le-wechat-article v1.3：融合 human-writing 活人感写法（材料关 / 说话位置 / 活人感审读 + check_prose.py 双自检）；附 check_article front matter 剥离修复
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leroy
@@ -61,7 +61,7 @@ skills/
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触发方式：「写篇公众号文章」「把这份素材整理成推文」「同步到公众号草稿箱」。
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方法论来源（只借机制，不复制表达）：[mp-article-writor](https://github.com/balabalabalading/huuuuuuho-skills/tree/main/skills/mp-article-writor)（MIT，类型路由 / 去模板化 / 语义保真）· [wechat-article-skills](https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills)（Apache-2.0，产出配额 / AI 味指纹 / 机器自检）。
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方法论来源（只借机制，不复制表达）：[mp-article-writor](https://github.com/balabalabalading/huuuuuuho-skills/tree/main/skills/mp-article-writor)（MIT，类型路由 / 去模板化 / 语义保真）· [wechat-article-skills](https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills)（Apache-2.0，产出配额 / AI 味指纹 / 机器自检）· [human-writing](https://github.com/KKKKhazix/human-writing)（MIT，活人感写法 / 说话位置 / 模型腔硬禁与 check_prose 检查器）。
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排版主题库直接引入：[gzh-design-skill](https://github.com/isjiamu/gzh-design-skill)（AGPL-3.0）的 6 套主题组件库、平台合规校验器与预览页脚本，存放于 `skills/le-wechat-article/references/themes/` 并适用其原协议（边界与修改声明见该目录 README）。
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@@ -30,4 +30,6 @@
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方法融合自两个开源项目（仅借机制与方法，未复制表达）：[mp-article-writor](https://github.com/balabalabalading/huuuuuuho-skills/tree/main/skills/mp-article-writor)（MIT）的类型路由、去模板化审读与语义保真；[wechat-article-skills](https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills)（Apache-2.0）的产出配额、AI 味指纹阈值与机器自检思想。
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活人感写作法（材料关 / 说话位置 / 行文规则 / 模型腔硬禁清单）与 `check_prose.py` 检查器提炼自 [KKKKhazix/human-writing](https://github.com/KKKKhazix/human-writing)（MIT），按本工坊的文章类型体系适配，出处标注见 [references/human-voice.md](references/human-voice.md) 与审读手册致谢。
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排版主题库（`references/themes/` 与配套校验/预览脚本）**直接引入**自 [gzh-design-skill](https://github.com/isjiamu/gzh-design-skill)（AGPL-3.0，甲木 Jiamu × 摸鱼小李）——该部分适用其原协议，本 skill 其余部分为 MIT，边界与修改声明见 [themes/README.md](references/themes/README.md)。
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@@ -20,7 +20,7 @@ description: >
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- **真实性是底线。** 每个事实性陈述都要能追溯到用户素材、公开可验证信息或用户声明的个人经历。素材不足就明说缺什么，不为凑篇幅编造细节、数据、经历或情绪。
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- **类型决定写法。** 不同文章类型有不同的开头、节奏和审读标准（见 [references/article-types.md](references/article-types.md)），不把所有文章写成一种腔调。
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- **修改不得走样。** 审读修改时保护事实、否定、范围、时间、归因和确定程度——不得把相关写成因果、可能写成确定、计划写成已完成。
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- **判断放参考、数数放脚本。** 结构和审读的判断读 references/；能机器量的（标题层级、加粗密度、金句数、表格、中英文间距）交给 `check_article.py`，不靠眼睛。
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- **判断放参考、数数放脚本。** 结构和审读的判断读 references/；能机器量的（标题层级、加粗密度、金句数、表格、中英文间距）交给 `check_article.py`，模型腔硬禁（翻案腔、破折号、冒号、黑话、路标）交给 `check_prose.py`，不靠眼睛。
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## 工作流
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@@ -49,10 +49,12 @@ description: >
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画像还是空模板、或所选账号没有分节时，用其中的「首访问题」问用户一次，把答复写回该文件（此文件随本 skill 存放，属于个人资产）；每个账号首次使用各问一次，之后不再重复问。事实卡留空则跳过，用户随时可补。画像与事实卡都不能覆盖类型路由、事实核查和真实性底线。
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**校准结果是固定停点（轻量）**：展示本次将采用的约束——该账号画像要点（定位/声音/文末块/排版主题）、将取用的事实卡条目、敏感词要求——用户确认或调整后进第 3 步。画像早已填好、无新信息时也要展示：给用户当场临时调整的机会（如本文换排版主题、跳过文末块），展示可精简为几行。
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**校准结果是固定停点（轻量）**：展示本次将采用的约束——该账号画像要点（定位/声音/文末块）、**排版主题选择**、将取用的事实卡条目、敏感词要求——用户确认或调整后进第 3 步。**排版主题以选择题呈现**：按文章类型从 [themes/theme-index.md](references/themes/theme-index.md) 给出 1 个推荐主题（附一句理由）+ 2–3 个备选（各附一句适用理由），该账号画像的默认主题标注出来；用户回复主题名或序号选定，说「按推荐」即用推荐项（可用 AskUserQuestion 出选项）。画像早已填好、无新信息时也要展示：给用户当场临时调整的机会（如换排版主题、跳过文末块），展示可精简为几行，但主题选择题不省。
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### 第 3 步：大纲与图位
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起草大纲前先过**材料关**（[human-voice.md](references/human-voice.md) 第一节）：非虚构正文计划 ≥1200 字的，先列**至少 5 件可追溯的具体材料**（动作、数字、时间、原话、失败、代价、后续，注明来自用户哪句话或哪份可靠来源），并确认能组成一条实际过程；大纲每个主要小节标注依托的材料。列不出 5 件——能检索的先研究再重新计数；依赖用户经历的回第 1 步用「三问」一次问全；仍不足就**缩题或压短篇幅**，不靠推演和重复解释灌字数。
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按所选类型的结构骨架起草大纲，同时规划图位（按 style-rules 的密度档位表选一档）。每个图位标注「信息位 / 节奏位」：
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- **信息位**：删掉这张图读者会**看不懂**（流程、结构、数据、对比）→ 图上文字逐字取自文章
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@@ -64,11 +66,14 @@ description: >
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### 第 4 步：写初稿
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遵守 style-rules 的全部硬规则（标题层级、表格限制、中英文间距、直角引号），并满足产出配额——这些规则不靠自觉，第 6 步有脚本核验：
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动笔前读 [human-voice.md](references/human-voice.md)（活人感写法），内部回答「说话位置五问」——不把答案原样交给用户。活人感按类型分浓度（叙事/复盘高、技术/教程克制、简报不加），它来自材料与信息来路，不是口头禅与假细节。
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遵守 style-rules 的全部硬规则（标题层级、表格、中英文间距、直角引号），并满足产出配额——这些规则不靠自觉，第 6 步有脚本核验：
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- **加粗是扫读落点**：每 100 字左右一处，连续 200 字不得没有；每个小节至少一处。验收标准：把全文加粗按顺序连起来读，应该是一篇能独立看懂的缩写版
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- **摘要 ≠ 导语**：front matter 的 digest 与正文开头导语不得是同一句话
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- **金句卡至多一处**：`> 金句。 —— 出处`，多了就退化成装饰
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- **金句卡至多一处**：`> 金句。（出处）`，多了就退化成装饰
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- **模型腔硬禁**（human-voice.md 第七节，`check_prose.py` 核验）：翻案腔零容忍、正文无破折号、冒号只引人物直接原话、黑话与洞察路标清零
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初稿写到 `article.md`，同时复制一份完整副本到同目录 `review-baseline.md`。基线在终稿交付前不得修改——第 5 步审读要对照它检测语义漂移。
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@@ -76,7 +81,7 @@ description: >
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两项审读，各起独立 subagent（关注点不同，混在一次会顾此失彼），都给它：作者素材、`review-baseline.md`、当前 `article.md`、文章类型、[references/review-playbook.md](references/review-playbook.md)。
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**5a 内容审读**——按手册输出意见清单（每条含位置、可观察的问题、对阅读的影响、必须保留的信息、建议方向）：去模板化、AI 味指纹（按防误判阈值，命中本身不是修改理由）、语义保真风险（对照基线标出可能改变事实/否定/范围/条件/时间/归因/确定程度/立场的位置）。
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**5a 内容审读**——按手册输出意见清单（每条含位置、可观察的问题、对阅读的影响、必须保留的信息、建议方向）：去模板化、AI 味指纹（按防误判阈值，命中本身不是修改理由）、**活人感审读**（谁在说 / 推进 / 表演性中文 / 结尾 / 冷读）、**模型腔硬禁清单**（命中即必改，与合规同级）、语义保真风险（对照基线标出可能改变事实/否定/范围/条件/时间/归因/确定程度/立场的位置）。
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**5b 事实核查 + 合规扫描**——数字、事件、产品名、引用是否可追溯到素材；平台合规逐类扫描（违禁内容、广告法绝对化用语、医疗金融承诺、未授权素材、画像自定义敏感词清单）——**合规命中一律必改，与 AI 味的建议级不同**。
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@@ -90,10 +95,12 @@ subagent 可以给出「没有需要修改的问题」；不要为填满清单
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**长文终审**（正文 ≥2500 字或类型为测评/复盘/叙事/技术）：修改完成后、交付前，再起一个 subagent 对照「作者素材 + 基线 + 当前稿」做终审——只查三件事：新增/遗漏/强化了主张没有、合规清零没有、HKR 一句话总评。轻稿（简报 <2500 字）跳过终审，主 agent 自查即可。
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然后跑自检直到退出码为 0：
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然后跑双脚本自检，直到两个退出码都为 0：
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```bash
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python3 scripts/check_article.py <文章目录>/article.md --type <主类型>
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# 活人感硬禁：fail 项清零；「需人工判断」项按语境裁决，不改也说明理由
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python3 scripts/check_prose.py <文章目录>/article.md
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```
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脚本输出加粗串读提要——自己读一遍那一串，像词云或像把段落重念一遍都是挑错了落点，这要人来判断，脚本量不了。
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@@ -104,7 +111,7 @@ python3 scripts/check_article.py <文章目录>/article.md --type <主类型>
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0. **图片生产（默认执行，用户明确不要图时才跳过）**：正文图位与封面按 [visual-production.md](references/visual-production.md) 生产——交给 ckm-banner-design，或 SVG 自绘 + 浏览器截图均可，满足 brief 验收点即可。信息位图上的文字**逐字取自文章**，配色与所选排版主题一致；可编辑源文件（SVG/HTML）随 PNG 一起保留在 `imgs/src/`。生成后把正文图位占位替换为 `imgs/<文件名>.png` 真实路径——**终稿不得残留 placeholder**（此时 check_article 不再加 `--allow-placeholder`）。
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1. 排版转换。默认走**主题引擎**——6 套实战主题组件库，融合自 gzh-design-skill（AGPL，见 [themes/README.md](references/themes/README.md)）。主题以**该账号**画像的「排版偏好」为默认，按文章类型对照 [themes/theme-index.md](references/themes/theme-index.md) 的适用场景校准（教程/测评→摸鱼绿、深度观点→红白色系、设计科技→石墨极简、随笔→留白禅意、对比评测→摸鱼票据、内刊复盘→橄榄手记）；选定后按 [themes/ENGINE.md](references/themes/ENGINE.md) 读该主题组件库 + 通用组件库装配 HTML，装配完**校验到全绿才算完成**：
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1. 排版转换。默认走**主题引擎**——6 套实战主题组件库，融合自 gzh-design-skill（AGPL，见 [themes/README.md](references/themes/README.md)）。主题用**第 2 步停点用户选定的**（画像默认 + 当场调整的结果）；若停点被「一口气跑完」豁免跳过，按文章类型对照 [themes/theme-index.md](references/themes/theme-index.md) 的适用场景自动选（教程/测评→摸鱼绿、深度观点→红白色系、设计科技→石墨极简、随笔→留白禅意、对比评测→摸鱼票据、内刊复盘→橄榄手记），并在交付时说明选择理由。选定后按 [themes/ENGINE.md](references/themes/ENGINE.md) 读该主题组件库 + 通用组件库装配 HTML，装配完**校验到全绿才算完成**：
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```bash
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python3 scripts/validate_gzh_html.py <文章目录>/article.html
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@@ -148,7 +155,7 @@ python3 scripts/publish_draft.py <文章目录> --title "标题" --digest "摘
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## 失败模式与停手点
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- **素材不足以支撑所选类型** → 停下来列出缺什么，让用户补素材或换类型；不编造垫稿。
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- **素材不足以支撑所选类型** → 停下来列出缺什么：能检索的先研究；要用户补的用 human-voice「三问」一次问全；研究后仍不足就缩题或压短篇幅，**宁可明显短于目标字数，不用推演和重复解释填满**；不编造垫稿。
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- **审读意见互相冲突**（如保真要求与去模板化要求打架）→ 按手册判断顺序裁决：保信息 > 保类型 > 保作者声音 > 改表达；裁决不了的带两案问用户。
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- **用户要「直接发表/群发」** → 拒绝：同步止于草稿箱，发表由用户在公众号后台手动完成；凭证缺失时给配置指引并停，不代填。
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- `check_article.py` 跑不过且原因不明 → 先修硬规则项；脚本本身出错时报告错误，改为人工对照 style-rules 逐项检查，不假装通过。
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@@ -159,7 +166,9 @@ python3 scripts/publish_draft.py <文章目录> --title "标题" --digest "摘
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- 不在简报类文章里强加个人故事、情绪曲线或价值升华；不为提高「共鸣」编造经历。
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- 不用「随着 AI 的发展」「综上所述」这类零信息套话开头收尾；连接词只在承担真实顺序、转折、总结功能时保留。
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- 不把技术术语当 AI 味删掉；技术解析保持应有正式度，不统一改成聊天语气。
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- 不在没跑 check_article.py 的情况下宣称「自检通过」。
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- 不在没跑 check_article.py 和 check_prose.py 的情况下宣称「自检通过」。
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- 不写翻案腔——先立误解再推翻（「不是A，而是B」及一切变形）一次也不行，判断从正面下。
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- 不添无来源的精确细节（时间、神态、天气、摆设、突现原话），不穿论坛服装（口头禅、粗口、错别字不是活人感）。
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- 不把作者画像、素材中的私人内容复制进交付物或对外文件。
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- 未获「一口气跑完」授权时，不把停点之间的多个步骤合并进同一回合执行。
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- 不把「在回复中展示了产物」当作「已获得确认」——确认只能来自停点之后用户的下一条消息。
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@@ -168,7 +177,8 @@ python3 scripts/publish_draft.py <文章目录> --title "标题" --digest "摘
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- 五类型路由与各类型结构：[article-types.md](references/article-types.md)
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- 公众号排版硬规则、标点规范、产出配额、标题规范：[style-rules.md](references/style-rules.md)
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- 审读手册（去模板化 + AI 味指纹 + 平台合规 + 语义保真）：[review-playbook.md](references/review-playbook.md)
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- 审读手册（去模板化 + AI 味指纹 + 活人感审读 + 模型腔硬禁 + 平台合规 + 语义保真）：[review-playbook.md](references/review-playbook.md)
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- 活人感写法（材料关 / 说话位置 / 行文规则 / 分型浓度 / 成稿硬禁）：[human-voice.md](references/human-voice.md)
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- 排版主题库与装配规则（6 主题 + 通用组件 + 引擎规则，AGPL 来源与协议边界）：[themes/README.md](references/themes/README.md) · [theme-index.md](references/themes/theme-index.md) · [ENGINE.md](references/themes/ENGINE.md)
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- 作者画像（风格；个人层 + 分账号层，渐进填充）：[author-profile.md](references/author-profile.md)
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- 常用事实卡（作者本人事实，渐进填充）：[topic-facts.md](references/topic-facts.md)
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@@ -17,6 +17,7 @@
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4. 有没有特别喜欢/不能接受的表达方式？（口语化程度、能否用梗、第一人称习惯）
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5. 文末固定要加什么？（关注引导/签名/往期推荐/什么都不加）
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6. 排版偏好？（从 themes/theme-index.md 的 6 套主题选默认：摸鱼绿 / 红白色系 / 石墨极简 / 留白禅意 / 摸鱼票据 / 橄榄手记；简报类默认走 md2wechat 轻稿快档）
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7. （可选）贴两三段你自己写的旧文或聊天记录作语气样本——只用于校准用词习惯与口语程度（语气层最弱的一层），不模仿口头禅，更不能替代材料与说话位置（见 [human-voice.md](human-voice.md)）
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## 个人层（全账号通用）
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@@ -0,0 +1,66 @@
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# 活人感写法（第 4 步写初稿时加载）
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> 方法论提炼自 [KKKKhazix/human-writing](https://github.com/KKKKhazix/human-writing)（MIT，活人感写作 skill），按本工坊的文章类型体系适配。核心论点：**活人感第一来自材料，第二来自说话位置，最后才是语气。** 口头禅、玩梗、错别字、粗口不是活人感；无来源的「凌晨三点的冷咖啡」是假细节，越具体 AI 味越重。
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## 一、动笔前先过材料关
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- 非虚构正文计划超过 1200 字时，先逐条列出**至少 5 件具体材料**（动作、数字、时间、地点、原话、失败、代价、后续结果），注明来自用户哪句话或哪份可靠来源。概括性类别（「一些案例」）不算，五条相邻的道理也不算——要能组成一条实际过程。
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- 列不出五件：能检索的先研究再重新计数；依赖用户经历的，用下方「三问」一次问全；用户不让问且研究后仍不足，**缩题或写短稿**，宁可明显短于目标字数，不用重复解释和推演灌字数。
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- **三问**（问用户，一次问完）：你和这件事实际发生过什么关系？哪个瞬间、数字、动作或原话最让你在意？你现在最想说的判断是什么？
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## 二、找到说话位置（内部回答，不交给用户）
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1. 谁在说这件事——他凭什么知道，哪些只是在推测。查资料、亲历、行业熟悉、认真研究后形成判断，四种位置都行；**不能把查资料写成亲历，把猜测写成内幕**。没有亲历作者也不消失——仍然可以交代更相信哪种解释、哪条材料改变了看法。
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2. 什么事让他现在想说（一条新闻、一次经历、一个想不通的小事）。
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3. 手里能托住文章的东西（优先动作、数字、原话、失败、代价、后果）。
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4. 他对哪一点有明确判断，依据是什么，到哪里为止。
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5. 读者读完上一段，最自然会追问什么。
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## 三、最有活人感的东西是信息来路
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每篇**挑一两项**自然出现，全部凑齐会变成新模板：
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- 哪件事让作者留意到这个问题
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- 他一开始怎样理解，后来被哪条材料纠正
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- 哪个细节只有做过这件事的人才会注意
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- 哪两份资料打架，最后怎么取舍
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- 哪个判断只是个人看法，作者愿意承担但不冒充定论（「这块我也没完全弄明白」后面必须真有信息）
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## 四、行文规则
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- **开头尽快碰到事情**。直答、讲刚发生的一幕、或从一个反常的小事实说起；不预告全文结构。
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- **每段新增一件东西**。新事实、新动作、新例子、新区别、新后果都算；同一观点换说法不算推进。后一段接住前一段留下的问题——推进靠材料和因果，不靠「更深一层」「真正的问题」这类路标。
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- **句子主干先行**。先让主语和动作出现，时间、原因、条件、例子往后接。一句话三四个「的」时，把做事的人提到前面。长定语拆成小句。
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- **松紧呼吸**。句长要有高低差——十个字的句子可以挨着四十字的句子；连续短句像敲桌子，连续长句让人等不到落脚。段落不必等长，普通地方普通地结束；单句成段只留给确实需要停一下的地方。
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- **连词减半**。「因为/所以/但是/同时/此外」中文小句靠语序和事理就能相接，删掉一半，读不断的不补回来。
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- **动词不名词化**。「对方案进行了调整」写「把方案改了」；「实现了收入的增长」写「多挣了多少」。
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- **该重复就重复**。一段里「修表」可以出现四次；为躲重复换同义词（修表→这门手艺→这项技能）文章会油。
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- **感情写出来就停**。动作、物件、原话已经传出情绪，不要追在后面替读者解释。比喻落下不翻译含义。
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- **允许正常的不完美**。正常的重复、补充、自我修正、短暂岔话都可以——但每处要从眼前内容长出来，不按固定间隔表演随意。
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- **判断可以偏、可以有情绪**。把依据放在附近；材料支持七成就说到七成，剩下三成承认不知道，比补五个限定词更可信。幽默从事情自身的荒唐处出来（宏大说法碰到现实小麻烦的落差），不另编笑话，笑点落下继续讲事。
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- **知识等走到那里再出现**。背景能解释人物为何只能这样选、改变风险、推翻直觉才放进来；只证明作者知道很多的删。绕出去要带回一件东西，否则是知识展览。
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- **写完就停**。不强行升华、首尾呼应、时代意义；不在末段重新摘要全文。
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- **判据句**（校准方向用）：「他毕业后离开上海，去了成都。那套量化程序已经跑过一段时间，他觉得可以全职试试。收入会不会稳定，当时没人知道。」——给动作、条件与风险；「他关掉一条好走的路，把命运押上赌桌」只有姿势。
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## 五、假细节与假口语红线
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- **无来源的精确时间、神态、天气、房间摆设、烟酒食物、突现的原话，全部不要**——装饰性细节只负责画面显得真实，不改变理解就删。好细节会改变理解：一笔价格说明风险，一段原话说明关系，一次失败说明旧办法为何行不通。
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- **不穿论坛服装**。「老铁」「兄弟们」「咱就是说」「泡杯茶慢慢说」只在说话者真会这样说时留。不为制造活人感主动加粗口、错别字、三连省略号、括号吐槽。
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- 用户说「看见」，不能扩成「试过」；用户给截图，不能补注册、付款和成功运行；记不清原话就写大意或请他确认。
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## 六、按文章类型分浓度
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- **叙事 / 复盘类**：浓度最高。信息来路、自我修正、真实犹豫、带立场的判断都用上；素材里的失败和代价优先保留。
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- **技术 / 教程 / 测评类**：克制。保持术语与正式度（不统一改聊天语气），活人感主要来自：亲历过的坑与失败处理、真实的使用代价、明确的个人取舍（「我的看法是值，但只对每周真拍两天的人值」）。
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- **简报类**：基本不加。事实与条目本身就成立，强加个人故事违反反例黑名单。
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## 七、成稿硬禁令（第 6 步 `check_prose.py` 机器核验，命中即 FAIL）
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- **翻案腔零容忍**（一次也不行，禁的是动作不是字面）：「不是A，而是B」「并非…而是…」「不在于…而在于…」「与其说…不如说…」「表面…实际…」「看似…实则…」「你以为…其实…」「回头才发现」「A不重要，重要的是B」及一切变形。判断直接从正面下，先给判断再给依据。
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- **三项以上同构排比**：留两项，第三项换说法或删。
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- **破折号（——、—、–）正文清零**；**冒号只许引出人物直接原话**（「一句话总结：」「核心是：」禁），网址、代码、机器字段除外。
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- **洞察路标**：「更微妙的是」「还有一层」「只说对了一半」「值得注意的是」「需要指出的是」「从某种意义上说」「说白了」「说穿了」「先说结论」。
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- **抽象名词配具体动词的抒情**（时间保管细节、岁月磨平、焦虑显形）；**名词化句式**（进行了/实现了/完成了对/起到了…作用）；**商业黑话与借喻**（赋能/抓手/闭环/底层逻辑；仓库、温度、死亡、浪潮、钥匙、底座包装抽象概念）。
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- 「不只…还…」是正常递进可以用；出现在翻案位置按翻案腔处理。原话命中禁令时改转述，不靠引号保留。
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完整禁令与改法见 [review-playbook.md](review-playbook.md) 的「模型腔硬禁清单」；机器核验见 `scripts/check_prose.py`（改禁词必须同步改脚本，不让脚本偷偷多一套规则）。
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@@ -48,7 +48,7 @@ AI 味的本质是**太顺、太均匀、没有取舍**——不是用词高级
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| # | 指纹 | 典型样子 | 强度 |
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|---|------|---------|------|
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| 1 | 万能背景开头 | 「随着 AI 技术的发展」「在当今这个时代」 | 强 |
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| 2 | 「不是 X，而是 Y」滥用 | 单次是修辞，**800 字内 ≥3 次**才算命中 | 强 |
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| 2 | 翻案腔 | 单次即命中——已升级为硬禁，见下方「模型腔硬禁清单」（check_prose.py 核验） | 强 |
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| 3 | 面面俱到没取舍 | 利弊前提例外全讲一遍，什么都不得罪 | 强 |
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| 4 | 空洞祝福收尾 | 「愿你…」「你值得…」谁都适用谁都记不住 | 强 |
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| 5 | 工整排比成瘾 | 单处排比是好文笔，**几乎每节都排比**才算 | 中 |
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@@ -65,6 +65,49 @@ AI 味的本质是**太顺、太均匀、没有取舍**——不是用词高级
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**防误判**：拿不准时宁可不报；文章主题本就关于价值观时谈意义是切题；体裁本身工整（清单文）时排比是设计。诊断目的是让稿子看清自己哪里偷懒，不是凑数找毛病。
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## 活人感审读（正面检查，与 AI 味指纹互补）
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> 方法论改写自 [KKKKhazix/human-writing](https://github.com/KKKKhazix/human-writing)（MIT）。指纹只指出「太平滑」，这一节回答「哪里能看出是一个人在说话」。
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**谁在说**——读完回答四件事：
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- 作者凭什么知道这件事（亲历 / 做过调查 / 熟悉行业 / 查完资料形成判断，四种位置都行；**查资料不能写成亲历，猜测不能写成内幕**）
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- 哪一处能看出他真的在意
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- 哪个判断有材料托着、哪个情绪有动作或关系托着
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- **哪几段换一个模型也能原样写出来**——这类段落优先处理：补信息来路、作者取舍、具体材料；没东西可补就删。不要用加「我觉得」「说真的」修复匿名感，声音来自取舍
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**推进**——给每段标一个主要作用（动作/事实/解释/例子/疑问/判断/背景/情绪）：连续几段做同一件事会拖；后段没接住前段留下的问题要调序；只把前段换套说法的直接合并或删。**压缩试验**：删掉三分之一后事实、动作、判断和阅读体验几乎没变，说明原稿在注水，保留删短的版本。
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**表演性中文**：
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- **假深刻**——单独截图好看、放回正文没增加事实/解释/情绪的句子，大部分删；连续几段用短判断收尾，留最有材料的一处
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- **假具体**——精确时间、天气、神态、房间摆设、突现的原话，逐项问来自哪里、会不会改变后文；无来源也无作用就删。好细节改变理解（一笔价格说明风险，一段原话说明关系），装饰性细节只负责画面
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- **假口语**——称呼语、粗口、错别字只在说话者真会这样说时留
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- **抽象名词**——连续出现时问谁做了什么、影响谁、钱时间责任落在哪；一句话能原样换进十篇商业文章，说明没有当前材料
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- **比喻换场**——短距离出现三套借喻（道路/战争/建筑/温度/仓储/海洋/身体）先全部还原本义，本义已清楚的一个也不放回
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**结尾**——把最后两段分别删掉再读，删掉更有力就让文章提前结束；最后一段重新概括全文的先删；搜「时代、文明、未来、世界、历史、奇迹、所有人、全人类」——正文没有持续处理这个尺度，结尾回到具体事实、人物动作或当前判断。
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**冷读**（暂时忘掉规则只回答）：哪里让我相信作者确实知道这件事？哪里让我愿意继续读？哪一段像人在处理一个问题、哪一段像模型在完成写作任务？哪句话说得比材料大？文章在哪一句已经结束？
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## 模型腔硬禁清单（命中即必改，与平台合规同级；`check_prose.py` 机器核验）
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禁的是修辞动作，不是字面——换一套字做同一个动作仍算命中。改法只有一种：找到这句话原本想下的判断，从正面说出来，依据放旁边；不找另一种漂亮句式替换。
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| 类别 | 内容 |
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|---|---|
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| 翻案腔 | 先立一个读者并没有的误解再推翻抬价，**一次也不行**。外衣：不是A而是B / 并非…而是… / 不在于…而在于… / 与其说…不如说… / 表面…实际… / 看似…实则… / 你以为…其实… / 回头才发现 / A不重要，重要的是B / 答案恰恰相反，及一切变形。文章真用材料走过从误解到修正的过程，可保留一次自我修正，但不穿任何外衣 |
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| 同构排比 | 三项以上同一句型/引导词连排，留两项，第三项换说法或删 |
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| 名词化 | 进行了 / 实现了 / 完成了对 / 起到了…作用 / 具有…意义，还原成直接动词 |
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| 提示性冒号 | 冒号只允许引出人物直接原话；「一句话总结：」「核心是：」禁；网址、代码、机器字段除外 |
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| 破折号 | ——、—、– 正文清零（金句卡出处用全角括号） |
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| 洞察路标 | 说白了 / 说穿了 / 先说结论 / 更微妙的是 / 还有一层 / 只说对了一半 / 值得注意的是 / 需要指出的是 / 从某种意义上说 |
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| 绝对禁词 | 赋能、抓手、商业闭环、价值闭环、能力沉淀、拉通、底层逻辑、顶层设计、认知跃迁、价值释放、能力建设、降本增效、内容矩阵、全链路、组合拳、打开想象空间、结构性机会、关键命题、深层逻辑、技术底座、公共底座、技术主权、单点风险、主脊柱、材料锚点、认知增量、迭代闭环——改成人、动作、钱、时间与后果 |
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| 语境词（本义成立保留） | 沉淀、颗粒度、对齐、协同、链路、生态位、心智、范式、方法论、核心变量、打法、想象空间、闭环——给普通事情抬价时才改写 |
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| 抒情借喻 | 抽象名词配具体动词（时间保管细节、岁月磨平、焦虑显形）；仓库、抽屉、温度、死亡、坍塌、浪潮、钥匙、底座包装抽象概念。写具体事物不受影响。安放、抵达、微光、褶皱、丰盈、滚烫、轻盈等词给抽象概念穿衣服时删。「」自造短语一篇出现三处以上多半在造金句，拆掉 |
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「不只…还…」是正常递进可以用；出现在翻案位置、用来给下文抬价时按翻案腔处理。原话命中禁令改成转述，不靠引号保留。第 6 步跑 `scripts/check_prose.py`，fail 项与本清单一致；增删禁词必须同步改脚本，不让脚本偷偷多一套规则。
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## 其他审读线索
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- **空泛铺垫与伪深度**：只有预告作用的开场、无解释力的格言、没有真实反对者的自我辩护——删掉不损失事实/判断/逻辑的就删
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@@ -93,4 +136,4 @@ AI 味的本质是**太顺、太均匀、没有取舍**——不是用词高级
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---
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致谢：本手册的语义保真框架与「模式不是禁词表」原则改写自 [mp-article-writor](https://github.com/balabalabalading/huuuuuuho-skills/tree/main/skills/mp-article-writor)（MIT）；AI 味指纹与阈值化防误判改写自 [wechat-article-skills](https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills)（Apache-2.0）的 ai-flavor-check 方法论。仅借方法，未复制其表达与依赖。
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致谢：本手册的语义保真框架与「模式不是禁词表」原则改写自 [mp-article-writor](https://github.com/balabalabalading/huuuuuuho-skills/tree/main/skills/mp-article-writor)（MIT）；AI 味指纹与阈值化防误判改写自 [wechat-article-skills](https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills)（Apache-2.0）的 ai-flavor-check 方法论；活人感审读与模型腔硬禁清单改写自 [KKKKhazix/human-writing](https://github.com/KKKKhazix/human-writing)（MIT）。仅借方法与清单，适配与融合为本工坊改动。
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@@ -22,6 +22,8 @@
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||||
- **专有名词**：按官方写法（macOS、iOS、GitHub、ChatGPT）；有通用中文译名的优先中文，译名不通行时首次出现标注 `中文译名（Original Name）`
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- **缩略语**：首次出现括注全称（除非广为人知）
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- **省略号**：用……，不用三个句点
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- **破折号与冒号**：正文不用任何破折号（——、—、–）；冒号只允许引出人物直接原话，网址、代码、机器字段除外（模型腔重灾区，`check_prose.py` 核验，详见 [human-voice.md](human-voice.md) 第七节）
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||||
- **硬停词与黑话**：说白了/说穿了/先说结论、赋能/抓手/底层逻辑等商业黑话零出现；详见 human-voice.md 硬禁清单
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- **日期**：完整句中用 `2026 年 10 月 5 日` 式汉字单位表达；提国外事件标注当地时间换算
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||||
- **工具名精度**：素材指向具体产品时用准确名称；素材没说名称时保留「某个模型」「AI 工具」等概括表达，不猜名字装具体
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||||
- **链接**：链接文本要能说明目标内容，不用「点击这里」「这篇」；清理短链和跟踪参数
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||||
@@ -36,8 +38,8 @@
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||||
- 每处加粗要能独立看懂：数字连着它的意思（`**省 88% Token**`），判断连着它的对象（`**打断不等于撤销**`）
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- 不加粗整句空泛概括；不在每段首句同一位置加粗；一段最多两处
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- **摘要 ≠ 导语**：front matter `digest`（进公众号后台的摘要）与正文开头导语不得逐字相同——读者会同一句读两遍
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||||
- **金句卡至多一处**：全文最有转发价值的那句写成 `> 金句。 —— 出处`；两处以上卡片退化成装饰条；不带出处就是普通引用
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||||
- **枚举用列表**：三项以上并列写成 `- **标签**：说明`，不压进一个长段落
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||||
- **金句卡至多一处**：全文最有转发价值的那句写成 `> 金句。（出处）`；两处以上卡片退化成装饰条；不带出处就是普通引用
|
||||
- **枚举用列表**：三项以上并列写成 `- **标签**，说明`（标签后用逗号，不用冒号——冒号是 check_prose 硬禁项），不压进一个长段落
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- **`---` 分隔**：只在明显转场处用，独占一行
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- **图位密度**：大纲阶段按下表选一档（统一词汇，不各说各话），写完自查数量：
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@@ -19,13 +19,13 @@
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## 智能处理（装配时必须做）
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1. **章节自动编号**：按 `##` 顺序编 01/02/03…；末章为结语/总结时用主题库指定的结语编号变体（如 `∞`）。
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||||
1. **章节自动编号**：按正文章节标题顺序编 01/02/03…（「融合」本工坊文章的章节是 `###`，按 `###` 计数——见 style-rules 标题层级，不用 `##`）；末章为结语/总结时用主题库指定的结语编号变体（如 `∞`）。
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||||
2. **英文标签**：据中文章节标题生成（实测→TEST、教程→TUTORIAL、总结→SUMMARY…），主题库有槽位才用。
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3. **正文关键词下划线（核心特色）**：对每个正文段落主动挑 1–3 个最重要短语（4–15 字），用 theme-index「正文下划线 CSS」列的值标记——优先核心观点、结论、关键数据、专有名词。原文没有加粗也要标；与写作侧「加粗是扫读落点」互补：md 里的加粗进锚点层，下划线在装配时补标。不整段划线。
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4. **引言关键词高亮**：开头金句的核心词用高亮组件。
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5. **目录**：主题库有目录组件时，从全部 `##` 挑最重要的 3 个作精选导读，不是全量章节列表。
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6. **签名区**：「融合」只在**该账号画像配置了文末固定块**时渲染（对应 style-rules「不自动追加关注引导」红线），文案逐字取自画像；画像没配就不生成签名区。原文末尾已有的签名/引导段并入这唯一一处，不在中间或多处出现。
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7. **中文全角标点**：正文标点全角（，。！？：；""''（）——…），生成时直接写弯引号；代码块/行内代码/URL/英文标识符内保持原样。
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||||
7. **中文全角标点**：正文标点全角（，。！？；（）…），生成时直接写全角。「融合」引号保持 article.md 的直角引号「」，不做弯引号转换；破折号与提示性冒号在正文禁用（human-voice 硬禁，装配不得引入）；代码块/行内代码/URL/英文标识符内保持原样。
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8. **列表**：按主题库映射规则；无专属组件时转带缩进正文段。
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## 视觉层级（3 层，防滥用）
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||||
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@@ -14,7 +14,7 @@ TYPE_RANGES = {
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||||
"简报": (1500, 3000), "测评": (2500, 5000), "复盘": (2500, 6000),
|
||||
"技术": (2500, 6000), "叙事": (2000, 5000),
|
||||
}
|
||||
FILLER_PATTERNS = ["在当今", "随着{}的发展", "综上所述", "总而言之", "值得注意的是",
|
||||
FILLER_PATTERNS = ["在当今", "随着({})的发展", "综上所述", "总而言之", "值得注意的是",
|
||||
"不难发现", "让我们来看看", "下面让我们", "众所周知"]
|
||||
HAN = r"\u4e00-\u9fff"
|
||||
|
||||
@@ -38,7 +38,8 @@ def split_blocks(md):
|
||||
def check(path, art_type, strict, allow_placeholder=False):
|
||||
errors, warns, infos = [], [], []
|
||||
md = open(path, encoding="utf-8").read()
|
||||
blocks = split_blocks(md)
|
||||
fm_pre = re.match(r"^---\n.*?\n---\n", md, re.S)
|
||||
blocks = split_blocks(md[fm_pre.end():] if fm_pre else md)
|
||||
|
||||
# ---- 标题层级 ----
|
||||
h1 = [ln for ln, f in blocks if not f and re.match(r"^# ", ln)]
|
||||
|
||||
+644
@@ -0,0 +1,644 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""检查中文成稿的硬禁令与常见模型化形状。只报警，不自动改文。
|
||||
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||||
来源：https://github.com/KKKKhazix/human-writing （MIT，版权归 Human Writing Skill
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||||
contributors）。本工坊原样引入未改检测规则；禁令清单见 references/human-voice.md
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||||
第七节与 review-playbook.md「模型腔硬禁清单」（增删禁词须同步改本脚本）。
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||||
"""
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||||
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||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import collections
|
||||
import re
|
||||
import sys
|
||||
from dataclasses import dataclass
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
|
||||
HARD_STOPS = (
|
||||
"说白了",
|
||||
"说穿了",
|
||||
"先说结论",
|
||||
)
|
||||
|
||||
HARD_JARGON = (
|
||||
"赋能",
|
||||
"抓手",
|
||||
"商业闭环",
|
||||
"价值闭环",
|
||||
"能力沉淀",
|
||||
"拉通",
|
||||
"底层逻辑",
|
||||
"顶层设计",
|
||||
"认知跃迁",
|
||||
"价值释放",
|
||||
"能力建设",
|
||||
"降本增效",
|
||||
"内容矩阵",
|
||||
"全链路",
|
||||
"组合拳",
|
||||
"打开想象空间",
|
||||
"结构性机会",
|
||||
"关键命题",
|
||||
"深层逻辑",
|
||||
"技术底座",
|
||||
"公共底座",
|
||||
"技术主权",
|
||||
"单点风险",
|
||||
"主脊柱",
|
||||
"材料锚点",
|
||||
"认知增量",
|
||||
"迭代闭环",
|
||||
)
|
||||
|
||||
CONTEXT_JARGON = (
|
||||
"沉淀",
|
||||
"颗粒度",
|
||||
"对齐",
|
||||
"协同",
|
||||
"链路",
|
||||
"生态位",
|
||||
"心智",
|
||||
"范式",
|
||||
"方法论",
|
||||
"核心变量",
|
||||
"打法",
|
||||
"想象空间",
|
||||
"闭环",
|
||||
"不丢",
|
||||
)
|
||||
|
||||
LYRIC_WORDS = (
|
||||
"安放",
|
||||
"抵达",
|
||||
"微光",
|
||||
"褶皱",
|
||||
"丰盈",
|
||||
"滚烫",
|
||||
"轻盈",
|
||||
"赤裸",
|
||||
"剥开",
|
||||
)
|
||||
|
||||
ROAD_SIGNS = (
|
||||
"更微妙的是",
|
||||
"还有一层",
|
||||
"只说对了一半",
|
||||
"值得注意的是",
|
||||
"需要指出的是",
|
||||
"从某种意义上说",
|
||||
)
|
||||
|
||||
ROAD_STRIP_CHARS = "。！？!? \n"
|
||||
|
||||
FORBIDDEN_PUNCTUATION = {
|
||||
"：": "中文冒号",
|
||||
":": "英文冒号",
|
||||
"—": "破折号",
|
||||
"–": "连接号式破折号",
|
||||
}
|
||||
|
||||
PIVOT_PATTERNS = (
|
||||
re.compile(r"(?:并)?不是[^。！？\n]{0,90}而是"),
|
||||
re.compile(r"并非[^。！？\n]{0,90}而是"),
|
||||
re.compile(r"不在于[^。！？\n]{0,90}而在于"),
|
||||
re.compile(r"与其说[^。！？\n]{0,90}(?:不如|毋宁|倒不如)"),
|
||||
re.compile(r"[。！？!?]\s*而是"),
|
||||
re.compile(r"表面(?:上)?[^。！？\n]{0,90}(?:其实|实际|实则)"),
|
||||
re.compile(r"看似[^。！？\n]{0,90}(?:其实|实际|实则)"),
|
||||
)
|
||||
|
||||
SEMANTIC_PIVOT_PATTERNS = (
|
||||
re.compile(r"(?:总|一直|曾|都)?以为[^！？\n]{2,60}?(?:其实|才发现|才明白|才知道|后来才)"),
|
||||
re.compile(r"(?:总|都|一直)以为[^！？\n]{2,60}?[。，](?:可|但|其实)"),
|
||||
re.compile(r"回头(?:看|一看)?才(?:发现|明白|知道)"),
|
||||
re.compile(r"(?:并)?不是[^。！？\n]{1,40}，(?:更|才)?是[^，。！？\n]"),
|
||||
re.compile(r"从来(?:都)?(?:不是|与[^。！？，\n]{1,12}无关)"),
|
||||
re.compile(r"答案(?:是否定的|恰恰相反)|恰恰相反"),
|
||||
re.compile(r"表面(?:上)?[^！？\n]{0,60}。[^！？\n]{0,12}(?:其实|实际|实则)"),
|
||||
re.compile(r"看似[^！？\n]{0,60}。[^！？\n]{0,12}(?:其实|实际|实则)"),
|
||||
re.compile(r"[^，。！？\n]{1,12}不重要，(?:重要|要紧)的是"),
|
||||
re.compile(r"真正[^，。！？\n]{0,16}的(?:，)?是"),
|
||||
re.compile(r"不只(?:是)?[^。！？\n]{0,90}(?:还|也)"),
|
||||
)
|
||||
|
||||
NOMINALIZATION_PATTERNS = (
|
||||
re.compile(r"进行(?:了|一次|一场|着)?[^。，！？\n]{0,10}(?:调整|优化|升级|分析|讨论|沟通|梳理|复盘|迭代|探索|尝试|思考|规划|布局)"),
|
||||
re.compile(r"实现了?[^。，！？\n]{0,14}的?[^。，！？\n]{0,6}(?:提升|增长|突破|转变|跃升|落地)"),
|
||||
re.compile(r"完成了?对[^。，！？\n]{0,16}的"),
|
||||
re.compile(r"起到了?[^。，！？\n]{0,12}的?作用"),
|
||||
re.compile(r"具有[^。，！？\n]{0,10}(?:意义|价值)"),
|
||||
)
|
||||
|
||||
CONJUNCTIONS = (
|
||||
"因为",
|
||||
"所以",
|
||||
"但是",
|
||||
"然而",
|
||||
"同时",
|
||||
"此外",
|
||||
"而且",
|
||||
"并且",
|
||||
"因此",
|
||||
"不仅",
|
||||
)
|
||||
|
||||
ROAD_SIGN_PATTERNS = (
|
||||
re.compile(
|
||||
rf"(?:^|[。！？!?]\s*){re.escape(ROAD_SIGNS[0])}[^。！？!?\n]{{0,24}}",
|
||||
re.MULTILINE,
|
||||
),
|
||||
re.compile(
|
||||
rf"(?:^|[。！？!?]\s*){re.escape(ROAD_SIGNS[1])}(?=(?:更|原因|问题|意思|考虑|变化|逻辑|价值|作用|风险|影响|值得|很少|不容易|常被|往往))[^。！？!?\n]{{0,24}}",
|
||||
re.MULTILINE,
|
||||
),
|
||||
*(
|
||||
re.compile(
|
||||
rf"(?:^|[。！？!?]\s*){re.escape(phrase)}[^。！？!?\n]{{0,24}}",
|
||||
re.MULTILINE,
|
||||
)
|
||||
for phrase in ROAD_SIGNS[2:]
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
|
||||
SOFT_MARKERS = (
|
||||
"真正",
|
||||
"本质上",
|
||||
"更深层次",
|
||||
"归根结底",
|
||||
"换句话说",
|
||||
"不可否认",
|
||||
"核心是",
|
||||
"关键在于",
|
||||
"这意味着",
|
||||
)
|
||||
|
||||
REPEATED_OPENERS = (
|
||||
"其实",
|
||||
"不过",
|
||||
"当然",
|
||||
"所以",
|
||||
"但是",
|
||||
"后来",
|
||||
"当时",
|
||||
"很多人",
|
||||
"问题是",
|
||||
"更重要的是",
|
||||
"说到这里",
|
||||
)
|
||||
|
||||
LEFT_BRANCH_PATTERNS = (
|
||||
re.compile(r"(?:^|[。！？]\s*)在[^，。！？\n]{12,70}(?:以后|之后|之前|以前|过程中|情况下|背景下)，"),
|
||||
re.compile(r"(?:^|[。！？]\s*)那些[^，。！？\n]{10,60}的[^，。！？\n]{2,30}[，。]"),
|
||||
re.compile(r"(?:^|[。！？]\s*)(?:真正|最终|最后)让[^，。！？\n]{8,70}的，是"),
|
||||
)
|
||||
|
||||
METAPHOR_FIELDS = {
|
||||
"温度": ("降温", "升温", "冷却", "余温", "温度最高"),
|
||||
"生死战争": ("杀死", "死因", "枪响", "开火", "战场", "引爆", "弹药"),
|
||||
"建筑灾害": ("坍塌", "崩塌", "地基", "砖头", "支柱", "废墟"),
|
||||
"仓储租赁": ("仓库", "库房", "租金", "取货", "入库", "库存"),
|
||||
"道路竞赛": ("赛道", "跑道", "岔路", "十字路口", "终点线", "门票"),
|
||||
"机器器官": ("齿轮", "引擎", "发动机", "血管", "骨架", "肌肉"),
|
||||
"海洋航行": ("蓝海", "浪潮", "潮水", "航船", "灯塔", "彼岸"),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class Paragraph:
|
||||
position: int
|
||||
text: str
|
||||
han: int
|
||||
sentences: int
|
||||
|
||||
|
||||
def han_count(text: str) -> int:
|
||||
return len(re.findall(r"[\u4e00-\u9fff]", text))
|
||||
|
||||
|
||||
def line_number(text: str, position: int) -> int:
|
||||
return text.count("\n", 0, position) + 1
|
||||
|
||||
|
||||
def excerpt(value: str, width: int = 72) -> str:
|
||||
value = re.sub(r"\s+", " ", value).strip()
|
||||
return value if len(value) <= width else value[: width - 1] + "…"
|
||||
|
||||
|
||||
def mask_non_prose(text: str) -> str:
|
||||
"""屏蔽代码、网址和机器元数据，同时保留字符位置与换行。"""
|
||||
|
||||
def mask(match: re.Match[str]) -> str:
|
||||
return "".join("\n" if char == "\n" else " " for char in match.group())
|
||||
|
||||
patterns = (
|
||||
re.compile(r"\A---\s*\n.*?\n---\s*(?:\n|\Z)", re.DOTALL),
|
||||
re.compile(r"```.*?```", re.DOTALL),
|
||||
re.compile(r"`[^`\n]*`"),
|
||||
re.compile(r"\]\([^\n)]*\)"),
|
||||
re.compile(r"https?://[^\s)>]+"),
|
||||
re.compile(r"<[^>\n]+>"),
|
||||
)
|
||||
masked = text
|
||||
for pattern in patterns:
|
||||
masked = pattern.sub(mask, masked)
|
||||
return masked
|
||||
|
||||
|
||||
def non_overlapping_terms(text: str, terms: tuple[str, ...]):
|
||||
matches = []
|
||||
occupied = []
|
||||
for term in sorted(terms, key=len, reverse=True):
|
||||
for match in re.finditer(re.escape(term), text):
|
||||
start, end = match.span()
|
||||
if any(start < old_end and end > old_start for old_start, old_end in occupied):
|
||||
continue
|
||||
matches.append((start, term))
|
||||
occupied.append((start, end))
|
||||
return sorted(matches)
|
||||
|
||||
|
||||
def all_matches(text: str, patterns: tuple[re.Pattern[str], ...]):
|
||||
matches = []
|
||||
for pattern in patterns:
|
||||
matches.extend(pattern.finditer(text))
|
||||
return sorted(matches, key=lambda match: match.start())
|
||||
|
||||
|
||||
def heavy_de_sentences(text: str):
|
||||
"""找出主干可能被多个“的”压到后面的长句。"""
|
||||
|
||||
matches = []
|
||||
pattern = re.compile(r"[^。！？!?\n]+(?:[。！？!?]|$)")
|
||||
for match in pattern.finditer(text):
|
||||
value = match.group()
|
||||
if han_count(value) >= 38 and value.count("的") >= 4:
|
||||
matches.append(match)
|
||||
return matches
|
||||
|
||||
|
||||
def anaphora_runs(text: str, minimum: int = 3):
|
||||
"""找出同一句里三个以上小句用同一个开头的排比。"""
|
||||
|
||||
matches = []
|
||||
for sentence in re.finditer(r"[^。！？!?\n]+(?:[。！？!?]|$)", text):
|
||||
clauses = [
|
||||
clause.strip()
|
||||
for clause in re.split(r"[，、；,;]", sentence.group())
|
||||
if han_count(clause) >= 3
|
||||
]
|
||||
if len(clauses) < minimum:
|
||||
continue
|
||||
run = 1
|
||||
for previous, current in zip(clauses, clauses[1:]):
|
||||
if previous[:2] == current[:2] and re.match(r"[一-鿿]{2}", current):
|
||||
run += 1
|
||||
if run >= minimum:
|
||||
matches.append(sentence)
|
||||
break
|
||||
else:
|
||||
run = 1
|
||||
return matches
|
||||
|
||||
|
||||
def sentence_length_cv(text: str):
|
||||
"""句长变异系数。人写的长短句差距大，模型的句长彼此接近。"""
|
||||
|
||||
lengths = [
|
||||
han_count(match.group())
|
||||
for match in re.finditer(r"[^。！？!?\n]+[。！？!?]", text)
|
||||
if han_count(match.group()) >= 4
|
||||
]
|
||||
if len(lengths) < 12:
|
||||
return None
|
||||
mean = sum(lengths) / len(lengths)
|
||||
if mean == 0:
|
||||
return None
|
||||
variance = sum((value - mean) ** 2 for value in lengths) / len(lengths)
|
||||
return (variance ** 0.5) / mean, len(lengths)
|
||||
|
||||
|
||||
def bracket_highlights(text: str):
|
||||
"""「」括起来的短语。太密说明在批量造金句。"""
|
||||
|
||||
return list(re.finditer(r"[「『][^」』\n]{1,6}[」』]", text))
|
||||
|
||||
|
||||
def prose_paragraphs(text: str) -> list[Paragraph]:
|
||||
paragraphs = []
|
||||
cursor = 0
|
||||
for block in re.split(r"\n\s*\n", text):
|
||||
position = text.find(block, cursor)
|
||||
cursor = max(position + len(block), cursor)
|
||||
clean = re.sub(r"[>*_`]", "", block).strip()
|
||||
if not clean or clean.startswith(("#", "http", "![", "```")):
|
||||
continue
|
||||
if re.match(r"^(?:[-+*]|\d+[.、])\s", clean):
|
||||
continue
|
||||
count = han_count(clean)
|
||||
if count < 4:
|
||||
continue
|
||||
sentences = max(1, len(re.findall(r"[。！？!?]", clean)))
|
||||
paragraphs.append(Paragraph(position, clean, count, sentences))
|
||||
return paragraphs
|
||||
|
||||
|
||||
def metaphor_cluster(text: str, distance: int = 800):
|
||||
hits = []
|
||||
for field, words in METAPHOR_FIELDS.items():
|
||||
for word in words:
|
||||
for match in re.finditer(re.escape(word), text):
|
||||
hits.append((match.start(), field, word))
|
||||
hits.sort()
|
||||
for index, (start, _, _) in enumerate(hits):
|
||||
window = [hit for hit in hits[index:] if hit[0] - start <= distance]
|
||||
fields = {hit[1] for hit in window}
|
||||
if len(fields) >= 3:
|
||||
return window, fields
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def short_streak(paragraphs: list[Paragraph], limit: int = 4):
|
||||
streak = []
|
||||
for paragraph in paragraphs:
|
||||
if paragraph.han <= 24 and paragraph.sentences <= 1:
|
||||
streak.append(paragraph)
|
||||
if len(streak) >= limit:
|
||||
return streak
|
||||
else:
|
||||
streak = []
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def opener_counts(paragraphs: list[Paragraph]):
|
||||
counts = collections.Counter()
|
||||
examples = {}
|
||||
for paragraph in paragraphs:
|
||||
value = paragraph.text.lstrip("“‘\"（(")
|
||||
for opener in REPEATED_OPENERS:
|
||||
if value.startswith(opener):
|
||||
counts[opener] += 1
|
||||
examples.setdefault(opener, paragraph.position)
|
||||
break
|
||||
return counts, examples
|
||||
|
||||
|
||||
def read_text(path: str) -> str:
|
||||
if path == "-":
|
||||
return sys.stdin.read()
|
||||
return Path(path).read_text(encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> int:
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(description="检查中文成稿的硬禁令与模型化形状")
|
||||
parser.add_argument("path", help="Markdown 或文本文件路径。使用 - 从标准输入读取")
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
text = read_text(args.path)
|
||||
except (OSError, UnicodeError) as error:
|
||||
print(f"无法读取稿件。{error}", file=sys.stderr)
|
||||
return 2
|
||||
|
||||
prose = mask_non_prose(text)
|
||||
total_han = han_count(prose)
|
||||
if total_han == 0:
|
||||
print("没有检测到汉字。", file=sys.stderr)
|
||||
return 2
|
||||
|
||||
failures = []
|
||||
warnings = []
|
||||
|
||||
quote_colons = []
|
||||
for symbol, label in FORBIDDEN_PUNCTUATION.items():
|
||||
matches = list(re.finditer(re.escape(symbol), prose))
|
||||
if symbol in ("：", ":"):
|
||||
hard = []
|
||||
for match in matches:
|
||||
tail = prose[match.end() : match.end() + 2].lstrip()
|
||||
if tail[:1] in ("「", "『", "“", "‘", '"'):
|
||||
quote_colons.append(match)
|
||||
else:
|
||||
hard.append(match)
|
||||
matches = hard
|
||||
if matches:
|
||||
lines = "、".join(str(line_number(text, match.start())) for match in matches[:8])
|
||||
failures.append(f"{label}共 {len(matches)} 处，出现在第 {lines} 行。")
|
||||
if quote_colons:
|
||||
lines = "、".join(
|
||||
str(line_number(text, match.start())) for match in quote_colons[:8]
|
||||
)
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"引出原话的冒号 {len(quote_colons)} 处，第 {lines} 行。确认引号里确实是原话，且不是提示性用法。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
stop_matches = non_overlapping_terms(prose, HARD_STOPS)
|
||||
for position, phrase in stop_matches:
|
||||
failures.append(f"硬停词，第 {line_number(text, position)} 行，{phrase}")
|
||||
|
||||
jargon_matches = non_overlapping_terms(prose, HARD_JARGON)
|
||||
for position, phrase in jargon_matches:
|
||||
failures.append(f"黑话，第 {line_number(text, position)} 行，{phrase}")
|
||||
|
||||
context_jargon_matches = non_overlapping_terms(prose, CONTEXT_JARGON)
|
||||
hard_spans = [
|
||||
(position, position + len(phrase)) for position, phrase in jargon_matches
|
||||
]
|
||||
context_jargon_matches = [
|
||||
(position, phrase)
|
||||
for position, phrase in context_jargon_matches
|
||||
if not any(
|
||||
position < end and position + len(phrase) > start
|
||||
for start, end in hard_spans
|
||||
)
|
||||
]
|
||||
if context_jargon_matches:
|
||||
samples = "、".join(
|
||||
dict.fromkeys(phrase for _, phrase in context_jargon_matches)
|
||||
)
|
||||
lines = "、".join(
|
||||
dict.fromkeys(
|
||||
str(line_number(text, position))
|
||||
for position, _ in context_jargon_matches[:8]
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"有 {len(context_jargon_matches)} 处词语需要结合语境判断。"
|
||||
f"第 {lines} 行出现 {samples}。本义准确时保留，用来抬价时改写。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
road_signs = all_matches(prose, ROAD_SIGN_PATTERNS)
|
||||
for match in road_signs:
|
||||
failures.append(
|
||||
f"模型路标，第 {line_number(text, match.start())} 行，"
|
||||
f"“{excerpt(match.group().lstrip(ROAD_STRIP_CHARS))}”"
|
||||
)
|
||||
|
||||
pivots = all_matches(prose, PIVOT_PATTERNS)
|
||||
for match in pivots:
|
||||
failures.append(
|
||||
f"禁用翻案句，第 {line_number(text, match.start())} 行，"
|
||||
f"“{excerpt(match.group())}”"
|
||||
)
|
||||
|
||||
occupied_spans = [match.span() for match in pivots]
|
||||
semantic_pivots = []
|
||||
for match in all_matches(prose, SEMANTIC_PIVOT_PATTERNS):
|
||||
if any(
|
||||
match.start() < end and match.end() > start
|
||||
for start, end in occupied_spans
|
||||
):
|
||||
continue
|
||||
semantic_pivots.append(match)
|
||||
occupied_spans.append(match.span())
|
||||
for match in semantic_pivots:
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"疑似翻案腔变形，第 {line_number(text, match.start())} 行，"
|
||||
f"“{excerpt(match.group(), 44)}”。先立误解再推翻就改成正面陈述，正常用法保留。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
anaphoras = anaphora_runs(prose)
|
||||
for match in anaphoras[:4]:
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"三连以上同构排比，第 {line_number(text, match.start())} 行，"
|
||||
f"“{excerpt(match.group(), 44)}”。留两项，第三项换说法或删掉。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
lyric_matches = non_overlapping_terms(prose, LYRIC_WORDS)
|
||||
if len(lyric_matches) >= 2:
|
||||
samples = "、".join(dict.fromkeys(term for _, term in lyric_matches))
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"模型偏爱的抒情词 {len(lyric_matches)} 处。{samples}。"
|
||||
"写具体事物时保留，给抽象概念穿衣服时删掉。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
nominalizations = all_matches(prose, NOMINALIZATION_PATTERNS)
|
||||
for match in nominalizations[:4]:
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"名词化句式，第 {line_number(text, match.start())} 行，"
|
||||
f"“{excerpt(match.group(), 36)}”。还原成直接的动词。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
conjunction_hits = non_overlapping_terms(prose, CONJUNCTIONS)
|
||||
if total_han >= 600 and len(conjunction_hits) * 1000 / total_han > 7:
|
||||
samples = "、".join(
|
||||
f"{term} {count} 次"
|
||||
for term, count in collections.Counter(
|
||||
term for _, term in conjunction_hits
|
||||
).most_common(4)
|
||||
)
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"连词密度偏高，每千字 {len(conjunction_hits) * 1000 // total_han} 个。{samples}。"
|
||||
"中文小句靠语序和事理相接，删掉一半试试。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
highlights = bracket_highlights(prose)
|
||||
highlight_limit = max(3, total_han // 700)
|
||||
if len(highlights) > highlight_limit:
|
||||
samples = "、".join(dict.fromkeys(match.group() for match in highlights[:6]))
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"「」括起的短语共 {len(highlights)} 处。{samples}。太密说明在批量造金句。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
cv_result = sentence_length_cv(prose)
|
||||
if cv_result and cv_result[0] < 0.42:
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"全文 {cv_result[1]} 个句子长度过于接近（变异系数 {cv_result[0]:.2f}）。"
|
||||
"人写的段落里十个字的句子会挨着四十个字的句子，放开几句，压短几句。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
marker_matches = non_overlapping_terms(prose, SOFT_MARKERS)
|
||||
marker_limit = max(2, total_han // 900)
|
||||
if len(marker_matches) > marker_limit:
|
||||
samples = "、".join(dict.fromkeys(term for _, term in marker_matches))
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"洞察路标共 {len(marker_matches)} 处，当前提醒线为 {marker_limit} 处。"
|
||||
f"重点检查 {samples}。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
left_branches = all_matches(prose, LEFT_BRANCH_PATTERNS)
|
||||
left_limit = max(2, total_han // 1200)
|
||||
if len(left_branches) > left_limit:
|
||||
samples = "；".join(
|
||||
f"第 {line_number(text, match.start())} 行“{excerpt(match.group(), 44)}”"
|
||||
for match in left_branches[:4]
|
||||
)
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"长前置成分共 {len(left_branches)} 处，可能让主干来得太晚。{samples}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
dense_de = heavy_de_sentences(prose)
|
||||
dense_de_limit = max(1, total_han // 1500)
|
||||
if len(dense_de) > dense_de_limit:
|
||||
samples = "；".join(
|
||||
f"第 {line_number(text, match.start())} 行“{excerpt(match.group(), 44)}”"
|
||||
for match in dense_de[:4]
|
||||
)
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"有 {len(dense_de)} 个长句包含四个以上的“的”，可能要先交代人和动作。{samples}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
paragraphs = prose_paragraphs(prose)
|
||||
if len(paragraphs) >= 10:
|
||||
one_sentence = sum(paragraph.sentences <= 1 for paragraph in paragraphs)
|
||||
ratio = one_sentence / len(paragraphs)
|
||||
if ratio >= 0.75:
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"可识别段落中有 {ratio:.0%} 只有一句话，可能形成统一的短段鼓点。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
streak = short_streak(paragraphs)
|
||||
if streak:
|
||||
first = streak[0]
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"从第 {line_number(text, first.position)} 行起连续出现 {len(streak)} 个短促单句段，"
|
||||
"检查是否在排队喊结论。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
counts, opener_examples = opener_counts(paragraphs)
|
||||
repeated = [(opener, count) for opener, count in counts.items() if count >= 4]
|
||||
if repeated:
|
||||
details = "、".join(f"{opener} {count} 次" for opener, count in repeated)
|
||||
first_position = min(opener_examples[opener] for opener, _ in repeated)
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"段落开场重复，从第 {line_number(text, first_position)} 行附近开始。{details}。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
metaphors = metaphor_cluster(prose)
|
||||
if metaphors:
|
||||
window, fields = metaphors
|
||||
samples = "、".join(dict.fromkeys(hit[2] for hit in window))
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"八百字内出现 {len(fields)} 套借喻。{'、'.join(sorted(fields))}。"
|
||||
f"例词有 {samples}。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(f"汉字数 {total_han}")
|
||||
print(
|
||||
f"翻案句 {len(pivots)}，翻案腔变形 {len(semantic_pivots)}，"
|
||||
f"同构排比 {len(anaphoras)}，名词化 {len(nominalizations)}，"
|
||||
f"黑话 {len(jargon_matches)}，硬停词 {len(stop_matches)}，"
|
||||
f"模型路标 {len(road_signs)}，需辨语境词 {len(context_jargon_matches)}，"
|
||||
f"抒情词 {len(lyric_matches)}，洞察路标 {len(marker_matches)}，"
|
||||
f"长前置成分 {len(left_branches)}，重定语句 {len(dense_de)}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
if failures:
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||||
print("\n需要修改")
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for item in failures:
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print(f"- {item}")
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if warnings:
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print("\n需要人工判断")
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for item in warnings:
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print(f"- {item}")
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if not failures and not warnings:
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print("\n未发现这份检查器覆盖的问题。")
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return 1 if failures else 0
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if __name__ == "__main__":
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raise SystemExit(main())
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