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article-proofreading
按郑总的审稿标准审阅中文文章草稿,检查AI腔、标题写法(4种错误类型)、绝对表达、结构层次污染、结语完整性,逐条给出修改方案。当用户说"审稿""帮我检查文章""review一下"时使用,也可在完成文章草稿后主动执行。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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按郑总的审稿标准审阅中文文章草稿,检查AI腔、标题写法(4种错误类型)、绝对表达、结构层次污染、结语完整性,逐条给出修改方案。当用户说"审稿""帮我检查文章""review一下"时使用,也可在完成文章草稿后主动执行。
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SOC 職業分類に基づく
AI配图能力层 Skill。任何需要生成信息图的任务都调用此 Skill,而不是自行调用 API。包含:模型选择、API调用、多视角草图流程、风格库引用、配图索引联动。触发词:「需要绘图」「生成配图」「画一张图」「制作信息图」「根据这段文字画图」「图片提示词」。
架构/系统差距分析 Skill。将当前系统/代码库/文档与目标框架/标准/竞品对比,生成带证据链的差距报告(兼容/冲突/缺失三类),为整改计划提供输入。触发词:「对比XXX和YYY」「这两个项目有什么异同」「找出差距」「现有系统与目标有什么不对齐」「竞品分析」「和XXX相比缺什么」。
分析文章可用的多种配图视角,为每个角度生成提示词草图供用户选择。触发词:帮我分析配图角度/生成多视角草图/配图有几种选择/给我几个配图方案。
管理他山公众号的配图风格库,提供风格模板调用和新风格沉淀。触发词:调用风格库/用XX风格/存入风格库/更新风格模板/风格库有哪些风格。
追踪文章审稿意见,将编辑反馈结构化记录并逐条落实。触发词:审稿意见/修改文章/这里写得不好/审稿反馈/帮我追踪这个意见。
Bug修复循环协调者。测试完成后,读取技术问题追踪台,按P0→P1→P2顺序协调修复,每修复一个触发针对性回归测试,循环直至P0+P1全清,输出可上线结论。所有信息通过文档传递,不依赖对话历史。触发词:「全自动修复循环」「按Bug清单修复」「修复所有问题」「循环修复到上线」「开始bug修复循环」。
| name | article-proofreading |
| description | 按郑总的审稿标准审阅中文文章草稿,检查AI腔、标题写法(4种错误类型)、绝对表达、结构层次污染、结语完整性,逐条给出修改方案。当用户说"审稿""帮我检查文章""review一下"时使用,也可在完成文章草稿后主动执行。 |
基于郑总历次亲手修改、明确批注的审稿标准。五轮检查,每轮独立列问题清单,最后给出优先级。
参考文档:_内部总控/AI思维碎片/写作习惯与风格手册.md
| 层级 | 文档 | 需要理解的概念 |
|---|---|---|
| D0 认知根(必读) | _内部总控/AI思维碎片/写作习惯与风格手册.md | 郑总审稿标准的完整来源:AI腔定义/标题4种错误/绝对表达清单/结语要求(本 Skill 的知识根) |
| D3 规范参考 | — | 本 Skill 本身就是规范定义,无需外部规范参考 |
| D4 运行时数据 | 目标文章草稿(用户提供) | 被审稿的文章(审查对象) |
核心概念速查: ① AI腔 = 「此外」「总之」「值得注意的是」「不仅如此」「综上所述」等AI写作套话 ② 标题4种错误 = 过度承诺/空泛标题/AI腔标题/不够具体 ③ 审稿顺序不变:AI腔→标题→绝对表达→结构层次→结语,五轮独立,不合并
逐句扫描,标记所有让人感觉是从英文直译的词:
| 常见AI腔词 | 改法 |
|---|---|
| 人层 | 人类层 |
| 工具层(指代"人"所在的层次时) | 视语境调整 |
| 首先/其次/最后 作为枚举句式 | 直接说内容,不用序数铺垫 |
判断原则:读出声来感觉别扭、或是翻译腔的,就标记。
❌ 直接删除下列句式,不要任何替换,直接说内容:
✅ 替换方式:删掉这句话,下一句直接用"所以,""因此,"开头,或无连接词直接开始。
为什么是AI腔:这类句子是在"宣告接下来要说什么",本身没有任何信息量。真正有力的表达直接说出内容,不需要预热。
❌ 检查并删除以下模式:
✅ 正确做法:直接陈述结论,不加防守。读者自会判断。
例外:"不是X,而是Y" 用于积极的对比陈述(如"不是界面做简洁,而是设计路径的根本颠倒")可以保留——区分在于它是断言,不是辩护。
❌ 删除:
✅ 直接进入实质内容。
对每个章节/小节标题,依次用四个问题判断:
检测:标题能否独立表达一个观点?还是只在描述"这节讲什么"?
❌ 错误例:产品机会的来源:三类永恒坐标 × AI 带来的成本变化
→ 说的是"我用什么框架分析",不是"分析得出什么"
✅ 正确例:旧瓶颈正在消失,把它们做好是把错的做对
→ 表达一个判断,读者读到标题就知道该相信什么
识别错误标题的特征:
检测:标题里有"设计/使用/实现/建立/优化"等动词 → 往往是机制描述,不是结论。
❌ 错误例:为人与智能体同时设计两层界面
→ 说的是"如何做"(机制)
✅ 正确例:产品设计的第一性原理:Human-Readable + Agent-Operable
→ 说的是"这个机制揭示了什么设计原则"(本质)
改法:把"如何做"升级为"这样做意味着什么、揭示了什么"。
检测:标题只是给某个概念贴了一个标签(定性),而没有给出从这个定性推导出的行动原则。
❌ 错误例:产品的本质变了:人与其数字员工协作的介质
→ "介质"是定性(说"是什么"),信息量低
✅ 正确例:产品设计的第一性原理:Human-Readable + Agent-Operable
→ 从"介质"这个定性推出的设计原则,信息量更高
逻辑链:事实 → 定性(放正文)→ 从定性推导出的原则(放标题)
判断:在一个定性和一个从定性推出的原则之间,原则蕴含更多信息,应该作为标题。
检测:标题是在说"发生了什么"(现象),还是说"所以你应该做什么/停止做什么"(战略行动指向)?
❌ 错误例:脑力成本趋零,产品机会从执行层转向人性深处
→ 描述现象(数据观察)
✅ 正确例:旧瓶颈正在消失,过去许多看似需要优化的痛点,只是在"获得更快的马"
→ 战略判断(行动指向:停止解决旧瓶颈)
对战略者而言,他需要的是"我应该怎么做",不是"发生了什么"。
| ❌ 绝对词 | ✅ 软化方向 | 典型例句 |
|---|---|---|
| 只/仅 | 大体上/主要 | "只来自三类" → "大体上来自三类" |
| 任何时代/所有时代 | 各个时代/跨越时代 | "任何时代都成立" → "这个分类跨越时代" |
| 必须 | 需要/应该/往往 | "必须建立在" → "需要建立在" |
| 无法 | 难以/不容易 | "无法平等化" → "难以平等化" |
| 永远/从不 | 往往/通常/大多数情况下 | 视情况软化 |
| 所有产品 | 大多数产品/产品大体上 | "所有时代所有产品" → 软化主语 |
例外——以下场景的绝对表达可以保留:
问题描述:文章若先建立"普适坐标系"(任何时代都成立的框架),坐标系里只能包含普适维度,不能包含特定时代(如AI时代)的具体问题。
检测方法:找到"建立坐标系/框架"的那一节,检查每个例子是否在AI出现之前就已经存在:
❌ 错误:坐标系里列了"幻觉问题、跨会话记忆缺失、AI不随人成长" → 这些是AI时代特有的,不是普适的
✅ 正确:坐标系里列"效率、准确性、可靠性、意图传达、信任、控制权" → 蒸汽机时代就有这些问题,是跨越时代的
修复方法:把AI特有的具体问题移到"引入变量"部分,坐标系只保留普适维度。
规律:历史跨时代对比表(如"生产力跃迁 × 需求层次变化")应放在 AI 详细介绍之前,不是之后。
原因:先让读者看到"这个规律在历史上反复出现",再把 AI 定位为"这个规律的最新代入"——读者会自然接受,而不是把 AI 当孤立特殊事件。
检测:找到历史对比表,看它是在 AI 说明的前面还是后面。
例子:四条判断标准被称为"通用标准"——但这不准确,因为它们是在 AI 语境下的判断,不是任何时代都一样。
更准确的说法:四条相对明显的判断标准(vs 第五条不容易想到的)
原则:描述一组内容的标签,要准确反映它们的特征,不要用"通用/普适"这样的大帽子,除非确实跨越时代。
❌ 错误:结语只总结了第一章(问题来源),没有提到第二章(设计原则)和第三章(产品规划)
✅ 正确:结语用三段或三句话,分别对应文章的三个主要章节,形成完整收束
检测方法:数结语里提到了几个主要章节的核心观点。
最有力的那句话,应该在结语最前面(作为总结性宣言)或结语最后面(作为落点)。不要放在段落中间。
❌ 错误:人性不变,成本结构变……这句强有力的话被淹在一大段总结性文字里
✅ 正确:要么在结语第一行加粗呈现,要么作为文章最后一行独立存在
结语的最后一句话,要能离开文章单独存在,让读者读完想转发。
检测:把最后一句话截图出来,不看文章上下文,它能传达完整意思吗?
审完五轮后,输出:
## 审稿报告 · [文章标题]
### 第一轮:AI腔(X处)
| # | 位置(段落/节) | 问题类型 | 原文片段 | 建议改法 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ... | 元评论 | "核心推论只有一句话:..." | 删除,直接接"所以,..." |
| 2 | ... | 防守修饰 | "这不是预测..." | 整行删除 |
### 第二轮:标题(X处)
| # | 原标题 | 错误类型 | 修改方向 |
|---|---|---|---|
| 1 | ... | 话题描述 vs 结论 | 改为表达判断的句子 |
### 第三轮:绝对表达(X处)
| # | 原文 | 建议 |
|---|---|---|
| 1 | "只来自三类" | "大体上来自三类" |
### 第四轮:结构(X处)
- [ ] 坐标系是否污染:...
- [ ] 历史表位置:...
- [ ] 标签准确性:...
### 第五轮:结语
- [ ] 涵盖所有章节:是/否
- [ ] 核心句位置合理:是/否
- [ ] 最后一句可独立传播:是/否
### 优先修改(最影响质量的 Top 3)
1. **[第X轮]** ... → 因为这影响了...
2. ...
3. ...
审稿不只是发现问题,修改方向要贴近郑总的语言感觉:
句式特征:
"执行能力已经被平等化——或者说,正在被平等化。""所以,智能体可以承接……"(不是"因此我们可以得出结论……")"人性不变,成本结构变;成本结构变,瓶颈就变;瓶颈变,产品机会就变。""这不是界面做简洁一点,而是设计路径的根本颠倒"段落节奏:
结语风格:
"产品是研究的前沿表达,研究是产品的护城河。" 然后直接收尾表格风格:
? 暗示规律不会在当前停止审稿报告输出后,AI 的默认行为:
若报告中有 P0 问题(严重AI腔 / 标题4种错误 / 绝对表达):
→ AI 直接修改草稿文本(不输出建议让用户手动修改)
→ 修改完成后,告知用户:「已直接修改 X 处 P0 问题,修改前后对照如下:」
→ 修改完成后,自动再次运行审稿,确认 P0 问题已消除
若报告中只有 P1/P2 问题(结构调整/结语优化等):
→ 输出修改建议(格式:原文 → 建议改法),等用户确认
→ 用户确认后,AI 执行修改
若用户明确说「只审稿,不修改」:
→ 只输出报告,不执行任何修改
注:修改操作是 AI 直接执行(非输出建议),减少用户手动编辑负担。
P0 问题的直接修改是 AI 的默认行为(类比后端开发的「技术实现类P0 AI直接修复」原则)。
根因:CN-002 沙盘发现:article-proofreading 给出修改建议后,没有说明「AI直接修改文章还是只输出建议」,导致执行方式存在歧义——有时 AI 修改文章,有时只输出建议,行为不一致。
修改内容:
验证结果:
验证状态:🔵 待验证