Skill: lanyasheng/eh-deslop (version 2.2.0)

--- name: deslop category: knowledge description: | 当文章/文档/分享稿读起来像 AI 写的、充满套话、缺具体细节时使用。中英文反 AI 味两次 pass 重写。 不适用于代码注释和 commit message 的去 AI 味（用 slopbuster --mode code）。参见 doc-gen (用于生成文档)、human-writing (用于项目级中文写作参考)。 license: MIT triggers: - AI.*味 - 人味 - 去.*AI - 像.*AI.*写 - 重写.*文章 - 文章.*风格 - human.*writing - deslop - slopbuster - humanizer - 写作.*优化 --- # Deslop — 反 AI 味写作 蒸馏自 `@human-writing`、slopbuster、humanizer 三个 skill 的核心规则。 去 AI 味只是一半。去完之后的文字如果无菌、无观点、无节奏，同样一眼就能看出是 AI 改过的。目标是替换，不是删除。 ## When to Use - 文章/文档/博客写完后读起来像 AI 生成的 - ATA 分享稿、对外文档需要去 AI 味 - 用户明确要求"去 AI 味"、"写得更像人" - 审查已有文档的 AI 痕迹并修复 ## When NOT to Use - 代码注释和 commit message 的去 AI 味（用 slopbuster `--mode code`） - 学术论文的去 AI 味（用 slopbuster `--mode academic`） - 纯文档生成（用 `@doc-gen`） - 内容本身需要重写而不只是去 AI 味 <example> 正确用法：对一篇 ATA 技术分享稿做两次 pass 去 AI 味重写 输入: 一篇 2000 字的技术文章，包含"革命性"、"赋能开发者"、"无缝集成"等 AI 痕迹 Pass 1: 去掉 12 个 AI 词汇、5 个意义膨胀、3 个 copula 回避 Pass 2: 发现残留痕迹（均匀句长、无观点），注入节奏变化和具体感受 结果: 评分从 3.2/10 提升到 8.1/10 </example> <anti-example> 错误用法：只做 Pass 1 不做 Pass 2 Pass 1 去掉 AI 模式后，文字变得干净但无菌——均匀句长、中立陈述、完美结构 这种"无菌文"和 AI slop 一样容易被识别，只是被不同的检测器识别 MUST 做两次 pass，NEVER 只做一次 </anti-example> ## Usage ``` /deslop <file> # 标准深度，自动检测语言 /deslop <file> --score-only # 只评分，不重写 ``` ## Workflow MUST 按以下 4 步执行，NEVER 跳过 Pass 2（跳过 = 产出无菌文，同样一眼能看出 AI 改过）。如果不确定某个改动是否合适，保留原文并标注，让用户确认。 ``` Step 1. 诊断 — 读全文，按模式清单标注所有 AI 痕迹，给原始评分 Step 2. Pass 1 — 去模式：逐条消除标注的 AI 模式，保留事实和论证 Step 3. Pass 2 — 注灵魂：问"这还像 AI 写的吗？"，列出残留痕迹，再改一遍 Step 4. 评分 — 给最终版评分，输出变更日志 ``` Pass 2 是关键。Pass 1 去掉 AI 模式后，文字往往变得干净但无聊——均匀的句长、中立的陈述、完美的结构。这种"无菌文"和 AI slop 一样容易被识别，只是被不同的检测器识别。 Do not add new content that doesn't exist in the original. Do not inject opinions the author didn't express. Avoid over-correcting formal technical writing into casual blog tone. ## 核心模式（Tier 1 — 最强 AI 信号） 每个命中扣 3 分。在中文技术写作中最常见的： | # | 模式 | 典型表现 | 修复 | |---|------|---------|------| | 1 | AI 词汇 | delve, tapestry, landscape(抽象), interplay, foster, garner, pivotal, showcase, underscore | 换成普通词。"showcase" → 去掉，句子本身就在展示 | | 2 | 意义膨胀 | "marks a pivotal moment", "is a testament to", "setting the stage for" | 说具体发生了什么。不加评价 | | 3 | Copula 回避 | "serves as", "stands as", "functions as", "operates as" | 用 "is"。信任简单动词 | | 4 | 负面并行 | "It's not just X, it's Y", "Not merely A, but B", "goes beyond X to Y" | 直接说 Y。跳过 "not X" 的铺垫 | | 5 | -ing 伪分析 | "highlighting...", "showcasing...", "ensuring...", "reflecting..." | 砍掉。如果解释有价值，写成独立句子并加来源 | | 6 | 推广语言 | "vibrant", "groundbreaking", "nestled", "breathtaking", "stunning" | 换成具体描述。什么让它 "groundbreaking"？说那个 | | 7 | 聊天残留 | "I hope this helps!", "Let me know if...", "Great question!" | 删除 | ## 核心模式（Tier 2 — 中等 AI 信号） 每个命中扣 2 分： | # | 模式 | 修复 | |---|------|------| | 8 | 模糊归因 | "experts argue", "studies show", "industry reports suggest" → 点名，否则删掉 | | 9 | 三的规则 | 强制凑三个 → 有几个写几个 | | 10 | 同义轮换 | 同一个事物换 3 种叫法 → 选一个用到底 | | 11 | 虚假范围 | "from X to Y" 但 X、Y 不在同一刻度上 → 列出实际内容 | | 12 | 公式化挑战 | "Despite X... continues to thrive" → 说具体挑战和具体应对 | | 13 | 过度 hedging | "could potentially possibly" → 说 "may" 或直说 | | 14 | 通用结尾 | "the future looks bright", "exciting times ahead" → 给具体下一步 | | 15 | em dash 过度 | 一段 3+ 个 em dash → 用句号或逗号 | | 16 | 粗体过度 | 机械地加粗关键词 → 只在真正需要强调时用 | | 17 | 竖列表带粗体标题 | `- **X:** description` 格式 → 写成段落，或用简单列表 | | 18 | 权威伪装 | "the real question is", "at its core", "what really matters" → 直接说 | | 19 | 路标预告 | "let's dive in", "let's explore", "here's what you need to know" → 删，直接开始 | | 20 | 断裂标题 | 标题后跟一句话重述标题 → 删重述，直接进入内容 | ## 结构性 AI 模式（Tier 3 — 需要全文视角才能发现） 单独看每段都没问题，放在一起就暴露了。每个命中扣 1.5 分： | # | 模式 | 表现 | 修复 | |---|------|------|------| | 21 | 重复定位语 | 同一个卖点（"不是框架"、"只管执行层"）出现 3+ 次 | 第一次说清楚，后面用短指代（"harness"、"这套东西"） | | 22 | 平行段落结构 | 连续 3+ 段使用完全相同的展开模式（每段都是"场景→根因→方案"） | 至少一段打破模式——有的只说问题不给方案，有的从方案倒推问题 | | 23 | 自问自答过密 | 连续 3+ 个"X？Y。"句式（"代价是什么？文件 I/O 慢。"） | 每 500 字最多 1 个自问自答，其余改成陈述 | | 24 | 段末格式化引用 | 每段末尾都是 "→ Pattern X.Y Name" 或 "详见 §3.2" | 有些自然过渡到方案，有些就停在问题上 | | 25 | 情感平坦 | 全文零个人感受、零犹豫、零意外 | 至少 2-3 处注入真实反应（"第一次遇到时很恼火"、"解法朴素到有点丢人"） | | 26 | 解说员语气 | 每个概念都按"是什么→为什么→代价"三段展开 | 有些只说结论不解释，有些深入展开，节奏不均匀 | 这些模式是 Pass 1 无法检测的——需要在 Pass 2 用全文视角扫描。单段去 AI 味之后如果全文结构仍然对称，整篇文章照样一眼 AI。 ## 中文特有 AI 模式 | 模式 | 典型 | 修复 | |------|------|------| | 四字堆砌 | "高效协同、智能赋能、敏捷迭代" | 每个四字词展开成具体的事 | | 被动过多 | "已被成功实施"、"已被采纳" | "我们把 X 降到了 Y"、"团队选了方案 B" | | 无意义总分总 | "下面从三个方面...综上所述..." | 直接说最重要的，其他自然带出 | | 过度谦虚 | "一些微小的尝试"、"抛砖引玉" | 实事求是。做了什么就说什么 | | 过度热情开头 | "我们很高兴地宣布..."、"我们激动地分享..." | 直接说做了什么，因为什么 | | 企业套话 | "赋能开发者"、"最佳实践"、"无缝集成" | 说具体做法 | ## 灵魂注入（Pass 2 的核心） 去完模式后做两层检查： **句级（逐段）：** - **节奏变化了吗？** 连续 3 句同样长度 → 打断。短句、长句交替。有些段落只有一句话 - **有观点吗？** 纯中立陈述 → 加一句反应。"这个数据让我们放弃了方案 A" - **有具体感受吗？** "this is concerning" → "有个事一直困扰我们：指标在涨，但没人能说清为什么" **篇级（全文鸟瞰）：** 这层是 Pass 2 最容易漏的 - **段落结构对称吗？** 连续 3+ 段用同一种展开方式 → 至少一段打破模式 - **同一个定位语说了几遍？** 3+ 次 → 第二次之后换简短指代 - **自问自答数了吗？** 全文超过 5 个 → 砍到 3 个以内 - **情绪有波动吗？** 全文零个人感受 → 注入 2-3 处真实反应 - **结尾在总结吗？** → 删总结。换成新角度、具体行动、或未解决的问题 ### 语气校准 | 场景 | 定位 | 证据优先级 | |------|------|-----------| | 技术分享 | 懂行的同行 | 代码示例 > 性能数据 > 真实案例 | | 愿景方案 | 有实践支撑的建设者 | 前后对比 > 真实案例 > 回应质疑 | | 教程 | 犯过错的过来人 | 可运行示例 > 预期输出 > 常见坑 | 技术文章的灵魂是技术本身——代码、数据、架构图、失败案例。不是语气和情绪。 ### Voice Calibration（可选） 如果用户提供了自己的写作样本，先分析： - 句长模式（短而有力？长而流畅？混合？） - 用词层级（口语？学术？中间？） - 段落开头习惯 - 标点偏好（em dash 多？括号多？分号？） - 过渡方式（显式连接词？直接进下一个点？） 然后用样本的模式替换 AI 模式，而不是用通用的"人味"替换。 ## 禁用词表 | 禁用 | 替代 | |------|------| | 革命性/颠覆性 | 说具体改变了什么 | | 赋能/empowering | 说具体让谁能做什么 | | 无缝/seamless | 说具体集成步骤 | | 前沿/cutting-edge | 说具体用了什么技术 | | 最佳实践 | 说具体做法 | | 驱动创新 | 说具体创新了什么 | | 释放潜力/unlock | 说具体获得了什么能力 | | 范式/paradigm | 说具体方法 | | 协同/synergy | 说具体怎么配合 | ## 评分（0-10） | 分段 | 含义 | |------|------| | 0-3 | 明显 AI（多个 Tier 1 命中，机械结构） | | 4-5 | AI 痕迹重（有人味但需要大改） | | 6-7 | 混合（可能 AI 可能人，缺强烈声音） | | 8-9 | 像人写的（自然声音，极少模式残留） | | 10 | 和熟练写手无法区分 | ## 输出格式 ``` 原始评分: X/10 模式: text | 深度: standard --- PASS 1 重写 --- [去模式版本] --- 残留 AI 痕迹 --- - [简要列出] --- PASS 2 最终版 --- [注入灵魂版本] 最终评分: Y/10 变更日志: - 删除了 N 个 hedging 短语 - 替换了 N 个 AI 词汇 - 修复了 N 个结构模式 - 加入了 N 个具体示例 ``` ## 自检清单 发布前逐条过： 1. **人会这么说话吗？** 不会就重写 2. **每个声明有证据吗？** 没有就加数据或删掉 3. **这句话放到任何公司的博客都成立吗？** 是就太通用了 4. **开头是热情还是信息？** 用信息开头 5. **结尾在总结还是在延伸？** 删总结，换延伸 6. **这个过渡可以删吗？** 可以就删 ## Related `@doc-gen` 文档生成 | `@deep-research` 调研报告 | `@human-writing` 中文写作参考 ## References - 完整模式目录（29+ 模式详解和示例）: `references/full-pattern-catalog.md` - 中文 AI vs 人味写作对比示例: `references/writing-patterns-zh.md` - 场景语气指南和快速修复清单: `references/tone-guide.md`

path: references/full-pattern-catalog.md
content: # 完整模式目录

> 29 个 AI 文本模式的详细说明、检测方法和修复示例。
> 按 Tier 分级：Tier 1（3 分）最强信号，Tier 2（2 分）中等，Tier 3（1 分）弱信号。
> 来源：slopbuster (1000+ AI vs 人类样本分析)、humanizer (Wikipedia AI Cleanup)、human-writing (中文技术写作实践)。

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## Tier 1 — 最强 AI 信号（每个 3 分）

### 1. AI 词汇聚集

**检测词**: delve, tapestry(抽象), testament, interplay, intricacies, landscape(抽象), vibrant, showcasing, underscoring, fostering, garnering

**为什么是强信号**: 这些词在 2023 年后 LLM 文本中出现频率是人类写作的 5-25 倍 (Kobak et al. 2025, Liang et al. 2024)。它们常常聚集出现——看到一个，附近通常还有。

**Before:**
> Additionally, a distinctive feature of Somali cuisine is the incorporation of camel meat. An enduring testament to Italian colonial influence is the widespread adoption of pasta in the local culinary landscape, showcasing how these dishes have integrated into the traditional diet.

**After:**
> Somali cuisine also includes camel meat, considered a delicacy. Pasta, introduced during Italian colonization, remains common in the south.

**修复**: 每个换成更普通的词。"Additionally" → "Also" 或直接开头。"Landscape" → 说出具体领域。"Showcasing" → 删掉，句子本身就在展示。

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### 2. 意义膨胀

**检测词**: stands/serves as, is a testament/reminder, vital/significant/crucial/pivotal/key role/moment, underscores/highlights its importance, reflects broader, symbolizing its ongoing/enduring, setting the stage for, marks a shift, key turning point, evolving landscape, focal point, indelible mark

**Before:**
> The Statistical Institute of Catalonia was officially established in 1989, marking a pivotal moment in the evolution of regional statistics in Spain.

**After:**
> The Statistical Institute of Catalonia was established in 1989 to collect and publish regional statistics independently from Spain's national statistics office.

**修复**: 说具体发生了什么。不评价宇宙意义。

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### 3. Copula 回避

**检测词**: serves as, stands as, marks, represents [a], boasts, features, offers [a], functions as, acts as, operates as

**为什么是强信号**: 人类写作大量使用 "is"/"are"/"has"。LLM 系统性地回避这些简单系词，用更花哨的替代。这是最一致和可靠的 AI 信号之一。

**Before:**
> Gallery 825 serves as LAAA's exhibition space for contemporary art. The gallery features four separate spaces and boasts over 3,000 square feet.

**After:**
> Gallery 825 is LAAA's exhibition space for contemporary art. The gallery has four rooms totaling 3,000 square feet.

**修复**: "serves as" → "is"。"features" → "has"。"boasts" → "has"。

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### 4. 负面并行

**检测词**: Not only... but also..., It's not just about... it's..., It's not merely... it's..., goes beyond... to..., more than just...

**Before:**
> It's not just about the beat riding under the vocals; it's part of the aggression and atmosphere. It's not merely a song, it's a statement.

**After:**
> The heavy beat adds to the aggressive tone.

**修复**: 直接说 Y。"not X" 的铺垫几乎总是废话。

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### 5. -ing 伪分析

**检测词**: highlighting/underscoring/emphasizing..., ensuring..., reflecting/symbolizing..., contributing to..., cultivating/fostering..., encompassing..., showcasing...

**Before:**
> The temple's color palette resonates with the region's natural beauty, symbolizing Texas bluebonnets, reflecting the community's deep connection to the land.

**After:**
> The temple uses blue, green, and gold. The architect said these were chosen to reference local bluebonnets and the Gulf coast.

**修复**: 砍掉 -ing 短语。如果解释有价值，写成独立句子并标来源。

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### 6. 推广语言

**检测词**: boasts a, vibrant, rich(比喻), profound, enhancing its, showcasing, exemplifies, commitment to, natural beauty, nestled, in the heart of, groundbreaking(比喻), renowned, breathtaking, must-visit, stunning, state-of-the-art, cutting-edge, world-class, unparalleled, transformative

**Before:**
> Nestled within the breathtaking region of Gonder in Ethiopia, Alamata Raya Kobo stands as a vibrant town with a rich cultural heritage and stunning natural beauty.

**After:**
> Alamata Raya Kobo is a town in the Gonder region of Ethiopia, known for its weekly market and 18th-century church.

**修复**: 用事实描述替换形容词堆砌。什么让它 "stunning"？说那个具体的东西。

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### 7. 聊天残留

**检测词**: I hope this helps, Of course!, Certainly!, You're absolutely right!, Would you like..., let me know, here is a..., Great question!

**修复**: 全部删除。这些是对话痕迹，不是内容。

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## Tier 2 — 中等 AI 信号（每个 2 分）

### 8. 模糊归因

**检测词**: Industry reports, Observers have cited, Experts argue, Some critics argue, several sources, studies show, research suggests, it is widely believed

**Before:**
> Experts believe it plays a crucial role in the regional ecosystem.

**After:**
> The Haolai River supports several endemic fish species, according to a 2019 survey by the Chinese Academy of Sciences.

**修复**: 点名来源，否则删掉。"Studies show" 不带引用就是穿着白大褂的观点。

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### 9. 三的规则

LLM 把一切强制凑成三组。有两个就写两个，有四个就写四个。

**Before:**
> The event features keynote sessions, panel discussions, and networking opportunities. Attendees can expect innovation, inspiration, and industry insights.

**After:**
> The event includes talks and panels. There's also time for informal networking between sessions.

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### 10. 同义轮换

LLM 有重复惩罚机制，会对同一事物轮换称呼。人类写作中，同一事物用同一个词指称，读者不会注意到重复，但会被强制同义词打断。

**Before:**
> The protagonist faces challenges. The main character must overcome obstacles. The central figure eventually triumphs. The hero returns home.

**After:**
> The protagonist faces many challenges but eventually triumphs and returns home.

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### 11. 虚假范围

"from X to Y" 但 X 和 Y 不在同一刻度上。

**Before:**
> ...from the singularity of the Big Bang to the grand cosmic web, from the birth and death of stars to the enigmatic dance of dark matter.

**After:**
> The book covers the Big Bang, star formation, and current theories about dark matter.

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### 12. 公式化挑战

"Despite X... continues to thrive" 模板。可以在任意两篇文章间互换而不改变含义。

**Before:**
> Despite its industrial prosperity, Korattur faces challenges typical of urban areas. Despite these challenges, Korattur continues to thrive.

**After:**
> Traffic congestion increased after 2015 when three new IT parks opened. The municipal corporation began a stormwater drainage project in 2022.

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### 13. 过度 hedging

**Before:**
> It could potentially possibly be argued that the policy might have some effect on outcomes.

**After:**
> The policy may affect outcomes.

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### 14. 通用正面结尾

**Before:**
> The future looks bright. Exciting times lie ahead as they continue their journey toward excellence.

**After:**
> The company plans to open two more locations next year.

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### 15. Em dash 过度

LLM 使用 em dash 的频率远高于人类，模仿"有力"的销售文案风格。一段超过 2 个就要警惕。

**修复**: 大部分可以用逗号、句号或括号替代。

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### 16. 粗体过度

LLM 机械地给短语加粗。

**修复**: 只在真正需要视觉强调时使用。去掉装饰性粗体。

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### 17. 竖列表带粗体标题

`- **Header:** description` 是 LLM 最常用的输出格式之一。

**修复**: 能写成段落就写段落。需要列表时用简单列表。

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### 18. 权威伪装

**检测词**: The real question is, at its core, in reality, what really matters, fundamentally, the deeper issue, the heart of the matter

LLM 用这些短语假装在穿透噪音到达更深层的真相，但后面跟的通常就是一个普通观点。

**修复**: 删前缀，直接说观点。

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### 19. 路标预告

**检测词**: Let's dive in, let's explore, let's break this down, here's what you need to know, now let's look at, without further ado

**修复**: 删除。直接开始。

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### 20. 断裂标题

标题后跟一句话重述标题，然后才进入内容。

**Before:**
> ## Performance
>
> Speed matters.
>
> When users hit a slow page, they leave.

**After:**
> ## Performance
>
> When users hit a slow page, they leave.

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## Tier 3 — 弱信号（每个 1 分）

### 21. 被动语态过度

不是所有被动语态都有问题。但 LLM 系统性地隐藏 actor。

**Before:**
> The results are preserved automatically. No configuration file needed.

**After:**
> The system preserves the results automatically. You do not need a configuration file.

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### 22. Title Case 标题

LLM 倾向于在标题中大写所有主要词。

**修复**: 用 sentence case。

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### 23. Emoji 装饰

`🚀 **Launch Phase**` 这种格式。

**修复**: 删 emoji。

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### 24. 弯引号

ChatGPT 使用弯引号 "..." 而非直引号 "..."。

**修复**: 统一用直引号。

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### 25. 填充短语

"In order to" → "To"。"Due to the fact that" → "Because"。"It is important to note that" → 删掉。"The system has the ability to" → "The system can"。

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### 26. 连字符过度统一

LLM 对 "cross-functional"、"high-quality"、"data-driven" 等常见复合词的连字符使用完美一致。人类写作中这些连字符是不一致的。

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### 27. 说服性权威语气

"The real question is..."、"At its core..." 后面跟的只是一个普通观点包装成顿悟。

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### 28. 完美对称结构

每个段落同样长度、同样内部结构（claim → evidence → implication）。

**修复**: 让有些段落只有一句话。让有些论点不完全解决。

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### 29. 修辞性提问立刻回答

**Before:**
> What makes this approach effective? The answer lies in three key factors...

**After:**
> 删掉问题。直接说因素。


path: references/tone-guide.md
content: # 场景语气指南与快速修复

> 不同场景下的语气校准和常见问题的快速修复清单。
> 来源：human-writing 项目实践 + slopbuster voice-and-soul guide。

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## 场景语气矩阵

### 技术分享（给同行）

**定位**: 懂行的同行，不是老师

**假设**: 读者有技术背景，想要具体细节，不需要基础概念解释

**证据优先级**: 代码示例 > 性能数据 > 真实案例 > 架构图

**示例**:
```markdown
上下文压缩会丢失"为什么这么做"的决策记忆。
我们在 COMPACT_STATE.md 中写入语义快照——
做到哪一步、关键决策是什么、有什么阻塞。

新会话启动时优先读这个文件。
覆盖写入，不追加——试过追加式，很快变成日志，没人会读。
```

**要点**: 直接说做法和原因。不需要"首先让我解释一下什么是上下文压缩"。

### 愿景/方案分享（给决策者）

**定位**: 有实践支撑的建设者，不是推销员

**假设**: 读者持怀疑态度，需要用实例说服

**证据优先级**: 前后对比 > 真实案例 > 具体数字 > 回应质疑

**示例**:
```markdown
我们试过让 AI 自行判断任务类型——
同一个 Crash 有时走 problem-fix，有时走 tdd。

确定性路由消除了这种随机性。
11 种工作流，每种有对应的入口 Skill 和委派策略。
```

**要点**: 先说问题（试过，不行），再说解法，用具体例子支撑。

### 教程/指南（给新手）

**定位**: 犯过错的过来人，不是居高临下的教导者

**假设**: 读者想跟着做，能复制粘贴，想学到东西

**证据优先级**: 可运行示例 > 预期输出 > 常见坑 > 排查步骤

**示例**:
```markdown
1. Clone 模板（2 分钟）
   cp -r template/.agents template/.cursor template/AGENTS.md ./

2. 填 PROJECT_KNOWLEDGE.md（5-10 分钟）
   技术栈、构建命令、目录结构、绝对禁止项。

3. 开始用
   AI 会自动读基础文件、匹配工作流、更新记忆。
   不需要"教"AI。在它犯错时纠正就行。
```

**要点**: 每步有时间预期，有可执行命令，最后一句解除焦虑。

---

## 快速修复清单

### 太正式？

- "利用" → "用"
- "为了" → "来" 或直接删
- "在此基础上" → 删掉，直接说下一件事
- "进行了优化" → "优化了"
- 删掉"很"、"非常"、"十分"、"相当"

### 太通用？

- 加一个具体数字
- 提到一个真实项目/公司
- 加一段代码示例
- 提一个具体的边界情况
- 引用用户反馈

### 太推销？

- 把最高级替换成对比（"最好的" → "比 X 好在..."）
- 把"革命性的" → "不同在于"
- 删感叹号
- 砍掉第一段（通常是营销废话）
- 加一段"做不到什么"

---

## 结构修复

### 开头

好的开头应该做 **其中一件**：
- 说一个读者感受过的具体问题
- 给一个意外的事实或反直觉的观察
- 描述一个摩擦、失败或发现的瞬间
- 问一个真正的（非修辞性的）问题

坏的开头：
- 定义一个大家都知道的概念
- 没有利害关系的历史背景
- "在当今..."
- 没有人会不同意的陈述
- 超过 3 句

### 结尾

好的结尾应该：
- 把论点延伸到新的方向
- 给读者一个具体的、可执行的下一步
- 留一个真正的、未解决的问题
- 从新角度重新框定前文

坏的结尾：
- 总结你刚说的
- "总结来看" / "综上所述"
- 预测光明的未来
- 适用于任何文章的行动号召

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## 修订流程

1. **初稿**: 把想法写下来，不管质量
2. **二稿**: 砍 30% 的内容
3. **三稿**: 给每个声明加具体数据
4. **四稿**: 读出声——如果不会在 GitHub Issue 评论里这么说，就重写


path: references/writing-patterns-zh.md
content: # 中文 AI vs 人味写作对比

> 6 个典型场景的完整对比示例，用于学习和校准。
> 来源：human-writing 项目实践积累。

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## 1. 项目介绍

### AI 味
> 我们很高兴地推出一套革命性的 AI 辅助编程架构。该架构通过创新性地整合上下文工程和护栏工程两大前沿学科，赋能开发者在大规模代码库中实现高效的 AI 协作。我们的系统采用了业界领先的五层架构设计，融合了多种最佳实践，为开发者提供了无缝的 AI 开发体验。

### 人味
> AI 编程已经从"问答式"进入"工程化"时代。两年前大家关注的是"怎么问 AI 才能得到好答案"，今天的问题变成了：怎么让 AI 在大规模代码库里持续可靠地工作？
>
> 我们在 10 万行+ C++ 跨平台框架项目上实践了大半年，逐步搭了一套记忆管理+工作流编排+知识积累的工程体系。不是理论推演——每条规则背后都有一个真实的坑。

**分析**: 人味版本用具体数据（10 万行）和时间（大半年），直接说"不是理论推演"表达诚实，第一句就给出核心论点。

---

## 2. 问题描述

### AI 味
> 在 AI 辅助编程的过程中，我们面临着诸多挑战。上下文管理不当可能导致效率显著降低，记忆丢失问题严重影响了开发连续性，而工作流的缺失使得 AI 行为难以预测和控制。

### 人味
> 有一次让 AI 修一个 Bug：表达式引擎里 `a == null` 的判断总是失败。症状很明确，按理应该很快定位。
>
> 但 AI 花了 3 小时在错误方向上探索——先改 Kotlin 模版、再改 iOS 桥接层、反复查编译产物看日志。每一步看起来都有道理，但都不是根因。
>
> 而排障文档里，其实有现成的方案。决策树第 6 步就写了怎么查。按这条路走，10 分钟就能到。
>
> 问题不在于 AI 不够聪明——它甚至不知道这份排障文档存在。

**分析**: 用一个完整故事说明问题。有具体技术细节（`a == null`）、具体时间（3 小时 vs 10 分钟）、具体的错误路径，最后的结论是观点性的。

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## 3. 解决方案

### AI 味
> 为解决上述挑战，我们设计并实现了一套全面的五层架构。该架构充分借鉴了业界最佳实践，通过 Rules、Hooks、Skills、Subagents 和 MCP Tools 五个层次的有机配合，实现了从基础行为约束到外部工具集成的全方位覆盖。

### 人味
> Rules 约 5500 tokens，每次都加载——路由表、检查清单、门禁，AI 的"宪法"。
>
> Skills 单次通常只加载 1-2 个，约 1000-3000 tokens。不是所有知识都需要——排查 Bug 不需要加载文档生成的方法论。
>
> 我们试过跳过 Rules 直接上 Skills——没有路由表，AI 不知道该加载哪个 Skill。也试过没有 Hooks——AI 新会话启动时跳过 COMPACT_STATE，完全失忆。五层是目前的最小必要集合。

**分析**: 给了具体数字（5500 tokens）、具体的失败案例（试过跳过 Rules），说"最小必要集合"而非"全面"。

---

## 4. 数据展示

### AI 味
> 我们的系统取得了令人瞩目的成果。性能显著提升，效率大幅改善，用户满意度明显提高。通过不断优化和迭代，系统已经达到了业界领先水平。

### 人味
> | 指标 | 数值 |
> |---|---|
> | 检查清单跳过 | 0227 前 3 次 → 加强制输出后 0 次 |
> | 压缩恢复 | 有流程 ~10 分钟 vs 无流程 数小时 |
> | 简单模板 P95 | < 3ms |

**分析**: 数据就是数据，不需要形容词。前后对比比绝对值更有说服力。

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## 5. 局限性

### AI 味
> 尽管我们的系统已经非常成熟，但我们始终保持谦逊的态度，认识到仍有进一步优化的空间。未来我们将继续投入研发，致力于为开发者提供更加卓越的体验。

### 人味
> 不完美的地方：
> - 前期投入约 2 周。短期项目可能不划算。
> - MEMORY 超过 40 条时需要人工审查决定晋升方向。
> - Cursor 最多 4 个并行 Task，大型任务需要分批。
> - 总会有任务不完全匹配已有工作流，需要迭代补充。

**分析**: 直接列出具体局限，给出具体条件（40 条、4 个并行、2 周）。不需要"保持谦逊"这种虚伪的表态。

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## 6. 结尾

### AI 味
> 综上所述，我们的 AI 辅助编程架构代表了该领域的重要进展。展望未来，我们将持续优化系统架构，推动 AI 辅助编程技术的不断发展。

### 人味
> 三层记忆让经验不再丢失。门禁和检查清单让 AI 不再跳过该做的事。工作流路由让 AI 不再用错误的方法论。
>
> 如果想试试：clone 模板，填 PROJECT_KNOWLEDGE，跑 sync-rules。明天开始用，第一次纠正时看 MEMORY 是否写入。
>
> 系统会自己长。我们只需要用，犯错时纠正，纠正会积累，积累会晋升。

**分析**: 用三句平行结构总结核心价值（不是"综上所述"），给出明确的下一步行动，最后一句是对系统本质的概括。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)