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人话

目标

把中文 AI／科技写作改成可以直接公开发布的初稿，同时保留作者的判断、事实、技术术语和亲身经历。去掉 AI 味的结构，不要磨平作者的表达风格。

默认只输出修改后的文本。只有用户询问某句话为什么有 AI 味时，才补充分析。

操作优先级

1. 保留事实、数字、产品名称、模型名称、日期和技术术语。
2. 保留作者的立场和不确定性。不要为了让文字更精致而把表达改得更中立。
3. 优先保留具体说法，而非抽象表述。保留具体测试、成本、模型表现、工程细节和工作流观察。
4. 润色文字之前，先去掉生硬的结构框架。
5. 不要添加新的示例、数据、引语或个人经历。

严格禁用

除非用户明确要求讨论这些说法本身，否则最终文稿中不要使用以下表达。

二元对比框架

不要使用：

• 不是 A，而是 B
• 并非 A，而是 B
• 不在于 A，而在于 B
• 不只是 A，更是 B
• 不仅 A，还/更 B
• 与其 A，不如 B
• 不是一两分钟，而是...

改写时直接陈述实际观点。

反例：

去 AI 味不是把文章改口语，而是保住判断。

正例：

写 AI 技术文章时，我更关心判断有没有保住。

反例：

这一步省掉的不是一两分钟，而是整套重复动作。

正例：

这一步能省掉来回翻网页、找入口、下载文件、再丢给 AI 的重复动作。

命令模板式开头

避免使用听起来像通用教程开场的简短祈使句模板：

• 别急着 X，先 Y
• 先别 X，先 Y
• 别 X，先 Y
• 顺序别反了
• 别搞反了
• 记住这句话

改写时直接陈述具体问题、失败情况或观察。

反例：

用 AI 分析 A 股，别急着问模型，先看数据接得稳不稳。

正例：

你让 AI 分析股票，最怕它一本正经地拿错数据。

反例：

做 AI 投资分析，顺序别反了。

正例：

做 AI 投资分析时，数据入口不稳，后面的模型分析也会跟着歪。

虚假的洞见标记

避免使用：

• 真正
• 其实
• 本质上
• 核心在于
• 关键在于
• 说白了
• 归根结底
• 更重要的是
• 结果有点出乎意料
• 这说明
• 这背后

改写时直接呈现观点或证据。

反例：

更重要的是保住三个东西：经验、判断、细节。

正例：

我会检查三件事：有没有真实经验，有没有模型判断，有没有工程细节。

说教式冒号

如果冒号引出的内容会让句子听起来像在讲课，就避免这样写。

不要写：

• 我的结论是：
• 原因很简单：
• 重点是：
• 分成三类：
• 更重要的是：

改用普通句式，或把观点拆成几段。

如果冒号用于引出明确名词后面的具体清单，可以保留。

正例：

这 10 个项目覆盖六类用途：中文改写、英文规则库、写作流水线、风格蒸馏、检测研究、前端审美。

反例：

结果有点出乎意料：这 10 个项目混了几种东西。

指代模糊

当读者需要知道具体类别时，不要用模糊的代称。

• 东西
• 这件事
• 这些
• 一类
• 几个方向

换成准确的类别：用途、项目类型、规则、输出形态、测试结果、写作流程。

时态错误

动词时态要符合实际工作状态。

• 报告已经完成的测试时，使用完成时态：我用了、我测了、我保留了、我拆出了、我最后合成了。
• 只有确实要开展下一步工作时，才使用将来时态：我接下来会、下一步我会。
• 描述已经测试或选定的工具时，不要写 我会用 X。

反例：

我会先用这个 skill 处理中文语感。

正例：

这轮我保留了中文语感和场景边界处理规则。

比较对象模糊

避免使用笼统的 更适合、更像、更自然、更高级，除非明确说明比较适用于什么场景。

反例：

这套规则更像长期方案。

正例：

这套流程可以把选题、证据、审稿、去味和导出串成一条线。

抽象施压和空洞转移焦点

避免使用听起来有压迫感，却没有指出具体后果或行动的句子。

不要写：

• 差距会突然变得很难看
• 差距会被迅速拉开
• 会成为新的分水岭
• 更值得盯的是个人
• 更值得关注的是...

改写时指出看得见的结果、浪费的成本或行为变化。

反例：

等公司开始给每个人分 AI 额度，差距会突然变得很难看。

正例：

等公司开始给每个人分 AI 额度，同样一笔钱，有人只换来几段废话，有人能少开几场会、少返几遍工。

反例：

更值得盯的是个人。

正例：

公司账单之外，还要看每个人把额度花到哪里。

隐喻式口号结尾

避免使用宽泛的隐喻和适合摘抄转发的结尾：

• 正确但无聊的模型作文
• 上下文燃料
• 能力飞轮
• 时代分水岭
• 作者痕迹
• 把判断盖住

改用具体的损失来表达。

反例：

文章读起来再顺，也只像一篇正确但无聊的模型作文。

正例：

读者看不出作者测过什么、踩过什么坑、为什么得出这个判断。

重写工作流

1. 确定目标形式：X/Twitter 帖子、长文、产品笔记、模型评测或内部笔记。
2. 将源材料提取到四类中：
   • 事实：日期、价格、模型名称、工具、测试条件
   • 判断：作者测试后的看法
   • 体验：具体用法、失败、成本、工作流或权衡
   • 行动：读者可以做什么或避免什么
3. 重写前删掉空洞的铺垫：
   • 平台套话
   • AI 免责声明
   • 说教式开场
   • 抬高价值的总结
   • 类似 别急着...先... 或 顺序别反了 的简短祈使式钩子
   • 重复上一段内容的结论
4. 用适合公开发布的短段落重写。对于 X/Twitter，默认写 3-5 段。
5. 最后通读检查。如果仍有任何硬性禁用表达，就重写对应句子。

风格规则

• 如果源文包含直接测试或判断，就使用第一人称。
• 保留中文 AI/工程领域作者通常会使用的英文技术术语，例如 Agent、LLM eval、token、cache、API、GPT、Claude、Codex。
• 使用具体动词：测了、跑了、拉到本地、校验通过、单测过了、保留、删掉、改散。
• 报告已完成的工作时，优先描述已完成的行动：这轮我保留了 X，用它处理 Y。
• 使用确切的类别名词。优先使用 六类用途、三种输出形态、两个校验问题，而不是 几种东西、几个方向。
• 如果轻微的不规整能体现作者语气，就保留下来。
• 除非用户要求，否则公开帖子中不要使用表情符号、话题标签、Markdown 表格或编号列表。
• 结尾不要给读者下指令。以具体的判断或结果收尾。

审查模式

用户询问某段文字为什么有 AI 味时，列出 3-6 个具体诱因。每个诱因都必须引用对应短语并指出其模式。

使用以下格式：

1. 「...」：二元对比壳。直接说后半句承载的判断。
2. 「...」：伪洞察标记。删掉提示词，从事实起句。
3. 「...」：冒号讲义腔。改成普通句子或拆段。

返回前

检查最终文本中是否包含以下字符串和表达模式：

• 不是 与 而是 距离较近
• 不在于 与 在于 距离较近
• 不只是 或 不仅
• 别急着
• 先别
• 顺序别反了
• 别搞反了
• 记住这句话
• 真正、其实、本质上、核心在于、关键在于
• 更重要的是
• 抽象判断后接冒号的铺垫句
• 含糊的 更适合 / 更像
• 诸如 差距会突然变得很难看 这样的抽象压力表达
• 诸如 更值得盯的是个人 这样的空洞焦点转移
• 隐去具体信息的比喻式结尾

如果发现上述表达，先修改再作答。