From c2243a32002263a221207a30cfe6145d43ea07ae Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: LuminousRuoxi <2494735589@qq.com> Date: Fri, 11 Sep 2026 11:03:13 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?feat(skill):=20=E8=BF=BD=E5=8A=A0=20F=20?= =?UTF-8?q?=E7=B1=BB=E6=96=87=E4=B9=A6=E5=9C=BA=E6=99=AF=E7=89=B9=E5=8C=96?= =?UTF-8?q?=20tell=EF=BC=8C=E4=BF=AE=E6=AD=A3=20P11/P04=20=E6=98=A0?= =?UTF-8?q?=E5=B0=84?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit prodream essay-chat 那份裁剪版比 HVR 多出 5 条文书场景特化条目——罗列堆料、 匀速、换名、过度工整、模板过渡。它们在通用清单里不收（学术/媒体/技术写作 中都正常），放进申请文书才成为 tell，HVR 的 A–E 里没有对应位置。 处理：作为 F 节**追加**进现有分类，不替换 A–E（A–E 覆盖更全，且文末已解释 A–E 与 P01–P12 的关系）。同时补两类条目 + 误报警戒：§27/§29 正是用功的非 母语学生的典型写法，单独出现不报；§26/§30 升为「见一次就该动手」。 顺带修正文末映射表：P11 同义换写一直漏（↔ §28），P04 平行结构也漏（↔ §6）； 「A–E 是你的判断框架」改为「A–F」。 证明： - docs/_probe_skill_f_section_20260911.py：静态核对 skill 正文含 F 节 8/8 项 （F 标题、§26–§30、误报警戒、删词不删意）；真实 /api/chat/stream 跑两次， 两次均逐字引原文报出 §26 名词堆砌，run2 另报 §27 句长均匀 - artifact: docs/_skill_f_probe_20260911.json（docs/ 已 gitignore） - pytest：65 passed --- skills/hvr-rewrite/SKILL.md | 39 +++++++++++++++++++++++++++++++++---- 1 file changed, 35 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/skills/hvr-rewrite/SKILL.md b/skills/hvr-rewrite/SKILL.md index eb2b0d1..11f0dc3 100644 --- a/skills/hvr-rewrite/SKILL.md +++ b/skills/hvr-rewrite/SKILL.md @@ -101,7 +101,8 @@ Word Limit: ... 模型每次都在选「最能适配最广读者与题材」的那个说法；人写作时心里只有一个读者、一件事， 所以人的选择是**不均匀的、具体的**。下面每一条都是这种「默认选择」的一种形态： **装腔**（句子在提示重要性，而不是增加事实）、**机械节奏**（三连与破折号不问意思需不需要）、 -**注水**（普通事实被包装成关键或权威背书）、**规则化排版**、**聊天残渣**。 +**注水**（普通事实被包装成关键或权威背书）、**规则化排版**、**聊天残渣**、 +**文书特化**（罗列堆料、匀速、换名、过度工整、模板过渡）。 词的习惯每代模型都在变，**结构习惯不变**，所以下面按结构分类。 @@ -109,7 +110,7 @@ Word Limit: ... 1. **每句话留下来，都必须给读者增添了原本没有的东西。** 2. **一个 tell 该不该动手，看「认真的写作者有多少概率会故意这么写」**——概率越低越是 tell。 - §1–§5 **见一次就该动手**；标 *弱* 的，要**同一段里多个 tell 并存**才动手。 + §1–§5、§26、§30 **见一次就该动手**；标 *弱* 的，要**同一段里多个 tell 并存**才动手。 单独一个破折号、一个被动句，都不是证据。 ## A. 装腔，而不是陈述（最强、最频发，见一次就该改） @@ -199,6 +200,32 @@ Word Limit: ... > ChatGPT 直接粘进 Word 的稿子会带出这些痕迹，看到就当证据。**E 类照收**：学生用 AI 生成 > 文书时，`While specific details are not extensively documented...` 这类残渣是最常见也最致命的。 +## F. 文书场景特化（通用清单没有，但文书里很致命） + +这一组不在 blader/humanizer 的通用列表里——它们在学术、媒体、技术写作中都正常， +放进**申请文书**才成为 tell：读者是招生官，学生在为「我是谁」辩护， +「显得重要」的压力就会以这几种形态漏出来。 + +26. **名词堆砌** — 活动、项目、奖项、机构名一排排罗列，用密度证明自己重要 + （`volunteered at X, interned at Y, founded Z`）。**只留与主线相关的一两个，其余合并成一句或删掉**—— + 长度本身不是分量。 +27. **句长均匀** — 全段每句长度接近，读起来像匀速朗读。真人写作长短交错：一个短句砸下来， + 再一个长句铺开。**拆一句、并一句，制造起伏。** *弱* +28. **反复换名** — 同一个人或物被反复换说法：`the mentor` / `this teacher` / `the professor`， + 中文里的「这位老师」「该导师」「恩师」。模型在刻意避免重复，人不会这么在意。 + **统一称呼**——有意的重复是节奏，不是问题。 *弱* +29. **教科书句式** — 每句都是「主谓宾 + 后置修饰」的完美工整句，没有一句是松的。 + **全部完美本身就是信号**：允许一两处口语化、断句、不完整句。 *弱* +30. **模板化过渡** — `furthermore` / `moreover` / `in conclusion` / `firstly, secondly, finally` 连发， + 或每段开头同一句式（和 §7 是同一件事的两面）。**删掉或改写**，让段落靠意思接上。 + +> **误报警戒**：§27 与 §29 正好是**用功的非母语学生**最典型的写法——工整、匀速、不出错。 +> 这两条单独出现时**不要报**，必须和别的 tell 并存（§27 标 *弱* 就是为此）。 +> 「谨慎、非母语、没把握」不等于 AI，见下方反误报。 +> +> **这一组只作为你的补充观察出现**：`diagnose_essay` 的 P01–P12 里只有 P11 能对上（见文末 +> 「与工具输出的关系」），所以别指望工具会替你报出来——但它们照样要逐字引原文证据。 + ## 这些不要动手（反误报） 每条 pattern 描述的只是一个默认选择，**人也可以故意这么写**。误报比漏报更伤顾问信任。 @@ -225,6 +252,9 @@ Word Limit: ... - **第一人称的、他能解释的选择** - **真实的题外话、插入语、自我更正**：`(I keep wanting to say "almost" here, but it really was certain.)` +**删词不删意**：动手时换掉高频词与模板句、用简单动词（`is` / `are` / `has`）直说就够， +**不要顺手把整句重写一遍**。改的是包装，不是学生自己的句子结构——后者正是他的声音。 + 诊断时如果一段**通篇没有上述任何一样东西**，这本身就是一条重要结论——往往比某个具体 Pattern 更值得告诉顾问。 @@ -232,8 +262,9 @@ Pattern 更值得告诉顾问。 - `diagnose_essay` 返回的 **P01–P12** 是产品化的结构化 taxonomy（工作台按它渲染批注卡）。 它是上面这套框架在文书场景下的一个**收敛子集**：P02 显性教训 ↔ §13、P03 格言体 ↔ §3、 - P07 完美成长 ↔ §13、P08 显性过渡 ↔ §5、P10 过度收尾 ↔ §2、P12 文学过度包装 ↔ §16。 -- 上面 A–E 是你的**判断框架**，覆盖面更广，用在：解释某个 Pattern 为什么像 AI、 + P04 平行结构 ↔ §6、P07 完美成长 ↔ §13、P08 显性过渡 ↔ §5、P10 过度收尾 ↔ §2、 + P11 同义换写 ↔ §28、P12 文学过度包装 ↔ §16。 +- 上面这套框架（A–F）是你的**判断框架**，覆盖面更广，用在：解释某个 Pattern 为什么像 AI、 顾问追问「这段还有别的问题吗」、以及复检时判断有没有出现**新的替代模板**。 - **两套结论冲突时，以工具输出为准**（它逐字引用原文证据并经过校验）； 你的补充观察明确标成「补充」。