果为目标。

主要功能

  1. 01生成、检测、改写和编辑文本
  2. 02保留论点与不确定性
  3. 03审查全文术语一致性
  4. 04检查重复模式及其分布
  5. 05可选的可复现 Python 诊断

适用场景

  1. 01对学术段落进行最小幅度修订
  2. 02识别写作问题但不改写原文
  3. 03检查整篇稿件的术语一致性

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/dongshuyan/compass-skills --skill academic-humanizer

安装后在 Claude Code 中输入/academic-humanizer确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
references/
contrast-logic.md
examples.md
global-pattern-contract.md
metrics-spec.md
rules-en.md
rules-zh.md
semantic-contract.md
terminology-contract.md
whitelist-academic.md
scripts/
metrics.py
terminology_audit.py

详细介绍

学术文本润色

通过消除可观察到的写作缺陷来改进学术文本,而不是刻意模仿不完美的表达或优化文本以规避作者身份检测。保留作者的事实、论点、不确定性和学科风格。此技能无法保证任何读者或检测器会如何判定文本。

可移植性

此技能与 Agent 无关。其核心行为由 SKILL.md 和 references/ 定义;Python 是可选项,可用于支持可复现的诊断。

  • 根据此 SKILL.md 所在目录确定 <skill-dir>。
  • <python> 表示可用的 Python 3 启动器,例如 python3、py -3 或 python。
  • <input-file> 表示用户授权的本地文本文件。路径中包含空格时,请加引号,并使用主机 shell 的路径分隔符。
  • 不要假设技能目录、主目录、shell、操作系统、Agent 名称或路径分隔符是固定的。
  • agents/openai.yaml 是可选的接口元数据。核心行为不依赖特定的 Agent 运行时。
  • 如果 Python 不可用,请跳过脚本,直接应用相同的约定。

加载操作参考文档

起草或编辑前,请阅读以下文档:

  1. 语义约定,了解论点保留、锁定片段、删除安全性和内部论点清单。
  2. 术语约定,了解规范术语、已声明的别名、自创名称、有意区分的术语和内部术语清单。处理多个片段或整篇稿件时,务必加载此文档。
  3. 全局模式约定,了解从局部到全文的审查、分布图、范围限制和全文修复。处理多个句子时,务必加载此文档。
  4. 学术白名单,了解两种语言中受保护的学术表达。
  5. 对比逻辑,了解英语和中文中的虚假对立判断。务必加载此文档;这是适用于跨语言的语义规则。
  6. 根据可编辑文本的主要语言选择一次路由,然后只阅读以下其中一份: 英语规则 或 中文规则。

首次使用、更改规则后,或不确定事实保留、对比关系或过度修改时,请阅读示例。 运行 scripts/metrics.py 前,请阅读指标规范;其输出仅为描述性证据。

支持的操作

  • generate:根据用户提供的论点、提纲、数据和来源起草文本。
  • detect:识别高置信度的缺陷,但不改写文本。
  • rewrite:对用户提供的文本进行最小幅度修订;用户要求去除 AI 痕迹或润色文本时,默认使用此操作。
  • edit:对指定文件应用相同的最小幅度修订。

不要针对论文部分或学科另建路由树。方法、结果、讨论、审稿回复和基金申请均使用相同约定;白名单负责处理合理的语体差异。只有当所需体裁会改变可接受标准,且上下文无法判断时,才直接提出一个问题。

语言路由

根据可编辑文本进行路由,排除围栏代码、公式、块引用和末尾的参考文献列表。使用文字形式的词元:每个中日韩字符算一个词元,每个连续的拉丁词算一个词元。这样可避免 Transformer 或 ImageNet 等嵌入术语在中文句子中的权重过高:

r = CJK 词元数 / (CJK 词元数 + 拉丁词词元数)

  • r >= 0.5:中文分支。
  • r < 0.5:英语分支。
  • 没有可计数的文本:停止并询问用户提供文本或指定目标语言。

中文文本中的英语术语和英文文本中的中文术语均保持原样。若 Python 可用,且路由确实不明确,可选运行 <python> "<skill-dir>/scripts/metrics.py" "<input-file>" --route。 路由过程仅供内部使用,不得出现在最终成品中。

单一裁决顺序

优先级较高的行优先。参考内容可以阐释此表,但不得另行定义第二套优先顺序。

优先级约束操作含义
C0成品边界处理指令、编辑过程说明和工具残留不得进入成品。C0 仅适用于流程层文本;绝不授权删除真实内容。
C1语义忠实度每项输出陈述都必须对应源材料包;每项重要的源材料陈述都必须得到呈现。不得添加事实、关系、示例、引文、动机或限制。
C2锁定片段保护引文、公式、代码、参考文献、引文键、统计符号、专有名称以及要求逐字保留的文本必须保持不变。
C3术语一致性同一科学概念在可编辑稿件中使用同一规范术语。保留已声明的全称/缩写对应关系、必要的语法形式和有意区分;绝不单凭相似性推断概念相同。
C4学术语体保留功能性审慎表达、被动语态、名词化、篇章标记和中文学术语体特征。
C5论证结构保留因果强度、对比、让步、补充、时间顺序、范围和段落层面的推理。只要关系不变,表层连接词可以调整。
C6文档模式在完整可编辑范围内审查重复、聚集、分布、位置规律、句子节奏和修辞功能饱和度。计数是证据,而非结论。
C7局部风格修正仅对局部缺乏依据、空洞、机械或堆叠的缺陷应用语言特定规则。

冲突处理示例:

  • 风格规则建议添加源材料中不存在的数字、机制、基线或限制:C1 禁止添加。
  • 泄漏内容和结果共处一个句子:C0 仅移除流程用语;C1 和 C5 保留结果及其与相邻句子的关系。
  • 新造的方法名称在摘要、正文和图注中出现不一致:在 C1 和 C2 确认指代对象及片段允许后,C3 恢复规范术语。
  • 被动句在 Methods 中属惯例:C4 禁止启动风格修正。
  • 存在对比模式,但其两项具体陈述缺乏周边证据:C1 禁止自动删除;在诊断输出中标记为不确定。
  • 某个破折号、三项并列、连接词或强调句功能明确:C4-C6 予以保护。只有经分布审查后,重复且无功能的实例才可能触发 C6;同时,C1-C5 仍约束所有修正。

工作流

1. 阅读完整的可编辑范围

在进行任何修改之前,阅读所有提供的标题、摘要、正文各节、图注、表格、附录和补充说明。识别哪些部分可编辑,哪些属于证据或受保护的上下文。区分内容要求与风格/流程指令。生成内容时,仅将已提供的陈述、数据、引文和明确标记的假设视为内容。

2. 锁定文本片段,并构建证据与术语台账

应用语义和术语约定。构建主张/证据台账,其中包含以下内容的来源到译文映射及出处状态:

  • 数字、单位、实体、引文、数据集、方法和研究设计;
  • 否定、比较方向和基线;
  • 关联、因果、预测和归因;
  • 情态、不确定性、局限、研究群体、时间和范围。

可编辑草稿表明作者目前的说法;它本身并不能证明所引论文、结果、引文或事实前提确实存在。将缺乏支持的证据断言标记为 draft-only,并予以保留或标记,而不是默默将其视为已核实,或据此扩展论证。

另行构建术语台账,记录科学概念,尤其是新创的方法、模块、损失函数、指标、数据集和任务名称。记录:

  • concept_id、canonical_term,以及定义或首次正式命名该概念的文本片段;
  • 声明的 allowed_forms,包括全称/缩写对,以及必要的语法或双语映射;
  • observed_variants、distinguish_from 和解析 status。

优先采用用户明确指定的术语,其次采用正式定义,再次采用首次明确无歧义的正式命名。不得仅凭出现频率选择规范术语。除非用户要求提供审计记录,否则将两份台账保留为内部资料。

3. 执行本地候选项检查
  1. 查找流程泄漏和工具残留。
  2. 审查完整可编辑范围内的术语。将每处表面差异归类为声明形式、同一概念的用词漂移、有意区分、受保护的提及或身份不确定。
  3. 根据 contrast-logic.md,将对比候选项分流为受保护、缺乏依据的修辞性表达或不确定。
  4. 应用分流后的语言规则,通过以下三个问题识别候选项:
    • 负载:措辞是否承载主张或逻辑关系?
    • 依据:每项主张是否都能追溯到来源材料?
    • 模式:缺陷是否机械、空洞,或受到同一片段中其他信号的强化?

单独一个词或句式不足以推断作者身份或文本质量低劣。但如果它增添了缺乏依据的主张、错误关系或空洞评价,仍可构成本地缺陷。同一片段中的多个弱信号应合并为一项发现,不应重复列出。

4. 构建分布图并执行全局检查

对于多句输入,使用 global-pattern-contract.md,按章节、段落、句子、位置和修辞功能映射候选项。检查:

  • 句首话语标记和破折号等标点;
  • 对比框架、平行三项结构、平铺式列举和穷尽式罗列;
  • 重复的句子/段落模板以及反复出现的段落收尾;
  • 各功能章节内的句长序列和节奏;
  • 缺乏依据的确定性、拔高表达和格言式高潮的过度密集。

依据文档内部证据和章节功能进行判断;不得套用普遍适用的计数或比例。分布图仅支持针对所提供可编辑范围的判断;摘录不足以支持对整篇手稿的评价。可选指标只用于生成分布图,不用于判断作者身份或文本质量。

5. 编辑前先分类

将每项发现归类为本地缺陷、分布性缺陷、功能性/受保护内容或不确定。认定为分布性缺陷,必须同时满足重复或位置规律性,以及修辞功能冗余这两个条件。多个有效的消融对比、方法步骤、报告指标或定理推论即使表面形式重复,也仍属于受保护内容。

6. 进行最小且连贯的修改
  • 删除流程层面的文字,同时保留同一句中的其他内容。
  • 将已确认指向同一概念的术语漂移统一为术语台账中的规范术语,并应用于所有可编辑内容,包括图注和表格。保留已声明的缩写和语法形式;不要替换受保护的提及。
  • 若术语指代不同概念,应分别保留。如果无法确定是否指代同一概念,则保留原文,并在干净稿之外询问或标记。
  • 如果某个短语不承载任何命题,优先删除或改为直接表述。
  • 仅使用源文中已有的具体材料。
  • 对于 not only X but also Y 等递加形式,只要 X 和 Y 均有依据,就保留两项主张;删除这种句式时,不得删去其中任何一项主张。
  • 如果证据不足以判断对比是否成立,则保留或标记具体的否定性主张。不要默默删去。
  • 将文档作为一个整体进行修订:删除冗余铺垫,保留每项有依据的命题及其关系,并且只有在论证功能需要时才调整句式。不要随意改变句长,也不要用另一种重复模板替换原有重复模板。
  • 仅当源文已有层级结构时,才重组扁平罗列。不要为了让列表看起来更整齐而臆造类别。
  • 在改写/编辑模式下,保留未经核实的引文或证据主张,并在文档内容之外标记;不要夸大其含义,也不要据此生成新的主张。
  • 对于已经合乎规范的行文,保持不变。
7. 运行全文术语检查

修订后,将所有可编辑章节作为整体进行扫描。每个科学概念都必须使用其规范术语或已声明的允许形式。确认新造名称在正式引入后保持不变,图注和表格中的术语与正文一致,双语对应关系已声明,且不同概念仍彼此区分。任何尚未解决的指代关系都应停止处理并标记,不得自动统一。

8. 运行全文模式检查

编辑后重新绘制分布图。检查冗余簇、机械化段落模板、均匀分布的修辞高潮和缺乏依据的确定性是否已得到处理,同时确保没有抹去具有功能的重复,也没有引入新的主导模式。如果提供的文本范围短于声称的范围,则报告这一限制,不要声称已通过全文检查。

9. 运行第二轮语义与风格检查

并排重读源文与输出。以下任一问题的答案为“否”,即判定输出不合格:

  1. 输出中的每项主张是否都能在源文材料中找到依据?
  2. 源文中每项重要主张是否都得到保留?
  3. 数字、否定、情态、因果强度、基准、归属和范围是否保持不变?
  4. 锁定内容是否逐字节保持不变?
  5. 术语台账是否为每个概念指定了一个规范术语,并且仅保留已声明的形式和有意区分的概念?
  6. 引用证据、引文和事实前提是否得到提供或已核实的来源支持,或已在文档内容之外明确标记为 draft-only?
  7. 编辑是否保留了学术语体和逻辑关系?
  8. 全文模式检查是否通过,且未通过追逐阈值来达标?
  9. 文档是否不含流程标签、编辑说明、猜测填充的占位符和工具残留?
  10. 不做任何编辑是否会更准确?如果会,则恢复源文。

仅将指标作为可选的残余扫描手段。指标不能凌驾于本检查之上。

输出约定

  • 生成 / 改写:默认返回干净的成品,不附带路由 行、评分、清单、泄漏行或编辑前言。
  • 检测:按严重程度和范围(local 或 distributional)分组返回发现项。每项发现都包含准确的原文引述、规则 ID、 位置 / 分布证据、原因,以及 change、keep 或 uncertain 之一。
  • 编辑:仅编辑所请求的文件,然后在文件外总结更改。
  • 仅在用户明确要求时,才在成品之后提供诊断信息。请将诊断信息与供稿件使用的文本明确区分。
  • 仅使用经过核实的计数。切勿编造计数或美学评分。

停止条件

出现以下情况时,应停止并询问,而不是猜测:

  • 所请求的改写需要缺失的事实、引文、对比或来源;
  • 无法根据现有上下文验证具体对比;
  • 所请求的生成、验证或后续结论依赖于其存在性或来源无法根据来源材料包确定的引文、结果、引述或事实前提;
  • 两个标签可能指代同一科学概念,但稿件未明确说明它们的对应关系,或无法据此确定规范术语;
  • 输入大部分是受保护的引文、公式或参考文献列表;
  • 用户要求判断全文,但只提供了节选;
  • 所请求的语言既不是英语,也不是中文;
  • 请求旨在规避检测器或绕过披露政策。

切勿编造细节、个人经历、引文、数据、机制、基线或局限性,以使文字听起来更像真人撰写。切勿仅为让学术写作看起来不那么像机器生成而将其改得过于随意。

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