审读手册

供独立审读（subagent）与修改环节使用。目标：发现空泛、重复、失真和不符合文体的表达——不是作者身份检测，不保证通过任何 AI 检测器。没有问题时明确说「没有需要修改的问题」，不为填清单制造意见。

判断顺序（冲突时靠前赢）

保留信息和确定程度
遵守本次任务范围和文章类型
保留作者素材中已有的声音与立场
处理具体表达问题

模式命中只是线索，不是禁词表：单个词语、三项列表、被动句都不单独构成修改理由。

语义保真（每次修改都要对照基线）

对照 review-baseline.md 和作者素材，核实以下内容没有被新增、遗漏或强化：

独立事实、数字、名称、日期、引用
否定、比较对象、适用范围和条件
时间、进行状态、完成状态、后续计划
判断的归因对象
「可能、据称、预计、仅、至少、正在、尚未」承载的确定程度
作者已表达的立场、犹豫和限制

红线：不把相关写成因果、可能写成确定、计划写成已完成；不为显得具体补造数据、来源、经历、情绪、冲突、引文。审读只指出问题和不改变含义的修改方向，不代改。

平台合规（命中即必改，与 AI 味的「默认建议」不同级）

公众号内容合规是发文失败与限流的实际来源。逐类扫描，命中任何一条都按🔴必改处理，不带「建议」：

违禁内容：政治敏感表述、暴恐、色情低俗、赌博诈骗类措辞——拿不准的具体表述列出来问用户，不自行改写后放行
广告法绝对化用语：最、第一、唯一、100%、国家级、顶级、极致、史上最 X——用户素材里确有出处的数据表述（如「官方公布的 100% 兼容」须附来源）除外
医疗与金融承诺：疗效保证、稳赚、保本、收益率承诺、荐股荐基类表述
未授权素材：他人图片/大段引文无来源标注；无法确认授权的标「待作者确认」
自定义敏感词：用户在 author-profile.md 维护的清单（个人层 + 当前账号分节）逐词扫描，命中即必改
边界：脚本不内置词库（会过时），靠模型按类别现场判断 + 自定义清单兜底；改写合规问题时同样受语义保真约束——把「第一」改成「领先」是降级表述，不是改事实
数字、日期、版本、事件能否在素材中找到出处
描述的场景是来自真实素材还是推理补写
产品名、公司名、术语拼写与官方是否一致
引用的评价、讨论有无原始出处；没有的标「待作者确认」或删
图位脚本中的数据、标签与素材是否一致

AI 味指纹（带防误判阈值）

AI 味的本质是太顺、太均匀、没有取舍——不是用词高级。每条命中标注信号强度，但一切命中默认只是建议，不构成必须改：

#	指纹	典型样子	强度
1	万能背景开头	「随着 AI 技术的发展」「在当今这个时代」	强
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
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
4	空洞祝福收尾	「愿你…」「你值得…」谁都适用谁都记不住	强
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
6	反复让步两头讨好	「当然，这并不是说…」每个论点前都垫	中
7	命名仪式感	普通做法硬安「XX 法则」再郑重解释	中
8	情绪曲线平滑	全程一个温度，没有真实的激动、烦躁、犹豫	中
9	翻译腔	「值得注意的是」「在某种程度上」、超长前置定语	中
10	强行拔高	讲快捷键结尾升华成「生活态度」	中
11	模板化假故事	「我有个朋友…」但零细节——有时间地点对话尴尬的真故事不算	中
12	总分总八股	开头预告三点、中间整齐分点、「总而言之」收口	中
13	概念名词扎堆	满屏赋能闭环抓手，没有一个可复现步骤或真实数字	中
14	节奏过度规整	句长高度均匀，没有短促断句	弱
15	程度词通胀	「极其重要」「真正意义上的」堆叠撑分量	弱

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。

活人感审读（正面检查，与 AI 味指纹互补）

方法论改写自 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」。

谁在说——读完回答四件事：

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）
哪一处能看出他真的在意
哪个判断有材料托着、哪个情绪有动作或关系托着
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

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。

表演性中文：

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
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
假口语——称呼语、粗口、错别字只在说话者真会这样说时留
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
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

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。

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？

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）

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。

类别	内容
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
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
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
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
破折号	——、—、– 正文清零（金句卡出处用全角括号）
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
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
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
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

「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。

其他审读线索

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
重复与公式化节奏：标题后复述标题、段尾重复结论、同义堆叠、无内容需要却强凑的三段式
聊天与编辑过程残留：「下面让我们看看」、上一稿改动说明、无内容问候
中文句式负担：层叠的「的」、「进行＋动词」、连续被动、过长定语——以施事者和关系是否清楚为准，不为口语化牺牲术语

HKR 质检

H（Happy）：阅读理由是否准确明确——不靠夸张标题、制造焦虑或虚构悬念
K（Knowledge）：有信息量吗？读完能学到新东西吗
R（Resonance）：该有共鸣的类型（叙事/复盘）是否形成真实共鸣，而不是强行抒情

新闻简报以 K 为主，R 低不构成失败，不为 R 编造经历。

意见输出格式

每条意见包含：

具体位置或原句
可观察的问题及对阅读的影响
修改时必须保留的信息和确定程度
建议方向（不是只贴模式标签）

最后给一行 HKR 评分（★★★☆☆ 式）与一句话总评。

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（MIT）；AI 味指纹与阈值化防误判改写自 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（MIT）。仅借方法与清单，适配与融合为本工坊改动。

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