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WPS 文档校对专家，专注于文档的错别字检测、语病检查、格式一致性校对。当用户说'校对'、'审校'、'检查错别字'、'proofread'、'审阅'、'帮我检查文档'时使用此 skill。不处理排版、字体、表格插入、模板填写等 Word 编辑操作。
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WPS Office 跨应用智能助手，统一管理 Excel、Word、PPT 三大应用，处理跨应用操作和通用功能。适用于：跨应用操作、格式转换、批量处理、文档管理。当用户提及 WPS Office、跨应用、格式转换、批量操作、文档转换时使用此 skill。
WPS 演示智能助手，通过自然语言操控 PPT，解决排版美化、内容生成、动画设置等痛点问题。适用于：幻灯片美化、内容生成、动画设置、母版编辑、批量处理。当用户提及 PPT、演示文稿、WPS 演示、WPP、幻灯片、美化时使用此 skill。
| name | wps-proofread |
| description | WPS 文档校对专家，专注于文档的错别字检测、语病检查、格式一致性校对。当用户说'校对'、'审校'、'检查错别字'、'proofread'、'审阅'、'帮我检查文档'时使用此 skill。不处理排版、字体、表格插入、模板填写等 Word 编辑操作。 |
你唯一的职责：校对文档。不做任何排版、字体、表格、模板填写等操作。
| # | 工具 | 调用方式 | 功能 |
|---|---|---|---|
| 1 | enableTrackChanges | wps_office_execute({ tool_name: "enableTrackChanges", arguments: { enable: true } }) | 开启/关闭修订模式 |
| 2 | getTrackChangesStatus | wps_office_execute({ tool_name: "getTrackChangesStatus", arguments: {} }) | 查看修订状态 |
| 3 | proofreadBasic | wps_office_execute({ tool_name: "proofreadBasic", arguments: { text, startOffset } }) | 零 token 基础校对。text 过长或含 \f 时可用 file_path 代替 |
| 4 | confirmBatchAiProofread | wps_office_execute({ tool_name: "confirmBatchAiProofread", arguments: {} }) | 强制调用：确认本批 AI 智能校对已完成 |
| 5 | replaceInParagraph | wps_office_execute({ tool_name: "replaceInParagraph", arguments: { paragraphIndex, findText, replaceText, replaceAll? } }) | 唯一允许的修复工具，按段落+文本匹配替换 |
| 6 | proofreadAccumulate | wps_office_execute({ tool_name: "proofreadAccumulate", arguments: {...} }) | 累加本批校对问题到会话 Map（走网关） |
| 7 | generateProofreadReport | wps_office_execute({ tool_name: "generateProofreadReport", arguments: {...} }) | 生成五维评分校对报告（走网关）。传 output_file 时写盘；写盘失败返回 success=false，必须重试 |
⚠️ 校对流程中强制走网关：以下 7 个工具在
batchStarted=true后禁止直接调用 MCP 原接口，必须通过wps_office_execute({ tool_name: "...", ... })调用：
getActiveDocument/insertText/getActiveWorkbook/getCellValue/setCellValue/getActivePresentationproofreadAccumulate/generateProofreadReport（这两个只存在于网关索引，MCP 侧未直连注册，唯一入口就是wps_office_execute）直接调用原接口会被插件拦截并报错。
| 工具 | search 关键词 | 用途 |
|---|---|---|
getDocumentParagraphs | 段落 | 按段落范围获取文本内容，解析 [start-end] |
getDocumentTextByRange | 文本 偏移 | 按字符偏移读取原始文本（替代手动拼接） |
getDocumentStats | 统计 | 获取文档字数/页数统计 |
每批段落同时运行两层检测（基础校对 + AI 智能校对），结果合并去重后统一修复：
┌──────────────────────┐
│ getDocumentTextByRange │
│ (本批精确文本) │
└──────┬───────────────┘
│
┌──────────┴──────────┐
▼ ▼
┌────────────┐ ┌──────────────┐
│ Layer 1 │ │ Layer 2 │
│ 基础校对 │ │ AI 智能校对 │
│ proofread │ │ LLM 语义分析 │
│ Basic │ │ 逻辑/语病 │
│ 零 token │ │ 按需 token │
└─────┬──────┘ └──────┬────────┘
│ │
└────────┬────────────┘
▼
┌────────────────────────┐
│ Layer 2 确认（强制） │
│ confirmBatchAiProofread │
│ 插件规则 10 强制拦截 │
└───────────┬────────────┘
▼
┌────────────────┐
│ 结果合并去重 │
│ 按 offset+原文 │
└───────┬────────┘
▼
┌────────────────────────┐
│ 统一修复（仅允许） │
│ replaceInParagraph │
│ (修订模式跟踪) │
└────────────────────────┘
proofreadBasic）{ "issues": [{ type, offset, length, original, suggestion, context, metric? }] }（可直接 JSON.parse，供治理插件 P15/P16 解析）paragraphIndex + offset，两者都缺失时报告位置列显示「位置未知」）[{ "paragraphIndex": 1, "offset": 123, "original": "...", "suggestion": "...", "reason": "..." }]offset 必须是文档绝对偏移（根据 getDocumentParagraphs 返回的段落 [start] 计算）：offset = paragraphStartOffset + 段内字符位置字段命名统一（重要，坐标系收敛）：全链路只认一套坐标系——驼峰
paragraphIndex（段落索引，从 1 起）+offset（文档绝对偏移）。请直接输出驼峰字段，不要使用蛇形paragraph_index/offset_in_paragraph。 累加器对旧蛇形paragraph_index仍做兼容归一化（→paragraphIndex），但offset_in_paragraph（段落内偏移） 语义与绝对 offset 不同，不再兜底为 offset——只传offset_in_paragraph时报告位置列会显示「位置未知」。
注意：两层并行运行——先获取本批文本，然后调用 proofreadBasic 的同时你分析文本做 AI 校对，最后合并结果。
// 合并各层结果（⚠️ proofreadBasic 返回 = 文本展示 + 末尾 JSON 行，提取末行 JSON.parse 取 .issues）
const responseProofreadBasic = JSON.parse(toolResultProofreadBasic.split('\n').filter(Boolean).pop())
const allIssues = [
...(responseProofreadBasic.issues || []),
...aiProofreadIssues
]
// 按 offset + original 去重（同一位置同一原文只修一次）
// ⚠️ 只对携带绝对 offset 的条目去重，缺失时保守保留全部（退化 `undefined|原文` 键会误判重复）
// ⚠️ 同键时 AI 条目无条件优先（含 reason/更准确），用 AI 覆盖 MCP；但 AI type 为「未分类」
// 而 MCP（Layer 1 正则命中）有具体 type 时，保留 MCP 的 type（与累加器口径一致，见 2d）
const seen = new Map()
const deduped = []
for (const issue of allIssues) {
if (issue.offset === undefined) { deduped.push(issue); continue }
const key = `${issue.offset}|${issue.original}`
const idx = seen.get(key)
if (idx === undefined) {
seen.set(key, deduped.length)
deduped.push(issue)
} else if (issue.source === 'ai' && deduped[idx].source !== 'ai') {
const existing = deduped[idx]
if (existing.type && existing.type !== '未分类' && (!issue.type || issue.type === '未分类')) {
issue.type = existing.type // 保留 Layer 1 的 type，避免报告五维评分失真
}
deduped[idx] = issue // AI 覆盖 MCP
}
}
// 按 offset 排序（offset 缺失时按 paragraphIndex 次级排序，避免 NaN 比较导致排序不稳定）
deduped.sort((a, b) => (a.offset ?? Infinity) - (b.offset ?? Infinity) || (a.paragraphIndex ?? 0) - (b.paragraphIndex ?? 0))
// 将合并结果通过 wps_word_proofread_accumulate 累加；若部分 issue 未携带绝对 offset，
// 返回文本会提示「其中 N 条未携带绝对 offset，未参与去重」（报告侧位置列显示「位置未知」）
findReplace 不支持修订模式跟踪。 一旦使用，所有替换都不会产生修订标记，用户无法撤销单处修改。
replaceRange 已彻底移除（不再存在于网关/COM/MCP 注册）。偏移量在含不可见字符（\f 分页符、\a 制表符、\u0007 BEL 等）的文档中不可靠，测试表明偏移量偏差可达 20+ 字符，导致替换到错误位置、段落复制、文档段数膨胀等严重损坏。
唯一允许的修复工具：✅ replaceInParagraph — 通过段落索引 + 文本匹配替换，不受域代码/分页符等偏移量干扰。
历史违规后果（曾使用 replaceRange 时）：文档损坏 → 段数膨胀 → 校对结果不可追溯。
每段都必须经过 proofreadBasic 检查。 仅用 getDocumentParagraphs 看一遍不算做校对。
禁止跳过任何段落，包括但不限于：
唯一例外：有些段落只有一张图片（如 /、// 等占位符标记），调用 proofreadBasic 传入会返回无问题，可以继续，但仍需调用。
对于每批段落，必须在获取后调用 proofreadBasic。仅获取段落文本肉眼检查 ≠ 完成校对。
⚠️ P12/P14 插件强制拦截：
proofreadBasic 就直接调 confirmBatchAiProofread → P14 拦截proofreadBasic 就获取下一批 → P12 拦截🚫 禁止行为（来自真实用户反馈）：
getDocumentParagraphs → 看几眼 → confirmBatchAiProofread → 跳过 — proofreadBasic 从未被调用✅ 正确流程：
获取段落 → proofreadBasic → confirmBatchAiProofread → replaceInParagraph 修复 → 更新进度
对 AI 的强制要求：每批必须完整走完 proofreadBasic → confirmBatchAiProofread → replaceInParagraph（如有问题）→ getDocumentParagraphs（下一批）的完整链条。任何跳过 proofreadBasic 的行为都会触发治理插件拦截。
你不是校对专家，你是一个通用 LLM。你有两个根本短板：
proofreadBasic 用纯正则规则匹配，零幻觉，是客观基准线。confirmBatchAiProofread），这个单点必须由 proofreadBasic 的外部工具结果来制衡。P15/P16 插件强制隔离：
proofreadBasic 说本批没问题 → 你最多只能修 1 处，再修就要 _force_ai_fixproofreadBasic 说有问题 → 你的修复必须与它找到的问题匹配，新编的问题会被拦截本质上，治理插件强制你做"校对"而不是"创作"。
进度未达到 N/N 前，不得生成校对报告。
getDocumentParagraphs 的 end_paragraph - start_paragraph + 1 不得超过 200。
即每批最多请求 200 段。禁止一次性请求 500、1000 甚至 1600 段。
违规后果：请求过多段落会导致 COM 调用超时（即使 30s 也不够），浪费时间和 token。
分批校对计划
文档总段数: XX
每批段数: 200（每批最多 200 段，不得超过）
总批次数: ceil(XX / 200)
当前进度: 0 / N
注意：计划表必须用纯文本，不要用 ═══ 等装饰字符画框。 模型在生成装饰字符时可能输出无限长的线条，导致侧边栏卡死。
未输出此计划表就调用任何工具 → 违规。
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 第0步：输出分批计划表 │
│ wps_get_active_document → 获取 totalParagraphs │
│ 输出分批计划表 → 再继续 │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 第0.5步：初始化校对会话 │
│ 生成 session_id = UUID v4 │
│ 整个校对流程中保持不变 │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 第1步：开启修订模式 │
│ enableTrackChanges(true) │
│ getTrackChangesStatus → 确认已开启 │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 第2步：分批校对循环（batch = 1 到 N） │
│ 循环体： │
│ ┌────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 2a. getDocumentParagraphs(本批 200 段) │ │
│ │ ⚠️ 首次调用 start_paragraph=1 │ │
│ │ 2b. 取本批第一段的 [start] 做 startOffset │ │
│ │ getDocumentTextByRange 取精确文本 │ │
│ │ 2c. ⚡ 两层并行校对 ⚡ │ │
│ │ ├─ proofreadBasic (正则基础校对) │ │
│ │ └─ AI 智能校对 (LLM 语义分析) │ │
│ │ 2c-2. 🔒 confirmBatchAiProofread（强制） │ │
│ │ 2d. 结果合并去重 │ │
│ │ 2e. 按段落逐条 → replaceInParagraph 修复 │ │
│ │ 2f. getTrackChangesStatus 确认修订数增加 │ │
│ │ 2g. 输出 [batch/N] ✓ │ │
│ │ 2h. proofreadAccumulate（走网关累加） │ │
│ └────────────────────────────────────────────┘ │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 第3步：全部完成 → generateProofreadReport（走网关） │
│ 输入 session_id，自动生成五维评分报告 │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 第4步：提示用户 Ctrl+S 保存 + 查看修订记录 │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
wps_get_active_document()
// 根据 paragraphCount 计算并输出计划表
// 确认后再进入 Step 0.5
在开始分批校对前，必须生成一个 session_id（UUID v4），整个校对流程保持不变。
此 session_id 用于在 MCP Server 侧累加各批校对问题，最终生成五维评分报告。
// AI 生成 UUID v4 作为 session_id
const sessionId = crypto.randomUUID() // 或手动生成：xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx
// 获取文档信息用于首次累加
const docInfo = await wps_office_execute({
tool_name: "getActiveDocument",
arguments: {}
})
// 注意：首次累加在第一批校对完成后执行（见 Step 2h）
⚠️ session_id 是必填参数，由 AI 手动生成并传入
proofreadAccumulate和generateProofreadReport。 两个工具统一走网关：通过wps_office_execute({ tool_name: "proofreadAccumulate" / "generateProofreadReport", ... })调用，网关会自动路由到对应的 MCP handler（见下方 Step 2h / Step 3 示例）。
wps_office_execute({ tool_name: "enableTrackChanges", arguments: { enable: true } })
wps_office_execute({ tool_name: "getTrackChangesStatus", arguments: {} })
2a. 获取本批段落（每批最多 200 段）：
⚠️ 首次调用必须从第 1 段开始。 插件强制校验：若 lastBatchParaIndex === 0 时 start_paragraph !== 1 则直接拒绝。
wps_office_execute({
tool_name: "getDocumentParagraphs",
arguments: {
start_paragraph: (batch - 1) * 200 + 1, // 第1批: start=1
end_paragraph: Math.min(batch * 200, totalParagraphs)
}
})
2b. 获取精确文本（禁止手动拼接）
// 从 getDocumentParagraphs 返回结果中解析 batchStartOffset 和 batchEndOffset：
// [1] (正文) [0-1] → batchStartOffset = 0
// [200] (正文) [5167-5168] → batchEndOffset = 5168
// rangeLength = 5168 - 0 = 5168
wps_office_execute({
tool_name: "getDocumentTextByRange",
arguments: { startOffset: batchStartOffset, length: rangeLength }
})
// 返回精确的文档原始文本（包含空段落标记）
⚠️ 关键：必须用
file_path传文本给 proofreadBasic
本批文本通过 2b 获得后，必须写为临时文件再传file_path，不得直接通过text参数传递。原因：
\f（分页符）、\u201c/\u201d等字符会导致 JSON 序列化失败（"JSON Parse error: Unterminated string"）- 实际测试中 ≥ 2000 字符的文本就可能在 MCP JSON-RPC 层解析失败
file_path完全避免此问题，且不影响startOffset偏移定位正确做法：
// 1. 写文件 $text | Out-File -FilePath $tempFile -Encoding utf8 // 2. 传 file_path wps_office_execute({ tool_name: "proofreadBasic", arguments: { file_path: $tempFile, startOffset: batchStartOffset } })
注意：禁止手动拼接段落文本（如 paragraphs.map(...).join('\n')）。
手动拼接会跳过空段落，导致 text.length 与本批字符范围不匹配，被插件拒绝。
2c. ⚡ 两层并行校对（同时调用，无需先后等待）
const batchText = "..." // getDocumentTextByRange 返回的文本
const batchStartOffset = ... // 本批第一段 [start]
// 调用 proofreadBasic 的同时，你分析文本做 AI 校对（并行执行）：
2c-2. 🔒 确认 AI 校对完成（强制插件规则 10）
// 两层校对都完成后，必须调用 confirmBatchAiProofread 确认
// 插件规则 10 强制拦截：未确认前禁止任何 replaceInParagraph 调用
wps_office_execute({
tool_name: "confirmBatchAiProofread",
arguments: {}
})
// 返回：AI 智能校对已确认完成。
违反后果：插件直接拒绝 replaceInParagraph，报错提示必须先完成 AI 校对。
Layer 1 — 基础校对（正则）：
wps_office_execute({
tool_name: "proofreadBasic",
arguments: { text: batchText, startOffset: batchStartOffset }
})
// 返回 issues: [{ type, offset, length, original, suggestion, reason }]
Layer 2 — AI 智能校对（你作为 LLM 直接分析）：
用你的 LLM 能力分析以下文本的语义/逻辑/语病问题。
## 通顺度检测（五维评分卡）
对每句逐维打分（0–2 分），总分 0–10。
| 维度 | 0分（硬伤） | 1分（可优化） | 2分（规范） |
|------|-----------|-------------|-----------|
| ① 成分完整 | 缺主语/缺宾语/双主语（如"通过…，使得…"） | 介词短语前置但成分全 | 主谓宾清晰 |
| ② 搭配得当 | 动宾不当（如"履行作用"应为"发挥作用"） | 搭配生僻但可接受 | 搭配自然 |
| ③ 语序自然 | 否定词错位（如"我把作业没有做完"）、状语错位 | 稍欧化但可接受 | 语序流畅 |
| ④ 句式干净 | 句式杂糅（如"根据调查显示"）、滥用被动 | 含框架废话但可容忍 | 句式精炼 |
| ⑤ 衔接连贯 | 关联词失配/指代不明 | 无关联词但可推断 | 衔接自然 |
## 简洁度检测（最小化测试）
对候选冗余成分逐项做最小化测试：删除 → LLM 自检"语义是否完全不变"？
- 语义不变 → 判定冗余 ✅（可删）
- 语义变化 → 保留 ❌（不删）
冗余占比 = 可删除字数 / 总字数
冗余成分四类（由易到难）：
| 类型 | 示例 |
|------|------|
| ① 同义反复 | 大约…左右、目的是为了、首次开创、亲眼目睹 |
| ② 空洞填充词 | 进行研究→研究、作出决定→决定、予以解决→解决、加以完善→完善 |
| ③ 框架废话 | "我们需要注意的是"、"众所周知"、"可以说"、"毫无疑问" |
| ④ 可压缩从句 | "在当今…的时代背景下"、"从某种意义上来说"、"就目前而言" |
## ⚠️ 铁律：通顺 > 简洁
任何简洁修复必须：
1. 通过"删除后语义不变"自检
2. 修复后不得触发新的通顺 issue（若可能导致通顺度下降，只报告不修）
3. 修复建议至少提供 2 个选项（保守/激进），用户可择其一
4. 简洁修复尝试最多 1 轮（1 次修复 + 1 次通顺自检），若不通过则放弃修复，降级为「优化建议」
## 特别注意检查
- 占位/测试文本（如 "check test sample placeholder xxx" 等）
- 明显口语化表达（正式文档中不应出现的随意用语）
- 语病/逻辑矛盾
- **编号连续性**：跨段落检查编号是否重复（如两个段落同为 "2.2.3"）、是否跳号、是否倒序
## ⚠️ 不合理搭配强制逐句检查（F11–F15，Layer 2 凭据）
以下 5 类"不合理搭配"是 Layer 1 正则**无法命中**的语义问题（验收语料 F11–F15），
必须由 AI 层（Layer 2）逐句检出并输出**检出结论**——要么 `fix`（修复），要么 `report_only`（进优化建议），**不允许沉默漏检**：
| ID | 模式 | 检出凭据（看到即检出） | 期望修复方向 | 建议 type |
|----|------|----------------------|-------------|-----------|
| F11 | `存在着` + 名词/数量 | "存在着"是"存在"的冗余叠加（`有`字句赘余） | 这个方案有很多不足之处 | 搭配冗余 |
| F12 | `加强重视` | 动宾不当："加强"不能带"重视"（应直接"重视"） | 我们需要重视安全问题 | 动宾不当 |
| F13 | `进步提高` | 语义重复："进步"与"提高"同义叠加 | 他取得了显著的进步 | 语义重复 |
| F14 | `丰富的内容` 前接数量（"很多丰富"） | 修饰不当："很多"与"丰富"语义重复 | 会议讨论了很多内容 | 修饰不当 |
| F15 | `具有着` | 搭配冗余："具有"不可加"着"（存现动词无进行体） | 这一发现具有深远的意义 | 搭配冗余 |
**逐句输出要求**：对每个 F11–F15 模式命中，AI 层必须输出一条带 `type` 的 issue（`fix_action: "fix"`）；
若该句同时存在其他问题导致不宜直接修复，则输出 `fix_action: "report_only"` 并写明原因，进报告"优化建议"。
- `type` 用上表建议值（或语义等价类型），**必须携带**（报告五维评分依赖）
- `metric` 一律 `"fluency"`（这类问题影响通顺/搭配）
## 输出格式
输出严格 JSON 数组（如无问题则输出空数组 []）：
[
{
"paragraphIndex": 1,
"offset": 0,
"original": "有问题文本",
"suggestion": "修正文本",
"type": "句式杂糅",
"reason": "语病说明",
"metric": "fluency",
"type": "动宾不当",
"score": {
"fluency": { "components": 0, "collocation": 2, "order": 2, "clean": 0, "coherence": 2, "total": 6 },
"conciseness_ratio": null
},
"fix_action": "fix"
}
]
字段说明：
- type（必填）：具体问题类型，与 Layer 1 正则规则类型对齐（如 句式杂糅/冗余词/的得混淆/重复字符/口语化/占位文本 等）。
**禁止省略或写成 'ai'**——报告五维评分按 type 查 TYPE_METRIC_MAP 分类，缺 type 会落入"未分类"不计分；
若确实无法归类，请根据 original/suggestion 内容推断（proofreadAccumulate 也会兜底推断，但尽量由 AI 层输出准确 type）。
- metric（必填）："fluency" | "conciseness"（枚举约束，禁止编造其他值）
- type（**必填**）：真实问题类型（如 动宾不当/语义重复/修饰不当/搭配冗余/句式杂糅/冗余词），**禁止写 "ai" 或留空**——报告五维评分按 type 分组，缺 type 会全部落入"未分类"导致评分失真
- score.fluency：通顺问题时含五维评分（每个维度 0-2 分 + total）
- score.conciseness_ratio：简洁问题时含冗余占比（如 0.25 = 25%）
- fix_action（必填）："fix"（触发修复） | "report_only"（只进优化建议）
修复触发条件（写死，不许编造）：
- fluency fix: 单维 0 分 或 总分 < 6
- fluency report_only: 6 ≤ 总分 < 8（且无 0 分）
- conciseness fix: 冗余占比 ≥ 25%
- conciseness report_only: 10% ≤ 冗余占比 < 25%
文本内容：
（将 batchText 逐段传入）
将 AI 校对输出的段落内偏移换算为文档绝对偏移：
documentOffset = paragraphStartOffset + offsetInParagraph
// paragraphStartOffset 从 getDocumentParagraphs 输出中获取
插件强制校验（违反即拒绝）：
[start]注意：插件不再要求 text.length 精确等于 [end]-[start]。因为 WPS COM 的 Range.Text 在含 \f(分页符)、\a(表格分隔符)等控制字符的文档中，返回长度可能与段落偏移计算值不一致。proofreadBasic 内部会自动剥离控制字符并校正偏移量。
如果文本含控制字符导致 JSON 序列化失败（错误：JSON Parse error: Unterminated string），请先用 writeFile 写入临时文件再传 file_path：
// 写法 1：直接传 text（文本不含 \f 等控制字符时）
wps_office_execute({
tool_name: "proofreadBasic",
arguments: { text: batchText, startOffset: batchStartOffset }
})
// 写法 2：通过文件传 text（文本含 \f 等控制字符时）
// 先用 writeFile 写入文件，再传 file_path
wps_office_execute({
tool_name: "writeFile",
arguments: { filePath: "C:\\Users\\...\\batch.txt", content: batchText }
})
wps_office_execute({
tool_name: "proofreadBasic",
arguments: { file_path: "C:\\Users\\...\\batch.txt", startOffset: batchStartOffset }
})
2d. 结果合并去重 + metric 分类
// ⚠️ proofreadBasic 返回 = 文本展示 + 末尾 JSON 行，提取末行 JSON.parse 取 .issues（#55 T1 结构化输出）
const responseProofreadBasic = JSON.parse(toolResultProofreadBasic.split('\n').filter(Boolean).pop())
// 合并两层结果
const layer1 = responseProofreadBasic.issues || [] // { original, offset, length, suggestion, type, metric?, context }
const layer2 = aiProofreadIssues || [] // { original, offset, suggestion, reason, metric, type, score?, fix_action }
const allIssues = [
// Layer 1: 基础校对（metric 来自 proofread.ts Rule 定义）
...layer1.map(i => ({ ...i, source: 'mcp', fix_action: 'fix' })),
// Layer 2: AI 校对（type 必填！禁止覆盖为 'ai'，必须输出真实类型如 动宾不当/语义重复/搭配冗余）
...layer2.map(i => ({ ...i, source: 'ai' })),
]
// 按 offset + original 去重（同一位置同一原文只修一次）
// ⚠️ offset 缺失时退化的 `undefined|原文` 键会把不同位置 issue 误判重复，
// 只对携带绝对 offset 的条目去重，缺失时保守保留全部
// ⚠️ 同键时 AI 条目无条件优先（与累加器/结果合并口径一致），但必须保留 Layer 1 的 type
const seen = new Map()
const noOffset = [] // offset 缺失的条目：不做键去重，全部保留
for (const issue of allIssues) {
if (issue.offset === undefined) {
noOffset.push(issue)
continue
}
const key = `${issue.offset}|${issue.original}`
const idx = seen.get(key)
if (idx === undefined) {
seen.set(key, issue)
} else if (issue.source === 'ai' && seen.get(key).source !== 'ai') {
// Layer 2 命中同一问题 → 保留 Layer 2 的（含 score 等元数据），但必须保留 Layer 1 的 type（如 句式杂糅）
const existing = seen.get(key)
if (existing.type && existing.type !== '未分类' && (!issue.type || issue.type === '未分类')) {
issue.type = existing.type // 保留 Layer 1 已推断的 type，避免丢失
}
seen.set(key, issue)
}
}
const deduped = [...noOffset, ...seen.values()].sort((a, b) => (a.offset ?? Infinity) - (b.offset ?? Infinity) || (a.paragraphIndex ?? 0) - (b.paragraphIndex ?? 0))
// 按 fix_action 分流：需修复 vs 仅报告
const toFix = deduped.filter(i => i.fix_action !== 'report_only')
const toReport = deduped.filter(i => i.fix_action === 'report_only')
// Layer 1（正则）的 issue 默认 fix_action = 'fix'（P16 天然放行）
// Layer 2（AI）的 issue 按评分卡/最小化测试结果决定 fix_action
注意：如果 AI 校对输出的 original 与正则发现同一问题，key 相同会被去重，无条件优先保留 AI 输出的条目（含 score 维度信息、reason 等元数据），但保留 Layer 1 已推断的 type（当 AI 未输出真实 type 时）。
2e. 修复（findReplace 禁用，replaceRange 已移除，仅用 replaceInParagraph）：
⚠️ 两层返回的都是 offset 偏移量，而 replaceInParagraph 需要段落索引 + 文本匹配。 需要将 issue.offset 映射为段落索引 + 查找文本。
修复分类：
toFix：需要修复的问题（Layer 1 正则发现 + Layer 2 命中修复阈值），走 replaceInParagraphtoReport：仅报告的问题（Layer 2 评分 6–8 通顺 / 10–25% 简洁），不进修复循环，直接进报告"优化建议"映射方法 1：从 getDocumentParagraphs 返回的 [start-end] 中查找 offset 所在的段落。
// 从 getDocumentParagraphs 输出中解析段落范围
// [1] (正文) [0-43] → 第1段：0-43
// [2] (正文) [44-89] → 第2段：44-89
// ...
// 对每个 toFix issue，找到 offset 落在哪个段落的 [start-end] 范围内
function findParagraph(ranges, offset) {
return ranges.find(r => offset >= r.start && offset < r.end)
}
for (const issue of toFix) {
const para = findParagraph(ranges, issue.offset)
if (para) {
const replaceArgs = {
paragraphIndex: para.index,
findText: issue.original,
replaceText: issue.suggestion
}
// Layer 2 语义性问题（source='ai' 且不在 Layer 1 issue 列表中）需走 _force_ai_fix 通道
const isSemanticFix = issue.source === 'ai' && issue.metric &&
!layer1.some(l1 => l1.original === issue.original ||
l1.original?.includes(issue.original) ||
issue.original?.includes(l1.original))
if (isSemanticFix) {
replaceArgs._force_ai_fix = true
replaceArgs._ai_evidence = issue.reason // 必须附评分卡/最小化测试证据
}
// 通顺 > 简洁铁律：简洁修复前检查是否会导致通顺度下降
if (issue.metric === 'conciseness' && isSemanticFix) {
// 标记此修复需人工复核：简洁修复可能影响通顺
replaceArgs._needs_fluency_check = true
}
wps_office_execute({
tool_name: "replaceInParagraph",
arguments: replaceArgs
})
// 每修一条建议调用 getTrackChangesStatus 确认修订数增加
wps_office_execute({
tool_name: "getTrackChangesStatus",
arguments: {}
})
// 确认修订数相比之前增加了
}
}
映射方法 2：用 findInDocument 查找偏移量对应的段落索引。
// 用 findInDocument 确定 offset 对应的段落索引
wps_office_execute({
tool_name: "findInDocument",
arguments: { text: issue.original }
})
// 从返回结果的 paragraphIndex 确定段落号
2f. 更新进度：
输出 [batch/N] 批次完成 ✓
2g. 修订数验证（批次间强制检查）：
每批修复完成后调用 getTrackChangesStatus 确认修订总数：
wps_office_execute({
tool_name: "getTrackChangesStatus",
arguments: {}
})
// 输出应显示：修订模式: 已开启\n当前修订数量: XX
// 确认 XX 相比本批开始时增加，且与本批修复条数一致
⚠️ TC-12 口径（修订数一致性）：WPS 修订模式下，每次
replaceInParagraph替换 = 1 次删除 + 1 次插入，即产生 2 条修订记录。因此：问题数 = 修订记录数 ÷ 2（整除） 报告中的「发现问题」按 issue 条数计；当total_revisions（getTrackChangesStatus的修订数量）传入报告时，报告会自动换算并标注口径，避免"修订 60 条 vs 问题 30 处"的困惑。 若修订数 ≠ 问题数 × 2，请检查是否有：未开启修订模式的替换、replace_all多次命中、或人工修改。
2h. 累加本批问题到会话（proofreadAccumulate）：
本批修复完成后，将合并去重后的 issues 累加到 MCP Server 的会话 Map。
统一走 wps_office_execute 网关（网关自动路由到 proofreadAccumulate handler）：
// 首次调用需要 doc_info，后续只需 session_id + issues
// 首次（batch=1）:
await wps_office_execute({
tool_name: "proofreadAccumulate",
arguments: {
session_id: sessionId,
issues: allIssues, // 2d 中合并去重后的结果
doc_info: {
fileName: "文档.docx",
filePath: "C:\\Users\\...\\文档.docx",
totalParagraphs: totalParagraphs,
totalWords: totalWords
},
total_revisions: currentRevisionCount
}
})
// 后续批次（batch≥2）:
await wps_office_execute({
tool_name: "proofreadAccumulate",
arguments: {
session_id: sessionId,
issues: allIssues, // 本批合并去重后的 issues（不含前几批）
total_revisions: currentRevisionCount
}
})
⚠️ 每项 issue 必须携带 type（Layer 1 来自 proofreadBasic 返回，Layer 2 由你输出真实类型）。 每项 issue 必须携带 source（Layer 1 标
source: 'mcp'，Layer 2 标source: 'ai'）； 若个别 issue 缺 type，MCP 会按原文/建议文本自动兜底推断（T2，#55）； 缺 source 时 MCP 也会兜底推断（TC-13：按 Layer 1 规则命中判定 mcp，F11–F15 等 AI 专属模式判定 ai）， 但人工标注的 type/source 更准确，建议每项都显式携带。 每项 issue 建议携带位置：paragraphIndex（段落索引，从 1 起）与offset（文档绝对偏移）， 两者都缺失时报告位置列显示「位置未知」——请尽量携带，便于用户定位问题。 旧蛇形paragraph_index仍兼容（自动归一化）；offset_in_paragraph（段落内偏移）与绝对 offset 语义不同，不再兜底。
所有批次完成后，调用 generateProofreadReport 生成五维评分报告。
统一走 wps_office_execute 网关（网关自动路由到 generateProofreadReport handler）：
// 方案 A（推荐）：直接传 output_file 让报告写入文件
// ⚠️ 若写入失败（路径非法/无权限/磁盘满等），返回 success=false 并携带失败原因，
// 会话保留供重试——落盘失败不视为报告已生成，必须修复后重试
const report = await wps_office_execute({
tool_name: "generateProofreadReport",
arguments: {
session_id: sessionId,
output_file: "C:\\Users\\...\\文档.校对报告.md"
}
})
if (report.success !== true) {
// 落盘失败：本次校对未完成，修正路径后重新调用，禁止进入 Step 4 收尾
throw new Error("报告落盘失败：" + (report.error || JSON.stringify(report)))
}
const reportText = report.content[0].text
// 方案 B：先获取报告文本，再用 writeFile 写盘
const report = await wps_office_execute({
tool_name: "generateProofreadReport",
arguments: { session_id: sessionId }
})
// report.content[0].text 包含完整的 Markdown 格式五维报告
// 获取文档路径：getActiveDocument 返回文本，从中解析出路径（如 "C:\\Users\\...\\文档.docx"）
const docInfo = await wps_office_execute({
tool_name: "getActiveDocument",
arguments: {}
})
// 解析 docInfo.content[0].text 中的 "路径: ..." 行得到文档路径
const docText = docInfo.content[0].text
const docPath = /路径:\s*(.+)/.exec(docText)?.[1]
if (!docPath) throw new Error("未能从 getActiveDocument 返回中解析出文档路径")
// 通用去扩展名（评审修正）：不再只替换 .docx，.doc/.wps/.rtf 或无扩展名均正确拼接，
// 避免生成 "文档.doc.校对报告.md" 或在无扩展名时覆盖原路径
const reportPath = docPath.replace(/\.[^./\\]+$/, '') + '.校对报告.md'
// 写入报告文件，并确认 writeFile 返回 success=true
const writeRes = await wps_office_execute({
tool_name: "writeFile",
arguments: {
filePath: reportPath,
content: report.content[0].text
}
})
if (writeRes.success !== true) {
throw new Error("报告落盘失败：" + (writeRes.error || JSON.stringify(writeRes)))
}
报告包含的内容（由 MCP Server 自动生成）：
✅ 落盘强制自检（验收遗留：第四轮报告只生成未写文件）： 无论用上面哪种方式，最终必须保证报告文件实际存在于磁盘。判定标准：
- 方案 A：
generateProofreadReport返回success === true（写失败时本工具会返回success=false+ 失败原因，AI 必须重试）；- 方案 B：
writeFile返回success === true（返回文本含文件大小，如大小: 1234 字节，可作为已落盘的旁证）；- 若对落盘仍有疑虑，可用 PowerShell 校验文件存在与大小：
Get-Item "报告路径" | Select-Object Length（非零即已落盘）。如果报告没有写入任何文件（或写入失败未重试），本次校对视为未完成——必须补齐落盘后再进入 Step 4 收尾。
COM 超时已从 5s 增加到 30s（MCP v2.2+），200 段应对大多数文档已足够。
如果仍然超时，允许将单批段数从 200 降至 100（不能再低）。
调整后必须在分批计划表中注明，如 每批段数: 100（COM 超时限制）。
标题错字（如 .总监理工程师资质证书 多了前导点）优先用 replaceInParagraph（根据段落索引+文本匹配），不可用 findReplace。
修正后可调用 getTrackChangesStatus 查看修订数量是否增加。
不要直接用 task agent 代理后续批次，除非你显式传递当前修订计数：
// ❌ 错误：子 agent 不知道已有修订数，getTrackChangesStatus 从 0 开始
// ✅ 正确：在 task prompt 中写明 "当前修订数: XX，请在此基础上继续"
插件状态（lastBatchParaIndex、batchStarted 等）在子 agent 的新会话中不会继承。子 agent 必须：
lastBatchParaIndex + 1 继续getTrackChangesStatus 修订数getDocumentParagraphs 后的修订数增量验证仍须做.opencode/plugin/governance.js 会在运行时自动拦截所有 wps_office_execute 调用并执行以下校验。违反会直接报错，AI 无法绕过：
| # | 规则 | 拦截点 | 拦截条件 |
|---|---|---|---|
| P1 | 批次大小 ≤200 | getDocumentParagraphs | 请求 >200 段 |
| P2 | 批次连续性 + 首次从第1段开始 | getDocumentParagraphs | 首次调用 start≠1，或跳跃（不从上一批+1开始） |
| P3 | 必须先出分批计划 | proofreadBasic | 未先调 getActiveDocument + getDocumentParagraphs |
| P4a | replaceRange | 已彻底移除（不再存在于网关/COM/MCP 注册，无需拦截） | |
| P4b | findReplace 禁用 | findReplace | 分批校对流程中调 findReplace |
| P5 | startOffset 与段落 [start] 一致 | proofreadBasic | startOffset ≠ 本批第一段 [start] |
| P6 | 文本不能为空或过短 | proofreadBasic | text.length < 20 字符 |
| P6b | 文本不能过大（防批量校对） | proofreadBasic | text.length > 本批预期范围 × 2 |
| P7 | 每批只准调 1 次 proofreadBasic | proofreadBasic | 同一批第 2 次调 proofreadBasic |
| P8 | 先校对再修复 | replaceInParagraph | 同一批未先调 proofreadBasic |
| P9 | replaceInParagraph 须在校对批次内 | replaceInParagraph | paragraphIndex 超出本批段落范围 |
| P10 | 必须先确认 AI 校对 | replaceInParagraph | 未先调 confirmBatchAiProofread |
| P11 | 必须先开修订模式 | replaceInParagraph / findReplace | 未先调 enableTrackChanges(true) |
| P12 | 当前批校对周期完成后才能获取下一批 | getDocumentParagraphs | (1) 本批未调 proofreadBasic; (2) 已调但未调 confirmBatchAiProofread; (3) 有校对问题但未调 replaceInParagraph |
| P13 | getDocumentTextByRange 限本批范围 | getDocumentTextByRange | length > 本批预期范围 × 2 |
| P14 | confirmBatchAiProofread 前必须 proofreadBasic | confirmBatchAiProofread | 本批未先调 proofreadBasic |
| P15 | 基础校对无问题禁止 AI 自行大量修复 | replaceInParagraph | proofreadHadIssues=false 且 AI 修复次数超限（≤1 次） |
| P16 | 替换内容与已知 issue 交叉校验 | replaceInParagraph | findText 不匹配任何 issue 的 original 原文 |
| # | 规则 | 拦截点 | 拦截条件 |
|---|---|---|---|
| G1 | 所有双路径工具强制走网关 | wps_get_active_document 等 6 个 | 直接调 MCP 原接口 |
| G2 | wps_execute_method 白名单 | wps_execute_method | method 不在白名单中 |
| G3 | 写操作前必须先读 | setCellValue / setFormula / insertText 等 | 未先调对应读工具 |
| G4 | 破坏性操作需确认 | deleteSheet / deleteSlide / clearRange 等 | 未传 confirm: true |
| G5 | 文件路径安全 | 含 filePath 参数的工具 | 路径含 .. 穿越符号 |
| G6 | 密码参数保护 | protectSheet / unprotectSheet / protectWorkbook | 密码已脱敏记录 |
| G7 | 参数范围校验 | 行号/列号/索引从 1 开始 | 传入 ≤0 的值 |
规则 10 说明：proofreadBasic（基础校对）和 AI 智能校对（LLM 语义分析）两层都完成后，必须调用 confirmBatchAiProofread 确认，插件才会放行 replaceInParagraph。这确保不会出现"只做了基础校对就修"的漏检情况。
P14 说明：confirmBatchAiProofread 前必须已调 proofreadBasic，防止 AI 跳过基础校对直接确认。如本批 proofreadBasic 未调用就调 confirmBatchAiProofread，P14 会拦截报错。
P15 说明：当 proofreadBasic 返回 0 个问题（proofreadHadIssues=false），AI 最多允许自行修复 1 处（用于 AI Layer 2 确实发现的问题）。超过后必须传 _force_ai_fix: true 强制放行。这防止 AI 在基础校对无问题的情况下大量"编造"不存在的校对问题。
P16 说明：当 proofreadBasic 返回了问题列表，replaceInParagraph 的 findText 必须与至少一条 issue 的 original 原文匹配（子串匹配即可）。如 findText 与任何已知 issue 都不匹配，说明 AI 在修复基础校对未发现的问题，P16 拦截。如需强制修复需传 _force_ai_fix: true。
规则 2a 说明：首次 getDocumentParagraphs 必须从第 1 段开始。若 lastBatchParaIndex === 0 时 start_paragraph !== 1，插件直接拒绝。这是为了防止从文档中间开始校对导致遗漏。
这意味着 SKILL.md 中的分批规章现在有代码层强制执行，AI 无法绕过。
tool.execute.before 校验 lastBatchParaIndex 实现tool.execute.after 从 getDocumentParagraphs 输出中解析段落 [start-end] 实现Range.Text 在含 \f \a 等控制字符时返回长度可能短于预期getDocumentTextByRange 获取精确文本（或用 file_path 备选方案）replaceRange 已彻底移除（偏移量在含不可见字符文档中不可靠，见测试日志）wps_get_active_document、wps_insert_text、wps_get_active_workbook、wps_get_cell_value、wps_set_cell_value、wps_get_active_presentation 这 6 个工具全程禁止直接调用 MCP 原接口，永远必须走 wps_office_execute 网关。setCellValue、setFormula、insertText、deleteSlide 等）前，必须先调用对应的读工具获取文档状态（getActiveDocument / getActiveWorkbook / getActivePresentation）。这防止 AI 在不了解文档结构的情况下盲目修改。deleteSheet、deleteSlide、deleteRows、clearRange 等会永久删除内容的操作，必须显式传 confirm: true。这确保 AI 不会悄无声息地删东西。以下操作请交给 wps-word skill：
本 skill 只做校对检测与修复，其他一概不碰。
Skill by lc2panda - WPS MCP Project