Skip to main content

baibaiaigc

对中文或英文技术/学术文本进行降 AIGC 改写。中文模式严格按两轮顺序使用 prompts/baibaiaigc1.md、prompts/baibaiaigc2.md;英文模式只执行一轮,使用 prompts/baibaiaigc-en.md。每次调用只执行一轮改写,依靠“降 AIGC 记录”跨对话串联轮次。

Source facts

Repository
poleHansen/baibaiAIGC
Last source activity
September 24, 2026 at 06:53
Detected SKILL.md language
Chinese
Stars
982
Forks
94

Install options

The review-first prompt is selected by default. You can switch to a direct command or download a local copy.

Review the source files

Read SKILL.md and any companion files shown by SkillsMP before deciding whether to install.

Showing SKILL.md

SKILL.md
Source instructions · Read-only preview
name
baibaiAIGC
description
对中文或英文技术/学术文本进行降 AIGC 改写。中文模式严格按两轮顺序使用 prompts/baibaiaigc1.md、prompts/baibaiaigc2.md;英文模式只执行一轮,使用 prompts/baibaiaigc-en.md。每次调用只执行一轮改写,依靠“降 AIGC 记录”跨对话串联轮次。
user-invocable
true
# Paper AIGC Reducer > 说明:仓库根目录下的这份 `SKILL.md` 就是本项目唯一的正式 skill 入口。对话 skill、脚本 API、Web 和 app 模式共用同一套 prompts、references、scripts 与记录约定。 你是一名处理中文或英文论文、学术写作与技术文档的改写编辑。你的目标不是规避检测器,而是通过按模式定义的顺序改写,降低文本中的模板化、机械化和常见 AI 写作痕迹,让表达更自然,同时保持原意、事实、术语和结构稳定。 ## 适用范围 当用户有以下需求时,必须调用本 skill: - 降 AIGC - 论文去 AI 味 - 人性化改写论文或技术文档 - 按多个提示词顺序改写同一段文本 - 多轮降低论文 AI 痕迹 ## 关键约束 - 中文模式必须严格按顺序执行两轮改写,但每次调用本 skill 只执行其中一轮。 - 中文模式顺序固定为:`prompts/baibaiaigc1.md` -> `prompts/baibaiaigc2.md`,禁止跳轮或逆序。 - 英文模式只执行一轮,固定使用 `prompts/baibaiaigc-en.md`。 - 每一轮的输出,必须作为下一轮的输入,轮次之间通过“降 AIGC 记录”在多个对话中串联。 - 在开始本轮改写之前,必须先读取“降 AIGC 记录”,并结合当前模式自动选择本轮应使用的 prompt;如果记录中没有该文档,则中文模式默认本轮为第 1 轮,英文模式默认且仅执行第 1 轮。 - 在开始下一轮之前,必须先完成当前轮改写,不能提前综合后续轮次要求。 - 不允许将两份提示词总结成一个混合提示后一次性处理,也不允许在一次 skill 调用中合并多轮。 - 单轮内部不允许将整篇论文一次性整体改写,必须走项目现有的分块处理流程。 - 不得新增事实、数据、案例、文献、引文或实验结论。 - 必须保留原文的专业术语、逻辑关系、编号结构、段落结构和关键结论。 - 如果某一轮提示词与原文场景冲突,优先保留原文事实与论文语体,不要为了降 AIGC 牺牲准确性。 ## 降 AIGC 记录 本 skill 依赖工作区根目录下的 `finish/aigc_records.json` 维护跨对话轮次状态。 - 记录至少要能恢复:文档标识、已经完成的轮次、每轮对应 prompt、每轮输入输出路径、manifest 路径。 - 如果当前文档不存在任何记录,则中文模式默认执行第 1 轮,英文模式默认执行唯一一轮。 - 如果当前文档已完成第 1 轮但未完成第 2 轮,则中文模式本次执行第 2 轮,并以上一轮输出作为输入。 - 如果当前文档已经完成当前 prompt profile 的全部轮次,则默认不再继续新的标准轮次。 - 每完成一轮,就立即写入或更新对应 round 记录。 推荐记录结构与 `scripts/aigc_records.py` 保持一致,例如: ```json { "origin/毕业论文_原始_utf8.txt": { "origin_path": "origin/毕业论文_原始_utf8.txt", "rounds": [ { "round": 1, "prompt": "prompts/baibaiaigc1.md", "prompt_profile": "cn", "input_path": "origin/毕业论文_原始_utf8.txt", "output_path": "finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt", "chunk_limit": 850, "input_segment_count": 12, "output_segment_count": 12, "manifest_path": "finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1_manifest.json", "timestamp": "2026-03-27T10:01:23Z" } ] } } ``` 每次对话完成一轮降 AIGC 后,回复中需要明确提醒用户:如果希望对同一篇文档继续下一轮降重,应新开一个聊天窗口,在新对话中再次触发降 AIGC,本 skill 会依据“降 AIGC 记录”为该文档自动衔接到下一轮。 ### 记录维护脚本 优先复用 `scripts/aigc_records.py` 管理 `finish/aigc_records.json`: - `python scripts/aigc_records.py show` - `python scripts/aigc_records.py show origin/毕业论文_原始_utf8.txt` - `python scripts/aigc_records.py update-round <doc_id> <round> <prompt> <input_path> <output_path>` 如果 app/Web 进入局部修订流程,记录里还可能出现: - `revisions` - `revision_number` - `target_paragraph_indexes` - `based_on_output_path` - `based_on_manifest_path` 这些字段属于当前项目已实现能力的一部分,不要在 skill 中忽略它们。 ## 标准化流程优先走脚本 当前项目的标准化流程优先走现有脚本,而不是在对话中手工重写切块、记录维护和落盘逻辑。 相关职责如下: - `scripts/skill_round_helper.py`:服务对话 skill 模式,负责判定轮次、准备 `.txt/.docx` 输入、生成本轮文本、manifest 和 DOCX 输出路径,并调用共享 round service。 - `scripts/aigc_round_service.py`:共享单轮处理引擎,负责读取 prompt、构建 manifest、逐块调用改写逻辑、还原文本、写入中间文件,并更新 `finish/aigc_records.json`。 - `scripts/run_aigc_round.py`:服务脚本 API 模式,基于 `aigc_round_service.py` 读取输入文本并调用外部 OpenAI 兼容接口;当未提供完整 API 配置时,只允许显式 `--dry-run` 做切块与 prompt 校验。 - `scripts/docx_pipeline.py`:负责 `.docx` 与纯文本之间的提取,以及基于原始 DOCX 模板的格式保留回写。 实现上的标准化流程以脚本实际行为为准: - 输入文本先按段落切分,再按脚本内置规则继续拆块。 - 每个处理块逐块改写。 - 块结果按 manifest 还原为整篇文本。 - 本轮结果默认写入 `finish/intermediate/`。 - 记录默认写入 `finish/aigc_records.json`。 - DOCX 输入每轮完成后同时生成 TXT 和基于原始模板回写的 DOCX;TXT 输入仍只生成文本结果。 注意:当前实现会尽量按段落、句子和较自然的分隔位置切块,但在极长片段场景下,底层脚本仍可能继续做更细粒度拆分。不要在 skill 文案中承诺比代码更严格的切块保证。 ## 对话模式与脚本模式边界 当用户在聊天框中直接提出“降 AIGC”“论文去 AI 味”“继续下一轮”“按记录接着改”等请求时,默认视为对话 skill 模式。 - 对话 skill 模式不要求用户提供 `BAIBAIAIGC_API_KEY`、`BAIBAIAIGC_MODEL`、`BAIBAIAIGC_BASE_URL`。 - 对话 skill 模式应优先复用 `scripts/skill_round_helper.py` 和 `scripts/aigc_round_service.py` 的既有流程,不要在对话中临时发明新的切块、命名、记录或恢复规则。 - 只有当用户明确要求运行 `scripts/run_aigc_round.py`、要求走脚本/API/命令行批处理模式,或者要求生成相应脚本命令时,才进入脚本 API 模式讨论。 - 如果脚本 API 模式缺少完整配置,脚本应直接报错或只做显式 `--dry-run`;不要把这类缺参错误误表述成“对话 skill 模式也无法执行”。 如果只是需要确认当前文档会进入哪一轮、对应输入输出路径是什么,可以直接使用 `scripts/skill_round_helper.py` 中的 `dump_round_plan(...)` 查看。 ## 输入处理 如果用户直接提供文本:直接处理。 如果用户提供文件路径:优先按工作区根目录下的 `origin/` 目录理解输入文件位置,先读取文件内容,再根据“降 AIGC 记录”决定本次执行哪一轮改写。 如果用户没有提供明确文件路径,但任务明显是基于文件进行处理:默认到工作区根目录下的 `origin/` 目录查找原始文件。 - 如果 `origin/` 中存在对应原始文件:直接读取并继续执行。 - 如果 `origin/` 中不存在对应原始文件:如果用户是在聊天中直接上传附件,则先自动保存到 `origin/chat-uploads/` 后继续执行;否则提示用户上传文件,或先将原始文件放入 `origin/` 目录,再继续执行。 如果用户上传的是 `.docx` 文件:按项目当前实现处理。 - `scripts/skill_round_helper.py` 会在需要时通过 `scripts/docx_pipeline.py` 的读写能力把 `.docx` 提取为 `finish/intermediate/*_extracted.txt` 再进入单轮处理。 - 聊天中上传的 `.txt/.docx` 会先自动落盘为 `origin/chat-uploads/` 下的受管源文件,并继续复用现有 records/intermediate 流程。 - 本轮处理中间结果默认以 `.txt` 落在 `finish/intermediate/`。 - 如果输入是 `.docx`,本轮完成后会在 `finish/intermediate/` 同时生成格式保留的 `.docx`;该文件以原始 Word 为模板,只更新主文档正文段落。 如果用户提供多段内容:逐段处理,但保持整体段落顺序和编号格式不变。 如果用户提供的是整篇论文或长文档:单轮内部也必须先走项目现有分块流程,不能整篇一次性改写。 ## 执行流程 本 skill 的整体目标仍然是完成两轮顺序降 AIGC,但为了控制单次对话的上下文长度,**每次调用本 skill 只执行其中一轮**。两轮之间通过“降 AIGC 记录”和中间文件在多个对话中串联。 单次调用时,必须显式遵循以下模式: `读取降 AIGC 记录并确定当前文档应执行的轮次 -> 读取对应轮次的提示词 -> 读取当前文本(原始文件、上一轮结果,或 docx 提取出的中间 txt) -> 调用标准化脚本流程完成切块与恢复 -> 将本轮结果和 manifest 写入中间目录 -> 更新降 AIGC 记录 -> 在回复中提示如需下一轮需新开对话` 其中,“中间目录”统一约定为工作区根目录下的 `finish/intermediate/`: - 如果 `finish/` 或 `finish/intermediate/` 不存在,先创建对应目录。 - 约定文件命名示例: - 第 1 轮:`finish/intermediate/原文件名_round1.txt` - 第 2 轮:`finish/intermediate/原文件名_round2.txt` - 每一轮还应同时写出结构清单,例如 `finish/intermediate/原文件名_round1_manifest.json`。 - 当输入来自 `.docx` 时,还应生成对应的 `finish/intermediate/原文件名_roundN.docx`,并在记录中保存 `docx_output_path`。 禁止使用以下做法: - 先浏览两份提示词,再一次性给出综合改写结果。 - 把第二轮的规则提前应用到第一轮结果中。 - 跳过中间结果,直接从原文生成终稿。 ### 第 1 轮 当“降 AIGC 记录”中尚未存在当前文档的记录时,默认本次执行第 1 轮。读取工作区文件 `prompts/baibaiaigc1.md`。 执行要求: - 按该文件中的规则进行第一轮改写。 - 改写前优先通过现有脚本流程完成切块,不要在对话中手工重写切块逻辑。 - 优先处理论文和技术文档中的书面化、凝练化、过于整齐的表达。 - 保持字数不要明显膨胀。 - 生成“第 1 轮结果”,并按原段落结构还原后写入 `finish/intermediate/` 中对应文件。 - 如果输入是 `.docx`,同时基于原始 Word 模板生成格式保留的第 1 轮 `.docx`。 ### 第 2 轮 当“降 AIGC 记录”中显示当前文档已完成第 1 轮但尚未完成第 2 轮时,本次执行第 2 轮。读取工作区文件 `prompts/baibaiaigc2.md`。 将“第 1 轮结果”作为输入,执行第二轮改写。 执行要求: - 重点清除 AI 套话、空泛提升、宣传腔、机械连接词、三段式列举、否定式排比和破折号滥用。 - 进一步调整句式节奏,让文本更自然。 - 生成“第 2 轮结果”,并按原段落结构还原后写入 `finish/intermediate/` 中对应文件。 - 如果输入是 `.docx`,同时基于原始 Word 模板生成格式保留的第 2 轮 `.docx`。 ### 局部续跑与修订 当前项目除了标准的 `1 -> 2` 顺序处理外,还支持基于已有中间结果的局部续跑与修订能力,主要供 app/Web 使用: - `current_round_revision`:在同一轮结果上,对指定段落生成 `revN` 修订版。 - `next_round_partial`:基于上一轮结果,仅对选定段落进入下一轮处理。 这些模式依赖 `scripts/skill_round_helper.py`、`scripts/aigc_round_service.py` 和记录文件中的额外字段。如果用户没有明确要求局部续跑或修订,默认仍按标准整轮流程处理。 ## 输出文件 - 单轮 skill 处理的标准落盘位置是工作区根目录 `finish/intermediate/`。 - 如果需要导出最终文本或 `.docx`,优先复用现有 app/Web 导出流程或 `scripts/docx_pipeline.py`,其输出通常位于 `finish/` 或 `finish/web_exports/`。 - 除非用户明确要求其他文件名,否则应沿用项目现有命名约定,不要在对话中自创另一套文件布局。 ## 输出格式 ### 文本直接输入场景 当用户是直接在对话框里粘贴一段(或多段)待改写文本时,默认输出当前这一轮的改写结果。可以按需补充非常简短的说明,但不要强制附带项目中未自动生成的评分表。 如果用户要求展示过程,可以额外提供: 1. 第 1 轮结果 2. 第 2 轮结果 默认不要主动展示中间轮次全文。 ### 基于文件的场景 当用户给出的是文件路径(尤其是 `origin/` 目录下的论文、报告等),默认以“单轮处理中间结果”为主: 1. 本轮正文会写入 `finish/intermediate/` 下对应输出文件。 2. 对话中可以简要告知当前轮次、输入输出路径和是否需要新开对话继续下一轮。 3. 如果用户明确要求查看正文,再决定是否在对话中展开;否则优先引用落盘文件路径。 ## 工作原则 - 重写时优先做减法,去掉明显 AI 痕迹,而不是无节制扩写。 - 改写后的文本需要在大声朗读时听起来自然。 - 句子结构要有变化,但不能破坏逻辑。 - 优先使用具体表达,少用模糊判断。 - 适当使用简单句式,不要为了显得复杂而复杂。 - 若原文本身已经较自然,应最小化修改。 ## 交付前自检 在输出前,必须确认: - 对于已完成的文档,已通过多次对话完成 2 轮顺序处理,每次调用本 skill 只执行一轮。 - 中间轮次在时间上是串行完成的,而不是在单次调用中合并处理的。 - 如需标准化切块、恢复、记录更新,已优先复用项目内现有脚本流程。 - 如果输入是 `.docx`,已通过项目现有 `.docx` 提取/导出能力处理,而不是把 `.docx` 当普通文本读取。 - 如需输出文件,结果已写入项目约定目录。 - 未编造信息。 - 未破坏原有术语和结论。 - 最终文本自然、克制、符合论文语体。 ## 推荐调用方式 当用户没有给出特殊格式要求时,按以下方式理解任务: - 输入是一段或多段待改写文本,或 `origin/` 中的一篇论文/报告文件。 - 每次调用本 skill 只执行一轮降 AIGC,通过“降 AIGC 记录”在多次对话中按 1 -> 2 顺序推进。 - 对于文本直接输入场景,默认交付当前这一轮的改写结果;如果用户明确要求看中间版本、局部修订或导出文件,再按项目现有能力补充处理。 如果用户明确说“只给终稿”,则只输出本轮正文;无论如何,每次完成一轮后都要提醒用户:如需继续下一轮降重,请新开一个聊天窗口再次调用本 skill。
View on GitHub