writing-skills.TW
AGENTS.md8 starsChanged 52 days agoMITView on GitHub
給在本 repo 工作的 AI coding agent(Claude Code、Codex 等)的維護契約。參考 blader/humanizer 的 AGENTS.md 精神,針對本 repo 的多 skill 結構調整。 六支純 Markdown 的 Claude Code skill,打包成單一 plugin(.claude-plugin/marketplace.json)。runtime 產物是各目錄的 SKILL.md(YAML frontmatter + 規則本文)+ references/ 分層檔。沒有 build step。 改任何 skill 行為時,以下必須在*同一次變更*內一起更新: 自 v3.0.0 起*不再逐字同步*:以 blader v2.9.1 為基底(最後一次逐字同步),此後獨立演進。維護規則: 上游(或其他來源)的新 tell 中文化進 humanizer-tw 時,偵測規則與防誤殺 guard 必須同一次落地: 教訓:2026-06 借鑑「句式結構 > 詞彙替換」時一度引入「維度→面向」誤殺(variance 3/3 穩定),補護欄才壓回。低誤殺(FP 8%)是本專案的差異化,任何新規則都不得以它為代價;為什麼不用「品質評分 rubric」逼改寫力度,見 docs/design-no-scoring-rubric.md。 評估 harness 在 evals/humanizer-tw-2026-06-01-antifp/(gitignore 排除、僅本地): 所有中文內容遵循台灣正體用語(不用「質量/視頻/優化」當中國語境詞——注意「優化」本身是合法台灣詞,見 humanizer-tw 防誤殺清單);中英之間留半形空格;全形標點。README 的 hero 範例必須是*真實跑出來的輸出*,不得手工美化(repo 歷史曾為此全面清過一次捏造範例)。
In this repository6 other files it gives its agents.
- fable-econSkill
- fable-exploreSkill
- good-writing-twSkill
- humanizer-enSkill
- humanizerSkill
- humanizer-twSkill
The file
Files
AGENTS.md
給在本 repo 工作的 AI coding agent(Claude Code、Codex 等)的維護契約。參考 blader/humanizer 的 AGENTS.md 精神,針對本 repo 的多 skill 結構調整。
這個 repo 是什麼
六支純 Markdown 的 Claude Code skill,打包成單一 plugin(.claude-plugin/marketplace.json)。runtime 產物是各目錄的 SKILL.md(YAML frontmatter + 規則本文)+ references/ 分層檔。沒有 build step。
| 目錄 | 角色 |
humanizer/ | 語言路由入口(判中英 → -tw/-en) |
humanizer-tw/ | 中文去 AI 味(原創,本 repo 的主體) |
humanizer-en/ | 英文去 AI 味(基底 blader/humanizer v2.9.1,v3.0.0 起獨立演進) |
good-writing-tw/ | 中文節奏琢磨 |
fable-econ/、fable-explore/ | 寓言生成 |
版本同步契約
改任何 skill 行為時,以下必須在同一次變更內一起更新:
- 該 skill
SKILL.mdfrontmatter 的version(semver:加規則 = minor,修字 = patch)。 README.md中對應的宣稱:pattern 數量(humanizer-en 目前 37 條,§1–§37)、fork 基底版號(v2.9.1)、能力列表、實測數字。.claude-plugin/marketplace.json的metadata.version(整包 plugin 的版本)。humanizer/SKILL.md(路由入口)若提及姊妹 skill 的 pattern 數或能力,一併更新。
humanizer-en 與上游的關係(v3.0.0 起獨立演進)
自 v3.0.0 起不再逐字同步:以 blader v2.9.1 為基底(最後一次逐字同步),此後獨立演進。維護規則:
- 本地新增 pattern 接續上游編號(§34 起),並在 fork banner 的 local additions 清單登記;上游致謝保留(MIT)。
- 定期 diff 上游(
git -C ../blader.humanizer pull後與基底比對):好的 pattern 逐條 cherry-pick,不整包合併——合併前檢查與本地 §34+ 及 -tw 規則是否衝突或重複。 - 雙向回流:-tw 的新規則預設評估是否英文化進 -en;-en 的新 pattern 評估是否中文化進 -tw。兩邊各自帶 guard 與 gold。
- -en 的規則變更同樣遵守「規則+guard+gold 同次落地」:英文 gold 在
gold_en.jsonl(build_gold_en.py產生,score.py --skill ../../humanizer-en --gold gold_en.jsonl執行)。
上游新 pattern 移植到 humanizer-tw 的紀律
上游(或其他來源)的新 tell 中文化進 humanizer-tw 時,偵測規則與防誤殺 guard 必須同一次落地:
- 規則進
SKILL.md類別清單+references/anti-patterns.md(前後對照)+快速檢查清單。 - 對應的「什麼不算」進
references/detection-guidance-zh.md。 evals/的build_gold.py同時加正例(remove/replace)與陷阱例(preserve),陷阱例專打新規則的誤殺面。
教訓:2026-06 借鑑「句式結構 > 詞彙替換」時一度引入「維度→面向」誤殺(variance 3/3 穩定),補護欄才壓回。低誤殺(FP 8%)是本專案的差異化,任何新規則都不得以它為代價;為什麼不用「品質評分 rubric」逼改寫力度,見 docs/design-no-scoring-rubric.md。
改規則後的驗證
評估 harness 在 evals/humanizer-tw-2026-06-01-antifp/(gitignore 排除、僅本地):
- gold 語料一律改
build_gold.py再重跑產出,勿直接編輯 gold.jsonl(有validate()把關)。 - 動了偵測/防誤殺規則 → 至少跑對應類別的 smoke;動核心規則 → 跑 full。指標以 false_positive_rate 為北極星,recall 為底線。
- 動了任何 skill 的
description(觸發面)→ 跑route_eval.py(六支分流測試,25 題)確認姊妹 skill 沒有互搶、coding 語境不誤觸。 - 方法與最近一輪數字見
docs/humanizer-tw-eval-2026-06.md。
Frontmatter 慣例(Claude Code v2.1.x)
- 官方欄位用連字號形式:
user-invocable、argument-hint(2026-07 對照官方文件確認;底線舊形式已全數改掉)。 description(含when_to_use)合計上限 1,536 字元;SKILL.md本文控制在 500 行內,細節放references/。description只放一句做什麼、一句何時用、幾個觸發詞(中文約 200–250 字元);觸發詞全表、模式說明與分工放本文開頭的速查節。描述是唯一常駐 session context 的部分,本文只在呼叫時載入。改描述後跑route_eval.py,「不帶關鍵字也該觸發」那句不能省(2026-09 實測,見 docs)。version是 Claude Code 容忍的擴充欄位,官方 packaging 標準未列——validator 會降級為 note,屬預期。
寫作慣例
所有中文內容遵循台灣正體用語(不用「質量/視頻/優化」當中國語境詞——注意「優化」本身是合法台灣詞,見 humanizer-tw 防誤殺清單);中英之間留半形空格;全形標點。README 的 hero 範例必須是真實跑出來的輸出,不得手工美化(repo 歷史曾為此全面清過一次捏造範例)。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
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.

