hos-review-polish

name	HOS-Review-Polish
description	文本润色与去 AI 味系统 — 基于 skill-deslop 的 AI 写作去套路化 + 中文学术写作支持
license	MIT
metadata	{"author":"HOS Team","version":"2.0.0","tags":["review","polish","deslop","AI-writing","academic-polish","润色"],"category":"editing","risk-level":"low"}
sources	[{"name":"stephenturner/skill-deslop","license":"MIT","url":"https://github.com/stephenturner/skill-deslop","contribution":"AI 写作去套路化核心能力、填充短语识别、主动语态转换"},{"note":"HOS 二次开发：添加中文学术写作支持、引用格式规范、学术段落结构优化"}]

文本润色与去 AI 味系统

去除 AI 写作痕迹，让文本更自然、更专业。支持学术论文、技术博客、商业文档等多种语境。

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触发条件

触发场景	示例表达
基础润色	"润色一下"、"帮我润色"、"polish"
去 AI 味	"去 AI 味"、"去除 AI 痕迹"、"deslop"
学术润色	"学术润色"、"论文润色"
表达优化	"改写得更自然"、"优化表达"
引用规范	"规范引用格式"

不触发：从零写作（→ paper / blog / book），本技能专注于已有文本的润色。

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核心能力

去 AI 写作模式

问题类型	示例	处理方式
填充短语	"值得注意的是"、"需要指出的是"、"众所周知"	直接删除
公式化结构	"首先...其次...最后..."	打破机械结构，自然过渡
AI 偏好表达	"从本质上来说"、"从根本上说"	改写为具体描述
被动语态	"It is proposed that..."	转为主动："We propose..."
模糊量词	"很多"、"一些"、"相关"	替换为具体数据或明确描述

语境匹配策略

语境	策略
学术论文	保持严谨性，去除口语化，规范引用格式
技术博客	保持专业性，增加可读性，适度口语化
商业文档	保持简洁性，行动导向，避免学术化
创意写作	保持个性，增强表现力

学术写作优化（HOS 扩展）

• 口语化 → 学术用语（"用" → "采用"，"做" → "实施"）
• 引用格式规范（APA / MLA / Chicago / GB/T 7714）
• 段落结构改进（主题句 → 支撑句 → 结论句）
• 论证逻辑强化

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执行流程

Phase 1: 文本分析

操作步骤：

1. 识别文本类型（学术/技术/商业/创意）
2. 扫描并标记 AI 写作模式
3. 评估当前质量

质量门禁：文本类型识别正确。

Phase 2: 问题诊断

操作步骤：

1. 标记填充短语
2. 识别公式化结构
3. 检测被动语态
4. 找出模糊表达

质量门禁：AI 填充词标记完成；被动语态标记完成。

Phase 3: 润色执行

操作步骤：

1. 去除 AI 套路
2. 转换主动语态
3. 具体化表达
4. 优化句式节奏（混合长短句，避免单调）

质量门禁：所有标记问题已处理；无新增 AI 套路。

Phase 4: 质量验证

操作步骤：

1. 检查连贯性
2. 验证专业性
3. 确认自然度
4. 确认原意保留

质量门禁：润色后文本通过自然度检查；原意保留。

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输出格式

每次润色输出包含三部分：

1. 润色后文本：完整输出
2. 修改说明：逐条列出修改内容及理由
3. 质量评分：1-10 分，含评分依据

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约束

1. 保留原意：润色不改变原文核心观点
2. 适度改写：避免过度润色导致失去作者风格
3. 语境一致：保持全文语体风格统一
4. 渐进改进：优先处理最明显的 AI 痕迹

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上下文接口

读取：直接操作文本输入（不依赖共享上下文）

写入（供下游技能使用）：

• review.polished：润色后的文本

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生态集成

集成模块	触发条件	集成方式
paper	论文初稿完成后	接收 paper.draft 进行学术润色
blog	博文完成后	接收 blog.articles 进行润色
book	全书完成后	接收 book.chapters 统一润色
HOS-Silly-Mock	润色包含代码的文本时	检测代码是否为 Mock/伪代码