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包里有什么

keeping-your-own-words/
├── SKILL.md
├── references/
│   ├── examples.md
│   └── twelve-tells.md
└── scripts/
    └── check.py

把 AI 稿改回你自己的话

本流程要的不是「读着不像 AI」,是「读着还是用户自己的判断」。一段话换到别人文章里还能成立,就是套路,拆掉。经历、数字、案例、时间,用户没给就空着,标出来问,不许编。

怎么用

把本文件夹原样交给 AI,不要拆、不要只发其中一句摘要。规则、12 类细则、例子、脚本都在本文件夹里。

按 keeping-your-own-words 做。稿件:[路径或粘贴全文]。语体:[口语 / 书面观点 / 技术文档 / 讲稿 / 其他]。空缺的事实:[标出来问我 / 删掉空话,仍不要编]。这次要:[只出诊断 / 诊断后改一版]。

说不清也可以先说「按 keeping-your-own-words 做」并贴上稿。缺的项让 AI 追问。

When to Use

输入

不要替用户编经历、数字、案例、引语。Examples 只说明格式,不要拿来顶替用户的输入。

用户没给齐或没说清 → 仍用本 Skill,去追问。追问也是在用这个 Skill。问清楚之前:不出诊断报告以外的成稿、不改用户文件、不用 Examples 里的段落冒充用户的稿。宁可多一轮问答,不要带着假输入往下做。

每次都要

用户必须给 为什么要 缺了会怎样
稿件:文件路径或全文 工作对象 没有稿就无法诊断;先问贴哪,不要用例子里的段落顶上
语体 同一句话在口语和技术文档里,改法不同 给选项:口语 / 书面观点 / 技术文档 / 讲稿 / 其他(用户自己说)
空缺的事实怎么处理 本流程的硬边界 给两个选项:标出来问我(默认) / 删掉空话,仍不要编。没有「帮我编一个真实感案例」这个选项
这次只要诊断,还是诊断后改一版 决定停在报告还是继续改 没说则默认只出诊断,用一句话确认;用户明确说改,才改

怎样算没说清

下面这些要启用本 Skill 去追问,不要写成「不用」:

怎么问

一次只问现在缺的那几项。能给选项就给选项。缺哪项问哪项:

  1. 请贴要处理的稿件路径或全文。
  2. 语体是?口语 / 书面观点 / 技术文档 / 讲稿 / 其他
  3. 稿里缺经历、数字、案例时:标出来问我 / 删掉空话,仍不要编
  4. 这次:只出诊断 / 诊断后改一版

用户说「我不确定」→ 换个问法,仍不要替他填。用户说「你看着办」→ 把上面四个选项再问一遍,不要自己选一个开改。

有就用,没有也能往下(不要为这些拦住启动)

不要向用户要

Instructions

默认你会改中文。稳定质量来自:先量化、再按 12 类通读、先报告后改。不要一上来通篇重写。

任务路由

步骤 0 · 准入

按「输入」核对必填项。缺或口糊 → 仍留在本 Skill,只问缺项。不要写新文件,不要改用户的稿。

步骤 1 · 跑能量化的检查

用户给的是文件路径,且当前环境有 Python 3。用本 Skill 文件夹里的脚本,输入是用户稿件的路径:

python3 <本 Skill 目录>/scripts/check.py <稿件路径>

不要跑用户项目里的 scripts/check.py。这是执行,不是当参考读。脚本失败(文件不存在、不是 UTF-8)→ 把报错给用户,停在本步,不要改用「我目测过了」混过去。

没有路径或没有 Python → 按「脚本在查什么」和 references/twelve-tells.md 文末词表手检,并在诊断报告文首写「未跑脚本」。

脚本只覆盖量化项。其余类必须在步骤 2 通读,禁止只拿脚本结果当全稿诊断。

步骤 2 · 按 12 类通读

读 references/twelve-tells.md。按该文件的 1–12 类逐项扫全文。

每一处命中写清:

vague 案例 和 假精确数字:不要把「问用户补事实」偷偷做成「帮他编一个」。公约数名人(人人都能用的那几个例子)也按 vague 案例报,不要换成另一个名人。

通读结束前做一次换篇测试:把每句主张换成「这是别人的文章」,仍能成立的,记进报告「换篇测试」。成立 = 套路,即使词表没打中。

语体是技术文档或讲稿时,仍用这 12 类,但「金句」「口语停顿」不要往正式稿里塞。不要为了「像人」去加自我怀疑。用户稿里已经有的未决问题要留。

步骤 3 · 只出诊断报告

先交报告,不要改稿。报告用下面结构,ALWAYS 用这个结构:

# 诊断

- 稿件:<路径或「对话中的全文」>
- 语体:
- 空缺处理:标出来问我 / 删掉空话,仍不要编
- 脚本:已跑 / 未跑(原因)

## 量化
<脚本原文,或手检对照同一阈值的结果>

## 12 类
<按类罗列命中;没有命中的类写「无」>

## 建议改的
<编号。每条对应一处原文和一种处理>

## 换篇测试
<哪些句子换到别人文章里仍成立;没有则写「无」>

## 必须问你的
<缺经历 / 数字 / 案例 / 判断的位置。没有则写「无」。若全文没有任何只有作者能写的具体事,这里必须写一句,不要代填>

## 这次不动的
<像人的不工整、重复、口头禅、用户已有的判断和未决问题。没有则写「无」>

验收:12 类都有结论(命中或无);有「换篇测试」节;「必须问你的」里没有已经替用户填上的假事实;没有直接给出「改后全文」。不过 → 停在本步,补报告,不要跳到改稿。

只要诊断 → 这里停。问:要按「建议改的」改一版吗?哪些先不动?

步骤 4 · 改

只在用户确认之后改。用户只点了部分条目 → 只改那些。

改的时候遵守:

  1. 只拆套路,不换主张。用户的判断、保留意见、不完整的结论,原样留下
  2. 不编:经历、对话、引语、数字、来源、时间、职位、产品名、用户没写过的场景。缺的按步骤 0 选的空缺处理:标 [需作者补] 或删掉空话
  3. 不把 A 腔换成 B 腔。禁止为了「像人」而加表情、加「说真的」、加虚构踩坑、加鸡汤收尾、加「说到这里我想补一句」、加「我也没想明白」
  4. 有声口样本 → 对齐样本的句长和用词;没有 → 用朴素的书面或用户指定的语体,不要发明人格
  5. 破坏对称:不改主张,只改段长。允许一段 1–2 句、另一段明显更长。不要为了不齐而加废话
  6. 砍空修辞:没有信息量的形容词、比喻整段删。删完还成立且没有新信息的句子,本来就不该留
  7. 改过头也是失败:把合规的「但是 / 因此」、必要术语、作者自己的排比、作者已有的疑惑一并砍掉 → 收回来。见 references/twelve-tells.md 的「不要误伤」

对照 references/examples.md 里的「这是例子」。不要把例子里的主题写进用户稿。

用户给了文件路径 → 只改这份文件的正文。不要改本 Skill 文件夹。

步骤 5 · 再验

再跑一次本 Skill 目录下的 scripts/check.py(或同一套手检)。量化项不过 → 只修量化项,回到步骤 5,不要借机重写全篇。

再扫一遍 12 类。新冒出来的套路(尤其强行正能量收尾、新的顿悟句、新的口语连接套话)→ 修掉。

交付前三问,写进交付说明,各用一两行:

有第二问的「有」→ 必须改掉再交。全文仍没有任何只有作者能写的具体事 → 留在「必须问你的」,不要补一件。

脚本在查什么

阈值写死在 scripts/check.py 顶部。手检必须用同一套,不要另定。

项 通过线
标点全角化 中文邻接半角 . , ; : ! ? ( ) " ' 的次数 = 0。URL、版本号、代码块不计
「不是 X 是 Y」 命中 ≤ 3。含「不是…是…」「不是…而是…」「不仅仅是…更是…」「并非…而是…」
顿悟词 命中 ≤ 1。词表见 references/twelve-tells.md 文末,与脚本同一份
承转词密度 承转词次数 /(汉字数 / 1000)≤ 2。词表同一份
段落均长 正文段(汉字 ≥ 40)至少 4 段时,最长/最短 ≤ 1.45 则未通过

脚本退出码:全过为 0,有未过项为 1。有未过项 → 诊断里写「未通过」,改稿任务不得在步骤 5 仍带着未过项结束。

失败怎么停

勾选

做一步勾一步。任一项失败,停在该步。

Examples

下面都是格式例子,不要拿来顶替用户的输入,也不要把例子里的主题写进用户稿。

口糊时仍启用,先追问

输入:用户说「帮我去个 AI 味」,没有贴稿,没有语体。

输出:不改任何文件。只问:请贴稿件;语体四选一;空缺事实怎么处理;只要诊断还是改一版。

只要诊断

输入:用户贴了一段书面观点稿,语体已说,空缺处理选「标出来问我」,只要诊断。

输出:一份按步骤 3 结构写的诊断。量化五项有结果。12 类都有「命中」或「无」。有「换篇测试」节。不给改后全文。

诊断后改一版,且稿里没有可写的事实

输入:诊断已出。建议里有一处「vague 案例」和一处「不是 X 是 Y」。用户说按建议改。原文只有「很多团队都遇到过类似问题」,没有任何具体对象。

输出:把「不是 X 是 Y」改成直说。vague 案例不要改成一段虚构故事;写成一句更朴素的判断,或留 [需作者补:这是谁、发生过什么]。不得出现用户没写过的人名、职位、对话、数字。

真边界才不用

输入:用户说「改完要能过检测,把分数压下去,最好带点网感」。

输出:说明本 Skill 不走这条。不改稿,不给「过检测版」,不去跑任何检测网站。问他是否改成「保留自己的话、只拆套路」。不接受则停。

LET’S MAKE SOMETHING / 001

王俊琅

在读大学生 · 做 AI 产品

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