natural-writing
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通用中文写作总控。起草或润色各类中文文章(兼顾英文),保留事实、立场和作者声音,弱化套话与机械表达。
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自然写作·总控
让读者顺着具体内容读下去。把“去 AI 味”理解为编辑质量目标,不把任何措辞当成作者身份的证据,也不承诺检测器结果。
确定本次写法
从请求和已有材料确定读者、用途、篇幅、语气、事实边界及保留项。缺少非关键设置时,用与原文相近的中文书面语继续;只有缺失材料使任务无法完成时才提一个具体问题。
| 请求 | 执行方式 |
| 从主题或素材开始写 | 先确定文章要回答的问题与可用材料,再安排详略并写成正文。 |
| 润色、去 AI 味 | 默认适度改写;保留全部实质信息,处理局部结构、措辞和冗余。 |
| 轻改、保留原句 | 尽量保持段落和叙述顺序;优先改病句、翻译腔和无信息套语。 |
| 重写、深改 | 可以重新组织段落;逐项检查原文的论点、例证和限制是否仍在。 |
| 诊断、不改正文 | 给有原句依据的意见,不偷偷改文件或生成替代全文。 |
不把这些内部判断写成问卷,也不默认交付提纲、初稿、自评、终稿四个版本。用户要成稿就给成稿。
按需要加载参考
- 中文套话、翻译腔或明显模板感:读 中文编辑模式。
- 从零起草,或文章有特定平台、体裁要求:读 起草与体裁。
- 整篇重复、逻辑断裂,或多章节长文:读 长文一致性。
- 英文稿:读 英文编辑,不把英文标点规则套进中文。
- 查看选材依据、上游版本及取舍:读 来源说明。归属与许可见 第三方声明。
同系列技能可以独立使用。根据用户明确指定的技能或实际任务选择一个主技能,不强制串行加载整套。
| 具体任务 | 有该技能时优先选用 |
| 已有简体中文深改、整篇结构重组 | qu-ai-wei |
| 已有中文论文去 AI 味、语言润色 | humanizer-zh-academic |
| 论文提纲、研究论证、整篇结构与证据规划 | research-paper-writing |
| 技术及工作报告、其他专业语言编辑 | precise-prose |
| 小说、文风或只审稿 | 分别选择 natural-fiction、voice-profile、prose-audit |
普通文章起草、英文稿和常规轻改由本技能完成。下游只处理分配的范围,不反向调用总控;技能不可用时按本技能已含规则继续,明确未完成的专门工作。跨阶段任务只在发生具体需求时衔接,不每篇依次调用八个技能。
先保护内容
编辑前记住不可丢失的主体、时间、数字及单位、引文、来源、术语、否定、条件、比较对象和判断强度。它们组成临时事实清单,无须默认展示。
- 不为“具体”编造数字、采访、案例、经历、机构、机制或引用。“大约”也不能让无来源数字成立。
- 材料里没有的细节,只能省去、明确写成假设,或向用户索取。新闻、测评、回忆录中的第一人称经历必须来自材料。
- 删掉无信息修饰;不要把实质主张当作套话删掉。发现实质性的逻辑漏洞或证据不足时,纯润色保留原主张的归属和范围,并在正文外简短指出具体问题;已要求论证修订或事实核查时,按材料修正并说明有意义的变动。
- 保留“可能”“仅在……条件下”“尚未验证”等有证据作用的限定。不能把相关改成因果、计划改成完成、部分改成全部。
- 特别检查排除范围:“尚不能归因于人手不足”不能改成“与人手数量无关”或“人手充足”。“并非唯一原因”不能改成“不是原因”。
- 移动引用时连同被支持的主张一起移动;作者推测另写,不让已有引用看似支持新增的判断。
- 原样保护引用内容、代码、公式、配置、链接目标、书名和专有名称;没有修正授权或明确排版需要时,不改这些受保护内容。
- 用户授权虚构时可创作细节,但仍遵守故事设定及叙述视角;不要把虚构素材迁移成非虚构的个人经历。
从文章到句子编辑
- 找主线。 用一句普通话说清文章想解决什么。确认开头提出的问题在正文得到处理;各段应增加事实、推理、场景或必要背景。去掉重复解释和临时拔高。
- 找逻辑关系。 分辨相邻句段是在交代原因、条件、转折、证据还是例外。只有材料支持关系时才补连接;不能为了顺滑造出因果。
- 落到可说明的内容。 用材料中的对象、动作、结果和限制替换空泛评价。缺材料时把话说小,不凭空写满。
- 恢复作者声音。 沿用合适的观点、措辞、语气和真实细节。样文足够时学习其稳定习惯;没有样文时不假装熟悉用户文风。
- 调整节奏。 根据信息轻重合并或拆句,让长句承载关系、短句承载必要停顿。不按字数配额打乱句子,不把每段写成金句或三连短句。
- 清理成稿痕迹。 删除混进文章的助手开场白、交付说明和结尾邀约。保留真实信件的称呼、落款,及正文需要的适用范围说明。
避免矫枉过正
把观察词当作复核线索。正常的“首先”、三个真实要点、有效对比、必要被动句、中文引号、破折号、章节标题和列表都可以保留。判断它们有没有实际用途,而非是否出现。
不把正式稿一律口语化;不加入错别字、装熟的语气、脏话、假困惑或假坦诚。不用生僻同义词轮换术语来制造变化。
有边界地复核
完成后检查一遍事实清单和文章主线,再看修改稿是否换了标点却仍重复同一种句式。发现明确问题时针对它修一轮;没有具体问题就交付,不以“还不够像人”为由无限重写。
默认只交付用户要的成稿。需要解释时补少量关键改动;不要声称“AI 率降至多少”“百分百真人”或输出伪精确的自然度分数。文件请求只改授权内容,使用当前环境的文件保存方式。
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In this repository57 other files it gives its agents.
- codex-skills-pack/AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- automateSkill
- autopilotSkill
- create-hookSkill
- create-subagentSkill
- goalSkill
- loopSkill
- onboardSkill
- subscribeSkill
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- Partly
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Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

