writing-dna

name	writing-dna
description	个人写作风格指纹提取与复用工具。当用户希望让 AI 生成的内容"听起来像自己写的"、去除文章中明显的 AI 套话（赋能/重塑/生态/综上所述等）、把 AI 草稿改写成符合个人风格的成稿、或为自己建立一份可复用的"写作风格档案"时使用此 skill。触发场景包括：用户提到"AI 味太重"、"不像我写的"、"想要个人风格"、"去 AI 味"、"改写成我的风格"、"建立写作风格库"、"风格指纹"、"语气标尺"，或上传过往作品要求分析风格、要求将某段文字改写得更像自己/某个具体作者风格，均应触发此 skill。也适用于公众号、小红书、知乎、博客、邮件等任何需要"保留个人声音"的中文写作场景。English triggers also apply: "remove AI flavor", "make it sound like me", "personal writing style".

Writing DNA · 个人写作风格守护者

这个 skill 解决什么

AI 写得快，但写得不像你。无论 ChatGPT、Claude 还是其他工具，默认输出都自带一股"AI 味"——开口"在数字化转型的浪潮中"、过渡用"首先/其次/综上所述"、收尾必"卓越的/完善的/一站式"。

这个 skill 干两件事：

1. 一次性提取你的"写作 DNA"——从你过去 5-12 篇代表作里抽取签名短语、句长偏好、开头/结尾习惯、emoji 用法、段落节奏，存成 <用户名>-dna.json。这份档案永久复用，换工具、换设备都带得走。
2. 每次改写带"AI 味"的草稿——读取 DNA 文件 → 检测并清除套话 → 按你的风格重写 → 输出"内容不变、味道是你"的成稿，附带 before/after 对比报告。

何时使用

主动触发（DNA 提取）：用户上传了多篇过往文章并提到"风格"、"指纹"、"我的写作习惯"、"分析写作"、"提取 DNA"等词时，启动 DNA 提取流程。

主动触发（DNA 改写）：用户给出一段 AI 生成的文字并提到"AI 味太重"、"去 AI 味"、"不像我写的"、"改写成我的风格"、"用我的 DNA 改写"等词时，启动 DNA 改写流程。

不要触发：用户只是要求"改得通顺一点"、"翻译"、"摘要"——这些与个人风格无关。

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首次回复：智能判断+引导（禁止输出 CLI 命令）

这个 skill 默认运行在工具对话框里。用户不应该被迫理解脚本链路、目录约定和参数细节；模型要先读懂用户已经给了什么，再决定下一步怎么做。

场景 A：skill 刚被安装/激活，用户还没输入实际内容

当前对话满足"用户消息是空 / 只说了'你好''试试这个 skill'/ skill 刚加载完成"时，是开场白时刻。这一刻你的第一条回复绝对不要用以下任何脚本化形式：

• ❌ 列出"克隆仓库 / 安装依赖 / 脚本验证 / 部署到工作区" 这类验证表
• ❌ 罗列 python run.py pipeline / python run.py extract 等 CLI 命令
• ❌ "快速开始" 编号步骤（1. 跑这个 2. 跑那个）
• ❌ 列脚本路径、依赖名、目录约定
• ❌ 任何带 ✅ / ❌ / 进度条样式的"安装结果"

而是用自然对话语气说一段话，结构包含：

1. 一句简短自我介绍：你能帮用户做什么（避开"提取 DNA""签名短语"这种术语，用"分析你的写作风格"这类人话）
2. 直接问用户想做哪件事：不要问"你要提取还是改写"，问"你想先做哪件事"
3. 告诉用户怎么开始：把文章/草稿拖进对话框、或者粘贴出来

参考示例（不要逐字照抄，按当前用户语境改写）：

你好。我是用来帮你"守住自己写作味道"的——能从你过去的文章里提一份只属于你的"写作 DNA"，下次让 AI 写东西就能按你的味道来。

用法是两步：

1. 第一步（必做、一次性）：先把 5-12 篇你过去写过的东西丢进来，我先帮你提一份"写作 DNA"。这是基础——没有它就没法做风格化改写。
2. 第二步（之后每次用）：有了 DNA 之后，每次拿到 AI 草稿，直接粘过来，我会按你的 DNA 改写。

第一次用的话，先把过往文章丢进来吧。.docx / .md / .txt 都能拖进对话框，也可以直接粘贴文字、用 --- 隔开多篇。

（如果你之前已经做过 DNA 分析、手上有 <用户名>-dna.json 文件，告诉我一声，我会跳过第一步直接进改写。）

关键逻辑：流程 B（改写 AI 草稿）必须有现成 DNA 文件才能进入。 用户首次使用、还没跑过流程 A 时，即使他粘了一段 AI 草稿过来说"改写一下"，你也不能直接改——必须先告诉他："要先做一次风格分析才能改，你能不能丢几篇过去的文章过来？" 不要承诺无法兑现的事。

核心原则：欢迎语是写给写作者看的，不是写给开发者看的。 任何用户首次看到的回复里如果出现了 python、脚本路径、文件树、依赖名——这条欢迎语就是失败的。

场景 B：用户已经在消息里给了实际内容

核心原则：

• 先看本轮对话里的附件、粘贴文本和关键词，再决定是提取 DNA 还是改写草稿
• 能直接判断就直接进入对应流程，不把"你要提取还是改写"作为默认问题
• 信息不足时只问一个必要问题
• 执行过程中的脚本和路径由模型处理；只有排查、复现或用户主动要求时才展开命令
• 必须在模板剥离确认、DNA 确认和改写效果确认三个节点停下等用户判断

意图判断规则

用户消息特征	判定	直接进入
上传了文件 + 提到"风格/指纹/提取/分析/DNA/我的写作习惯"	提取 DNA	流程 A（跳过确认，直接说"我先提取 DNA，流程是..."）
给了一段文字 + 提到"去 AI 味/改写/不像我/用我的风格/太 AI 了"	改写草稿	流程 B（先确认 DNA 文件是否存在）
用户只说了模糊的话（如"帮帮我""试试这个 skill"）	无法判断	回到场景 A 的欢迎语，让用户告诉你想做哪件事

简短的流程提示

判定后进入流程 A 或 B 之前，可以用一句话告诉用户接下来会做什么（禁止在这条回复中出现任何 python 命令或脚本路径）：

我先帮你做风格分析（放样本 → 模板剥离 → 提取 DNA → 给你看结果让你确认），整个过程中你只需要确认三次：模板剥留、DNA 画像准不准，以及改写效果像不像你。

然后直接按判定结果进入流程 A 或流程 B，不要再问。

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流程 A：DNA 提取（一次性）

输入要求

用户应提供 5-12 篇个人代表作，每篇 ≥ 800 字。具体效果：

篇数	效果	说明
1-4（< 1.7万字）	❌ 不足	无法区分单篇特有与跨篇稳定特征
5（约2万字）	⚠️ 下限	刚好让稳定特征浮现，不确定项偏多
8（约3.5万字）	✅ 最佳	不确定项收敛，大部分特征确认
12（约5万字）	✅ 上限	特征基本饱和，再增量边际收益极低

以上数值基于实测验证（见 scripts/test_sample_sufficiency.py，含留一法、同型 vs 异型拆分、饱和度曲线三项测试）。

文章数量不足 5 篇时主动告知"样本太少会让指纹不稳定，建议至少 5 篇"，但允许用户坚持继续。

当用户对 DNA 提取结果或改写效果不满意时，不要盲目建议加样本。应运行诊断测试：

python scripts/test_sample_sufficiency.py

• 留一法距离 < 0.25 → 样本不是瓶颈，问题在提取规则或改写参数
• 留一法距离 > 0.25 → 样本不够稳，建议加 2-3 篇不同类型文档
• 异型距离明显小于同型距离 → 当前样本类型多样性不足，优先加不同类型而非同型堆量
• 饱和度曲线已平 → 再加任何篇数都不会提升效果，无需追加

文件可以是：

• .docx 文件（本 skill 内置 DOCX→Markdown 转换链路）
• .md / .txt 文件
• 直接粘贴的多段文字（用 --- 或明显分隔符分开）
• 文件夹路径（自动扫描该目录下所有 .docx / .md / .txt 文件）

执行步骤

Step 0：确定输入来源——先看对话，再看文件夹

用户触发后，按以下优先级确定输入：

1. 用户在本轮对话中直接上传了文件（.docx/.md/.txt）→ 直接用这些文件，不再问"文件在哪里"
2. 用户在本轮对话中粘贴了文字（用 --- 隔开多篇）→ 识别分隔符，拆成多篇
3. 用户指定了文件夹路径（如 inputs/raw_docx_articles/）→ 扫描该目录
4. 以上都没有 → 告诉用户："直接把文章拖进对话框就行，支持 .docx / .md / .txt"

关键是：不要在 Step 0 问用户"文件在哪里"——先检查对话里有没有，有了就直接干活。

Step 1：读取并清洗文本

逐篇读入（.docx 自动转 Markdown），去除 markdown 语法标记（保留纯文字）、去除代码块、保留段落结构。

Step 1.5：模板剥离与文体识别（PRD §8.1.3 · 三层流程，不可跳过）

PRD 的核心原则：

模板决定这类文档应该怎么写，DNA 决定你在这个模板里习惯怎么写。

这一步把"用户被文体格式要求强制写的内容"剥离出去，留下的才是真正的"个人写作 DNA"。任何文体（学术论文、邮件、公众号、政府报告、合同、新闻稿、博客、产品文档、小说……）都用同一套三层流程处理——不再针对单一文体硬编码规则。

Step 1.5a：跑跨文档对齐脚本（Layer 1 · 确定性算法）

python3 scripts/strip_template.py --input <用户上传文件列表或文件夹> --output-dir inputs/template_stripped_markdown/ --report outputs/template_profiles/strip_report.md

这个脚本不依赖任何文体先验，只做"确定性"的字面对齐检测：

• 跨 ≥60% 文档出现完全相同的整句 → 必然是模板
• 跨 ≥60% 文档用相同 markdown 章节标题 → 这些章节及内容是模板
• 跨 ≥60% 文档出现 ≥8 字相同短语 → 必然是模板套话

输出两份产物：

1. inputs/template_stripped_markdown/：剥离后的样本（这里的内容才是个人 DNA 的来源）
2. outputs/template_profiles/strip_report.md：剥离了什么、按哪些规则剥的人类可读报告

Step 1.5b：你（AI）做语义层模板识别（Layer 2）

读完 strip_report.md 之后，你必须主动做两件事：

1. 文体识别：用户的样本看起来是什么文体？常见类型：学术论文 / 邮件 / 公众号 / 政府报告 / 合同 / 新闻稿 / 博客 / 产品文档 / 小说 / 教程 / 评论 / 散文 / 简历 / 商业计划书……

2. 残余模板检测：脚本只能抓字面重复模板。你需要识别 Layer 1 漏掉的"结构相同但内容不同"的语义模板。各文体的典型残余模板：

   文体	典型残余模板
   学术论文	"摘要/引言/方法/结果/讨论"段落写法、"前人研究表明..."、"本研究的贡献在于..."
   邮件	"亲爱的 X、收到您的来信..."、"此致敬礼"、客套寒暄段
   公众号	"今天来聊聊..."、"点赞关注转发"、号召订阅话术
   政府报告	"为深入贯彻..."、"指标主要考核 + 满分 + 得分率" 句式、"现将... 报告如下"
   新闻稿	"据悉/记者获悉"、5W1H 开头模式、"对此，X 表示"
   合同	"甲方/乙方"称谓、"特此协议"、"未尽事宜"
   小说	第一/三人称固定开场、章节回目套语
   教程	"本文将介绍/学完本文你将"、"步骤 1/2/3" 套话

   你必须用样本本身的内容去判断，不是用上表的字面值去匹配。上表只是提示你"哪类残余模板要找"。

Step 1.5c：把识别到的残余模板展示给用户、等待确认（Layer 3）

用对话方式把判断结果展示给用户，让用户拍板。模板：

看你的样本，我猜是 [X 文体]。

脚本（Layer 1）已经剥离了字面重复的内容（详见 outputs/template_profiles/strip_report.md）。

剩下的样本里，我还观察到几处看起来是 X 文体的格式要求、不是你的个人风格：

1. "[具体短语/句式模式]" — 比如某篇里写了 "[原文片段]" — 这种结构在 N/M 篇里都有
2. "[功能段落模式]" — 每篇都有讲 "[功能]" 的段落，但内容不同
3. ...（最多 4 条，不要事无巨细）

这些是文体要求还是你的写作习惯？要从 DNA 提取里剥掉吗？

用户回答后：

用户说	你做
"是文体要求，剥"	从 inputs/template_stripped_markdown/ 里手动删除这些段落（直接编辑文件）
"是我的风格，留"	保留
"[某条]剥，[某条]留"	按用户指示分别处理
"我看不出来，你来定"	不要替用户决定。说"那我先按现状继续，提取出来你再校"，进入 Step 2

只有等用户确认完，才能进入 Step 2 调用 extract_dna.py。

Step 1.5d：把样本预检结论并入这同一条确认消息（不另起停等点）

模板剥离后，run.py pipeline 会自动跑一次样本预检（scripts/test_sample_sufficiency.py，多维：篇数 / 字数分布 / 文档间相似度 / 近重复整篇）。把结论用人话、问题驱动地接在上面的剥留确认里——只点有问题的维度，正常的一句「其余正常」带过，控制在 2-4 行。不要把用户甩到 outputs/debug/ 看文件。例：

顺便看了下样本质量：有两篇内容几乎重合（像同一篇的初稿和定稿），实际等于只有 4 篇不同的；最短一篇才 300 字，偏短。其余正常。

分级处理（依据预检输出的 severity）：

• severity = serious（篇数 < 5 / 高度同质 / 多数近重复整篇）→ 软阻断：提醒后要用户显式说「我知道风险，继续」才往下；但用户坚持就放行（保住「允许坚持继续」承诺）。
• severity = light（接近饱和、略不均、类型偏单一）→ 只提示，不拦。
• severity = ok → 一句带过即可。

末尾固定挂一句入口（否则用户不知道能要细节）：「想看每篇字数、哪两篇重复这些明细，说一声"展开"就行。」用户说「展开 / 哪两篇重复 / 真的吗（怀疑）」→ 在对话里展开该维度明细，并此时才附 outputs/debug/sample_sufficiency_test.md 路径；没要就不主动倒明细、不报路径。

核心原则：

• Layer 1（脚本）抓 90% 的字面模板。Layer 2 + 3（你 + 用户）抓剩下 10% 的语义模板。
• 这一步的目标只有一个：让进入 DNA 提取的内容真正是"用户独特的表达"，不是"用户在某种文体里被迫写的"。
• 不要跳过 Layer 3 用户确认这一环——你判断错了文体或者把个人风格当成了模板，用户能纠正。

Step 2：调用提取脚本（输入必须为 Step 1.5 模板剥离后的文件）

python3 scripts/extract_dna.py --input inputs/template_stripped_markdown/ --user-name <用户名> --output <用户名>-dna.json

脚本会输出一份 JSON。关键字段及含义见 references/dna_schema.md，简版如下：

• signature_phrases：跨多篇出现 ≥ 2 次的标志性短语
• openers / closers：开头/结尾常用句式
• sentence_features：平均句长、短句占比、段落平均行数
• blacklist_phrases：用户从不使用的套话（用于改写时硬性禁用）
• emoji_policy：常用 emoji 白名单、从未用过的 emoji 黑名单
• tone_descriptors：自动总结的语气特征（如"自嘲带刺"、"克制理性"、"温暖热情"）

Step 2.5：生成语义 DNA 画像 JSON + 词云图

extract_dna.py 输出的是统计型数据（n-gram 频率、句长等），用于后续改写参数。用户看到的词云图需要语义型画像 JSON——由你（AI）结合模板剥离后的原文和 Step 2 的统计数据，写出一份定性分析，存为 <用户名>-formal-dna.json。

JSON 结构（参照 outputs/dna_profiles/user_dna_profile.json）：

⚠️ 关键提示：以下 JSON 字段值是占位符，描述的是"该字段应该装什么类型的信息"，不是"该字段应该填什么具体内容"。

你必须根据用户的实际样本归纳每个字段的内容。如果用户写的是公众号、小红书、博客、邮件这类自由文体，绝对不要在字段值里出现"一是/二是""制度/机制/流程/权责""建议+主体+动作+内容""判断后接事实""稳健规范"等公文化表达——这些是政务公文的格式要求，不是任何用户的"个人风格"。

{
  "author": "<用户名>",
  "overall_assessment": "<一句话概括用户写作风格定位，基于实际样本归纳——可能是'克制温柔的观察者''逻辑精确的技术作家''随性自嘲的吐槽派''稳健规范的公文作者'等，由样本决定>",
  "structure_habits": {
    "within_section": "<段落/章节内组织方式：根据样本归纳，可能是'先抛矛盾再展开''先举具体例子再总结''意识流推进''先判断后展开'等。不要默认套'先判断后展开'>",
    "transition_mode": "<段间/句间过渡方式：根据样本归纳，可能是'用空行切场景''用问句开新段''用具体词汇衔接''一是…二是…枚举'等。绝对不要默认填'一是…二是…'，除非样本实际大量使用>"
  },
  "argumentation_style": {
    "problem_analysis": "<分析问题的方式：根据样本归纳，可能是'诉诸细节''先抛情绪再讲事实''反问引入''先定性再枚举'等；如果样本主题不写论证类内容，填'未明显体现'>",
    "suggestion_delivery": "<给建议/结论的方式：根据样本归纳，可能是'反问引发思考''具体场景假设''直白陈述''建制式建议'等>"
  },
  "language_features": {
    "sentence_length": "<句长特征：根据 sentence_features 实测值描述，例：'平均 22 字、短句占 45%，节奏紧凑'或'长句为主、分号连接多信息单元'>",
    "tone": "<语气特征：根据样本实际语言风格归纳，可能是'冷静克制''随性自嘲''热情张扬''温柔细腻''稳健规范'等>"
  },
  "rewrite_rules": [
    "<根据用户实际样本归纳的 4-6 条改写规则；每条规则必须能在样本中找到具体证据>",
    "<示例（仅当样本支持时使用）：'保留口语化感叹词''句末多用反问''标题用具象动词''用空行而不是连接词分段'等>",
    "<不要照搬以下任何一条字面值，要按实际样本生成：'问题用一是二是三是''建议用建议+主体+动作+内容''判断后接事实'>"
  ]
}

写完 JSON 后自检三遍：

• ❓ 公文体污染检查：我有没有不假思索地填了"一是…二是""制度/机制/流程/权责""判断后接事实""稳健规范"？如果有，回去看样本——这些词在样本里真的高频出现吗？还是我抄了示例？
• ❓ 个人风格 vs 文体要求检查：用户的样本如果都是同一文体（政府报告/合同/新闻稿/学术论文），那"分点叙述""判断后接事实""稳健规范"很可能是文体要求（用户被迫这样写的），不是个人风格（用户在没人要求时也会这样写的）。这两者必须分开。把文体要求误判为个人风格 = DNA 完全失效。
• ❓ 抽象标签检查：字段值里有没有抽象的分析者标签（如"建议+主体+动作+内容""手段→动作→目的"）？这些是分析者用的术语，不是写作者本人的语言。改成更具体的描述，或删除。

生成 JSON 后立即调用：

python3 scripts/render_dna_feature_cloud.py --input <用户名>-formal-dna.json --output <用户名>-dna_feature_cloud.png

Step 3：⏸️ 必须停下，等用户确认 DNA 准不准

这一步绝对不能跳过，也绝对不能替用户做判断。

提取完 DNA 后，你必须：

1. 用图片语法贴一次（且仅一次）特征云 PNG：

   ![写作DNA特征云](<用户名>-dna_feature_cloud.png)
   

   • 同时用文字告诉用户完整路径："特征云已保存到 <完整路径>，可以直接打开看"
   • 如果对话框无法渲染图片，明确告诉用户去哪个目录找这个 PNG
   • 不要重复贴：全场只展示一次。如果用户主动要求重看，再贴一次；默认情况下展示一次就够了
   • 不要把横向条形统计图当作 DNA 确认图交付：正式确认优先展示 <用户名>-dna_feature_cloud.png。如果当前流程只生成了 <用户名>-dna_hotwords.png，它也必须是词云/特征云视觉，不能是横向 bar chart；看到旧版条形图时应重新运行新版 extract_dna.py 或改用 render_dna_feature_cloud.py。

2. 基于实际 DNA 数据，主动向用户提 3-5 个具体问题（替代旧版"甩静态检查清单让用户自己对照"的做法）

   问题必须满足以下规则：

   • 每个问题都引用 DNA JSON 里的具体内容：举出实际短语、实际句长数字、实际开头片段；不要泛泛而谈
   • 必须包含至少一个"区分文体要求 vs 个人风格"的问题——尤其当用户样本可能是某种特定文体（政府报告、合同、新闻稿、学术论文、产品文档等）时
   • 不要让 3-5 个问题都围绕同一个 JSON 字段
   • 问完后必须停下等用户回答，不要自己替用户做判断

   参考问题模板（按用户实际 DNA 数据生成具体版本，不要逐字照抄）：

   • 你的样本里"<具体词或短语，从 signature_phrases 取>"出现了 N 次——是你的常用表达，还是项目类型/文体要求？
   • DNA 显示你偏好<X字短句/长句>（实测平均句长 Y 字）——这符合你的自我认知吗？
   • 我注意到你几乎不用"<某个词，从 blacklist_phrases 取>"——是因为你确实不喜欢这个词，还是样本里恰好没碰到？
   • 你的样本看起来像[某种文体]，其中"<某种结构模式>"很常见——这是文体格式要求，还是你自己的习惯？
   • 词云显示"<高频词>"权重很高——这个词在你的写作中确实常用吗？

3. 等用户回答后再继续

   • 如果用户说"准"、"没问题"、"可以"→ 进入流程 B（改写）
   • 如果用户指出某些地方不准 → 根据用户反馈调整 <用户名>-formal-dna.json（手动编辑），重新渲染词云图，再次确认
   • 如果用户说"整体还行，但我还想补充 XXX" → 把用户补充的信息追加到 JSON 的 rewrite_rules 数组里

这一步的核心价值：DNA 不是"算出来就结束"的数据产品，而是"用户认可后才生效"的风格契约。没有用户确认这一步，后面改写得再好，用户也会觉得"不像我"。

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DNA 版本管理

用户每次确认或修正 DNA，用 scripts/dna_versioning.py 存版本快照（save_new_version），不要直接覆盖：自动 +1 版写出 <用户名>-dna-vN.json，并更新当前版指针 <用户名>-dna.json。存完主动告诉用户："这是第 N 版，旧版留着了，想退回说'用回上一版'，想对比说'跟上一版比比'。" 听到「用回上一版 / 换回原来的」→ rollback(...)；「跟上一版比比」→ diff_versions(...)。护栏：指针固定 <用户名>-dna.json，版本快照用 -vN 后缀（改写流程只认指针）。

流程 B：DNA 改写（复用）

前置条件

必须存在已完成 Step 3 确认的 <用户名>-dna.json 和 <用户名>-formal-dna.json，否则回到流程 A。

输入要求

用户提供一段待改写的文本（粘贴或上传 .md / .txt / .docx）。长度不限，但单次改写建议 ≤ 5000 字以保证质量。

执行步骤

Step 1：AI 套话检测

python3 scripts/detect_ai_slop.py --input <用户提供的文本或文件> --output outputs/debug/slop_detection_report.md

脚本会标记出：

• 高频 AI 套话（从 scripts/ai_slop_dict.py 加载词典）
• 可疑的句式模式（如"不仅…而且…"连续使用超过 2 次）
• 过度使用的连接词和总结性语句

输出 slop_detection_report.md，列出检测到的所有疑似 AI 套话及其位置。

Step 2：读取 DNA 文件

读取两个 JSON：

• <用户名>-dna.json：统计型数据（签名短语、句长、emoji 等）
• <用户名>-formal-dna.json：语义型画像（语气、结构习惯、改写规则）

Step 3：执行改写

python3 scripts/rewrite_with_dna.py \
  --input <用户提供的文本或文件> \
  --dna <用户名>-dna.json \
  --formal-dna <用户名>-formal-dna.json \
  --output outputs/rewrite_runs/<时间戳>_rewrite.md \
  --report outputs/rewrite_runs/<时间戳>_rewrite_report.md

改写规则（按优先级；多目标冲突时，序号靠前者优先）：

1. 信息无损：原文每个事实点、数字、产品名、结论必须保留。
2. 黑名单硬清除：DNA 中 blacklist_phrases 里的词组一个都不能出现。
3. 签名短语自然植入：在合适处使用 signature_phrases，不要硬塞（每 150-200 字 1 个为宜）。
4. 句长结构对齐：按 sentence_features 调整句长与节奏。

冲突取舍：宁可不塞签名短语，也不牺牲信息完整性（1 > 3）；宁可保留信息，也不为对齐句长而删内容（1 > 4）。

长文分段协议：如果输入约 2500 字以上、含多个二级标题/章节，或用户明确说"整篇报告/长文"，先主动告诉用户："这篇较长，我按章节改，改完统一术语和数字。" 然后按章节或标题块逐块改写；分段只是逐块处理，不得重排章节顺序、不得擅自重组结构。合并后必须回查术语、事实数字、产品名、引用对象、标题层级和跨章节指代是否一致。

改写脚本会：

1. 根据 detect_ai_slop.py 的检测结果，移除或替换 AI 套话
2. 根据 signature_phrases，在适当位置自然植入用户的标志性短语
3. 根据 sentence_features，调整句长和节奏（目标平均句长 ± 20% 范围内波动）
4. 根据 openers / closers，调整开头和结尾的写法
5. 根据 blacklist_phrases，确保不出现用户从不使用的表达
6. 根据 emoji_policy，按用户习惯添加或不添加 emoji
7. 根据 rewrite_rules（来自 formal-dna.json），应用用户专属的 4-6 条改写规则

Step 4：生成对比报告

脚本会输出 <时间戳>_rewrite_report.md，包含：

1. 改动摘要：总共修改了多少处，分为哪几类
2. Before/After 对比表：选取 5-10 个典型改动示例（原句 → 改写后）
3. 风格匹配度评分：改写后的文本与 DNA 的匹配程度（基于 n-gram 重叠度、句长分布相似度等指标）
4. 遗留问题提醒：哪些地方脚本无法自动处理，需要人工润色（如专业术语、特定语境的双关语等）

Step 5：⏸️ 必须停下，等用户确认改写效果

把改写后的文本和对比报告展示给用户，等待反馈。如果报告或调试信息显示有规则被跳过、降权、未命中，必须主动补一句："有 N 条规则这次没应用（样本不稳 / 会伤信息），想知道哪几条说一声。" 用户追问"哪几条没应用 / 为什么没应用"时，列出具体规则和原因。

• 如果用户满意 → 完成
• 如果用户说"某些地方还不像" → 针对具体段落微调（你可以直接编辑 <时间戳>_rewrite.md，或让用户告诉你哪里不像，你手动修改）
• 如果用户说"太过了/用力过猛" → 降低 signature_phrases 的植入密度，重新跑 Step 3
• 如果用户说"还不够" → 增加某些特征的强度（比如更短的句子、更多的标志性短语）

改写的核心原则：不是"替换成另一种风格"，而是"去掉 AI 的壳，露出用户的味道"。改写后的文本应该让熟悉用户的人一看就说"这确实像他/她写的"。

---

高级功能

多用户支持

同一个项目可以为多个用户维护不同的 DNA 文件：

outputs/dna_profiles/
├── zhangsan-dna.json
├── zhangsan-formal-dna.json
├── lisi-dna.json
├── lisi-formal-dna.json

改写时通过 --dna 和 --formal-dna 参数指定使用哪个用户的 DNA。

DNA 迭代优化

用户可以在使用过程中不断修正 DNA：

1. 初次提取 → 确认 → 使用
2. 使用中发现某些地方不准 → 手动编辑 <用户名>-formal-dna.json
3. 积累了新的代表作 → 重新跑流程 A（覆盖旧的 dna.json）
4. 长期使用后，DNA 会越来越精准

批量改写

支持批量处理多个文件：

python3 scripts/rewrite_with_dna.py \
  --input inputs/to_rewrite/ \
  --dna <用户名>-dna.json \
  --formal-dna <用户名>-formal-dna.json \
  --output outputs/rewrite_runs/batch_<时间戳>/ \
  --batch

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故障排查

常见问题

Q：提取的 DNA 不准确

• A：检查样本数量是否 ≥ 5 篇；运行 test_sample_sufficiency.py 诊断；确认模板剥离是否彻底（查看 strip_report.md）

Q：改写后还是有 AI 味

• A：检查 ai_slop_dict.py 是否覆盖了当前检测到的套话；手动编辑词典添加新条目；确认 blacklist_phrases 是否包含了用户痛恨的表达

Q：改写后不像用户写的

• A：检查 formal-dna.json 的 rewrite_rules 是否准确；回看 Step 3 的确认环节，用户是否有未充分表达的偏好；考虑增加样本重新提取

Q：脚本报错

• A：检查 Python 版本是否 ≥ 3.8；确认依赖已安装（pip install -r requirements.txt）；查看 outputs/debug/ 目录下的日志文件

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技术架构

核心脚本说明

脚本	功能	输入	输出
extract_dna.py	从清洗后的文本提取统计型 DNA	模板剥离后的 .md 文件	<用户名>-dna.json
strip_template.py	跨文档对齐，剥离字面模板	原始 .md/.docx 文件	剥离后的 .md + 报告
detect_ai_slop.py	检测 AI 套话	待改写文本	检测报告
rewrite_with_dna.py	基于 DNA 改写文本	待改写文本 + DNA 文件	改写后文本 + 对比报告
render_dna_feature_cloud.py	渲染 DNA 特征云图	<用户名>-formal-dna.json	PNG 图片
test_sample_sufficiency.py	诊断样本充足性	原始样本文件	诊断报告

数据流

原始文档 (.docx/.md/.txt)
    ↓ docx_to_md.py (如果是 .docx)
清洗后的纯文本
    ↓ strip_template.py (模板剥离)
模板剥离后的文本
    ↓ extract_dna.py (DNA 提取)
<用户名>-dna.json (统计型) + <用户名>-formal-dna.json (语义型)
    ↓ render_dna_feature_cloud.py (可视化)
特征云图 (PNG)
    ↓ 用户确认
待改写文本
    ↓ detect_ai_slop.py (AI 套话检测)
检测结果
    ↓ rewrite_with_dna.py (基于 DNA 改写)
改写后的文本 + 对比报告
    ↓ 用户确认
最终成稿

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注意事项

1. 隐私安全：DNA 文件包含用户的写作风格特征，属于个人信息。不要将 <用户名>-dna.json 或 <用户名>-formal-dna.json 提交到公开仓库（已在 .gitignore 中排除）。

2. 样本质量：DNA 质量取决于样本质量。确保样本是用户亲自撰写的内容，而不是他人代笔或大量引用的内容。

3. 文体多样性：如果用户有多种写作风格（如工作邮件 vs 个人博客），建议分别为每种风格提取独立的 DNA，或在提取时明确告知脚本文体范围。

4. 语言限制：当前版本主要针对中文写作风格优化。英文或其他语言的改写效果可能不如中文理想。

5. 版本兼容性：DNA 文件格式可能随版本更新而变化。如果升级本 skill 后遇到兼容性问题，建议重新运行流程 A 提取新的 DNA。

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更新日志

• v1.0 (2026-05-22): 初始版本发布
  • 实现 DNA 提取和改写核心流程
  • 支持 4 个 IDE 平台（Trae / Cursor / Claude Code / CodeX）的斜杠命令注册
  • 完善模板剥离三层流程（确定性算法 + 语义识别 + 用户确认）
  • 添加样本充足性诊断工具