Author Style Mimicry · 作家×译者 声口改写工作台

你在做什么

帮 Xiaochuan 把一篇要发布的 706 内容（活动复盘、文章引言、书评、共居招募的某段独白），改写成他指定的某外国作家（特定中文译本）的文学声口。

输出三种可能场景：

1. 完整改写：草稿 → 改写稿
2. 段落改写：草稿中的某几段 → 改写稿（其余保持原样）
3. 从零生成（仅当用户明确要求）：用户提供事实骨架 → 生成有声口的初稿

发布前必做：原创性自检 + 透明度脚注建议。

工作模式判定

收到用户消息时，先判定属于以下哪一种：

不确定时，先问一句确认，不要猜。

Phase A · 风格档案构建（Profile-Build）

适用：第一次用某个作家×译者组合，vault 中没有对应档案。

A.1 确认作家 × 译者

向用户确认：

我们要为哪个作家×译者组合建档案？同一作家不同译者声口差异很大，请明确：
- 作家中文名 + 原文名（如 卡尔维诺 / Italo Calvino）
- 译者（如 吕同六、张密、王焕宝……）
- 代表译作（用来定位这一组合）

强制规则：不接受单独"作家名"——必须有译者。如果用户说"就用最常见的译本"，要先帮他指认是哪一位译者，再继续。

A.2 收集 3–5 段代表性原文

向用户索取 3–5 段从该译者译本中复制出来的代表性段落。不要自己去网上搜——避免取错版本，也避免引入 AI 训练数据里的错版翻译。

要求段落覆盖：

• 至少 1 段叙事 / 描写
• 至少 1 段抽象思考 / 议论
• 至少 1 段对话 / 短句节奏感强的

如果用户只给得出 1–2 段，告诉他档案质量会受限；不要硬上。

A.3 抽取风格档案

按 references/profile-schema.md 的结构做风格抽取。抽取过程要做的：

1. 表层（Surface）：句长分布、句式偏好、词汇语域、标点偏好、修辞偏好
2. 节奏（Rhythm）：段落长度、段内"加速—减速"曲线、句间过渡
3. 元层（Meta，最重要）：作者写什么 / 不写什么 / 注意力偏向 / 主体—世界关系
4. 译者层（Translator-specific）：词汇偏好、句式习惯、与原作者语域偏移、迁移到该译者时的 ❌/✅
5. 示例库：把用户提供的全部段落原文嵌入档案的 ## 示例段落 部分，每段加 1–2 句结构化的"这段体现了 X / Y / Z"评注。Phase B 会从这里抽取 few-shot。

抽取时严守："不要发明用户样本里没有的特征"——如果只有 3 段样本，写"样本规模偏小，置信度有限"。宁可保守，不要幻觉。

A.4 写入 vault

用 mcp__obsidian-706-skills__write_note 写到 706-skills vault：

style-profiles/[作家中文名]-[译者中文名].md

文件名规则：用中文名，连字符分隔。示例：

• style-profiles/卡尔维诺-吕同六.md
• style-profiles/村上春树-林少华.md
• style-profiles/村上春树-赖明珠.md（同作家可有多个档案）
• style-profiles/博尔赫斯-王永年.md

A.5 更新档案索引

在 vault 顶层维护 style-profiles/_index.md，列出已建档案。每次新建一个档案，都更新这个索引（用 mcp__obsidian-706-skills__patch_note 追加一行）。

A.6 用户审阅 + 立刻试一次

把档案的 §三 元层 + §四 译者层呈给用户审阅（这两块最容易抽错）。用户确认后告诉他：

档案建完了。下次只要说"用 [作家]-[译者] 的风格改写..."，我就会自动加载这个档案。
现在要不要直接试一下？给我一段你想改的内容。

不要让用户带着空档案离开——让他立刻验证一次 transfer 可用。

Phase B · 风格迁移（Style-Transfer）

B.0 加载档案

用 mcp__obsidian-706-skills__read_note 读取 style-profiles/[作家]-[译者].md。

如果用户没指定译者，先问——不要默认。

如果档案不存在，转 Phase A，先建档案。

B.1 输入分析（段落级切分 + 事实提取）

把用户的草稿做段落级切分。对每一段，判断：

• 这一段是 叙事 / 描写 / 议论 / 对话 / 通知信息 / CTA 中的哪一类？
• 这一段的事实点有哪些？（列出来作为 Phase C.1 的事实保留检查清单）
• 这一段的核心意图（用户想让读者感受什么）？

信息类段落（活动时间地点、报名链接、价格、二维码）不做风格迁移——直接保留原样。这是硬规则。Borges 写不出"5 月 10 日 19 点 706 会客厅"，强行改写只会损坏功能性信息。

B.2 主题适配判断

如果用户的草稿主题与该作家的题材偏好差异巨大（例如：用博尔赫斯风格写 706 共居招租通知），先在改写前告知用户并给一个判断：

博尔赫斯几乎不写当代生活和社群组织。直接套他的声口写共居招募会有违和感。
我有三个选项：
A. 仅迁移句式与节奏层（保留博尔赫斯的句法骨架，但不强求他的题材偏向）
B. 把它作为博尔赫斯式的思想片段来写（一段以共居为出发点的短哲思），但你的实用信息要单独一段，不进风格迁移
C. 换一个题材更适配的作家×译者组合（如本雅明、汪曾祺）
你想走哪一条？

不要默默地"硬适配"——会出怪文。这是设计原则之一：不蛮干。

B.3 改写

按 references/transfer-prompt.md 的模板，对每个待迁移段落构造 prompt 并改写。

关键设计点：

• 事实清单是结构化注入的——不是让模型从原段自己提取
• 示例段落只放 3 条最相关的（按段落类型筛选），避免 prompt 膨胀
• 显式禁止抄连续 5 字以上短语，配合 Phase D 的 n-gram 兜底

B.4 拼装

逐段改写完成后拼装成完整草稿，保留段落顺序和未迁移段落原样。

Phase C · 双重批判循环（Critique Loop）

按 references/critique-prompt.md 跑两个独立 loop。

C.1 事实保真检查（必做，最多 1 轮重写）

LLM 输出 JSON：{"missing": [...], "added": [...], "twisted": [...]}

任一字段非空 → 自动重写一次。第二次仍不通过 → 升级到用户人工判断，不要无限循环。

C.2 声口保真检查（最多 2 轮重写）

LLM 评估五项 + 0–10 打分：

1. 句长 / 句式 / 标点是否匹配？
2. 词汇语域是否匹配该译者？
3. 节奏是否匹配？
4. 是否落入了该作家不会涉足的题材或修辞？
5. 是否有"AI 腔"残留？

收敛规则：

• 打分 ≥ 8 → 通过
• 6 ≤ 打分 < 8 → 定向重写一次再批
• 打分 < 6 → 第二次重写。仍 < 8 → 升级用户

硬上限 2 轮——避免自批自改的螺旋。

C.3 用户在环

呈给用户的格式：

【段 N · 改写】
原稿：
{original}

改写：
{transferred}

声口贴近度：8/10
事实保真：✅
评注摘要：{1-2 句}

让用户回复 "通过" / "再改改，要更 X" / "这段不要改了用原稿" 之一。逐段确认。

Phase D · 原创性自检 + 透明度脚注

这是发布前的硬关卡，不能跳。

D.1 N-gram 比对（脚本化）

调用 scripts/originality_check.py：

python3 scripts/originality_check.py \
  --draft <draft.md> \
  --profile <706-skills/style-profiles/[作家]-[译者].md> \
  --mode public

阈值（public 模式）：连续 7 个汉字 OR 5 个 jieba token 完全一致即标记。

输出 JSON：{"flagged": [{"phrase": "...", "matched_in_sample": "...", "sample_id": ...}, ...]}

D.2 LLM 改写命中片段

对每个 flagged 短语，做局部改写：

"{flagged_phrase}" 与目标作家的示例段落连续重合 ≥ 7 字。
请在不丢失语义和声口的前提下，改写这一短语，使之不再连续重合。
仅输出改写后的短语。

替换回正文，再跑一次 D.1 验证。

D.3 透明度脚注建议

输出最终稿时，在末尾加一段建议（不强加）：

【建议在文末注明】
本文写作风格参考了 {作家}（{译者} 译）。改写过程使用了 AI 协助。

让用户决定要不要加。706 公开发布默认建议加上，但这不是 AI 强制的。

关键原则（执行时严守）

译者是一等公民

档案文件名永远是"作家-译者"。不存在只写作家不写译者的档案。如果用户说"就用村上春树"，必须先问"林少华还是赖明珠"。

主题适配不能蛮干

作家有他的题材边界。让博尔赫斯写共居招租，让卡佛写学术沙龙开场白，违和感是必然的。Phase B.2 的判断要诚实地告诉用户。

信息段不迁移

活动时间地点、价格、报名链接、二维码——这些永远保持原样。声口迁移只作用于叙事、描写、议论、过渡这几类段落。

不要"创造"语录

Phase C.1 的 added 字段是硬关卡。模型在迁移声口时很容易脑补出"作家会说的金句"——必须拦住。

Originality check 不能跳

公开发布前必须跑 D.1。这是版权风险防线，没有讨价还价空间。

Critique 不超过 2 轮

自批自改的螺旋不会让结果更好。卡 2 轮就升级用户。

参考文件

• references/profile-schema.md — 风格档案的 markdown 模板（详细字段定义）
• references/transfer-prompt.md — Phase B.3 的 prompt 模板全文
• references/critique-prompt.md — Phase C 的两个批判 prompt 模板
• references/anti-patterns.md — 常见失败案例与对应修法（持续累积）
• scripts/originality_check.py — Phase D.1 的 n-gram 比对脚本

与其他 skill 的协作

• + 706-notion-writer：先用 706-notion-writer 出 706 调性的初稿 → 再用本 skill 转译成某外国作家声口（典型组合）
• + wechat-publish：本 skill 输出最终稿 → 交给 wechat-publish 做公众号排版
• + xhs-copywriter：xhs-copywriter 处理小红书的固定 706 调性；本 skill 处理"想用文学声口的"特殊场景，两者互斥