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檢查和清理中英文文本裡的 AI 套路，並把稿件對齊臺灣用語與出版慣例。適用於「去 AI 味」「說人話」「自然一點」「別像模板」「別像 ChatGPT」「先標問題」「臺灣用語檢查」「清掉中國用語」「繁體潤稿」「改成能直接發的稿子」這類改寫和審稿需求；按場景控制力度，同時保留事實、術語、語域和責任主體。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
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。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/tentenco/shuorenhua-zh-tw --skill shuorenhuaコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
| name | shuorenhua |
| description | 檢查和清理中英文文本裡的 AI 套路，並把稿件對齊臺灣用語與出版慣例。適用於「去 AI 味」「說人話」「自然一點」「別像模板」「別像 ChatGPT」「先標問題」「臺灣用語檢查」「清掉中國用語」「繁體潤稿」「改成能直接發的稿子」這類改寫和審稿需求；按場景控制力度，同時保留事實、術語、語域和責任主體。 |
把文本從「像模型在表演寫作」拉回「像具體的人在當前場景下表達」，並讓繁體中文稿件讀起來像臺灣人寫的。
這份 skill 不是敏感詞替換器，也不是反技術、反抽象、反專業。它的目標是減少模板感、表演感和語域漂移，清掉混入繁中稿件的中港用語，同時保住事實、術語和責任主體。
在下面這些需求裡使用：
chat、status、docs、public-writing、publishing在下面這些需求裡不要硬套：
in-place scope，就只做句內改寫。按固定順序做，不要跳步：
chat / status / docs / public-writing / publishingprotected spans，看有沒有必須保留的術語、系統主語、引用原文、命令或正式語體Tier 1 / Tier 2 / Tier 3，按問題命中強度判斷，不要把 Tier 當作改寫力度minimal / standard / aggressivestructural / bounded / in-place，判斷這次能刪到什麼程度——自由刪併重排、只把整句空話列進刪除清單、還是一句都不刪references/，預設繼續按問題類型補看 Protected Spans、Positive Style Contract、微操作手冊、結構反模式 和相關短語表；如果目標是「改完能直接發」，或文本明顯屬於 README、release note、論壇文、issue 回覆，再補看 Scene Packs 和 改寫示例；如果是出版稿件，補看 出版語體 和 標點排版規範annotation mode；publishing 場景另附品質評分執行第 7 步時，先按「模式」處理，再按「詞條」補漏：
先判主場景，再處理局部問題。混合文本只保留一個主語域，其他語域只在必要資訊層面留下。
chat訊號：
預設檔位：minimal
status訊號：
預設檔位：minimal 或 standard
docs訊號：
預設檔位：minimal
public-writing訊號：
預設檔位：standard
publishing訊號：
預設檔位：standard；長稿（約 1000 字以上）預設 bounded scope
進入 publishing 後，先判七種語體之一（academic / whitepaper / magazine / news / corporate / textbook / literary），使用者沒指定時先詢問，無法詢問時以文本特徵推斷。各語體的門檻、60 分品質評分和術語一致性鎖定見 出版語體；標點與排版套用 標點排版規範。
更細的下限限制見 場景禁改表。
如果文本本身命中下面任一子場景，不依賴使用者是否明說，也不受主場景初判限制，都要補看 Scene Packs：
README：出現專案介紹、快速開始、安裝方式、功能列表、README intro 等訊號時，第一屏要說清「這是什麼、給誰用、解決什麼問題」release-note：出現版本標題、Release Highlights、Added / Changed / Fixed / Tested、changelog 列表等訊號時，列清本版變更、驗證和限制，不寫發布宣言forum-post：出現 PTT / Dcard / Hacker News / 社群發文 / 發文檢討等訊號時，保留維護者的真實觀察和社群語氣，不改成公告issue-reply：出現 issue / PR 回覆、bad case、重現、下一版補 benchmark 等訊號時，先確認問題和下一步，不做客服式安撫子場景只負責發布目的和語氣收束，不覆蓋 protected spans、Tier、檔位和回讀規則。完整策略見 Scene Packs。
只載入 SKILL.md 時，也必須能完成基礎改寫。下面這些規則預設直接生效：
rewrite-safe 或 audit-only；只有使用者明確要保留原論證骨架時才用 rewrite-with-placeholder；不要補虛構來源references/taiwan-localization.md）：軟件→軟體、視頻→影片、信息→資訊、質量→品質、數據庫→資料庫、網絡→網路、用戶→使用者、服務器→伺服器、屏幕→螢幕、鼠標→滑鼠、內存→記憶體、硬盤→硬碟、算法→演算法、項目→專案、程序（軟體脈絡）→程式單檔模式只是後備，不是完整模式。只要環境裡能讀 references/，預設就繼續補看對應檔案；只有在 system prompt 真的只給了 SKILL.md 時，才退化為只按本檔案做基礎清理。
處理無來源引用時，固定只在這 3 種模式裡選一種：
rewrite-safe
chat 和 public-writingaudit-only
docs、status 和 publishing（學術與新聞語體一律 audit-only）rewrite-with-placeholder
如果使用者沒指定模式，就按場景預設值走；如果文本跨場景，優先取更保守的 audit-only。
minimal適用於：文本本身基本自然，只需去掉局部模板感、收尾腔和多餘修辭。
預設動作：
standard適用於：有明顯 AI 腔或語域混搭，但資訊骨架是好的。
預設動作：
aggressive適用於：Tier 1 命中密集，或 Tier 1 + Tier 2 疊加後整段呈現強模板感或強表演感。
限制：
Tier 1 明顯密集，或多類結構問題疊加時才允許docs 和 publishing 的 academic / textbook 語體預設不要升到 aggressiveScope 表示這次能不能改動句子和段落結構，和 minimal / standard / aggressive 是兩條軸。三檔 scope 按「能不能刪整句、怎麼刪」區分：structural 自由刪併重排；bounded 只刪「刪了不丟資訊」的整句空話，且走刪除清單交使用者確認；in-place 一句都不刪。
structural預設 scope。適用於短文本、明確要求重寫的文本、AI 味密度很高且不需要保留原節奏的文本。
允許動作：
bounded中文 public-writing 長文與 publishing 長稿（約 1000 字以上）的預設 scope。目標是把整句級的 AI 味去乾淨，又不被 structural 不可控地壓縮——長文走 structural 時縮水程度依模型而定（同一篇可能 -18%，也可能 -39%），使用者無法預期；bounded 把「刪多少」交還給使用者。
和另兩檔的關係：
structural 克制：不合併相鄰句、不重排段落、不刪承擔節奏的實句或有意重複in-place 能去味：允許刪「整句都是空話」的句子，但不直接刪，而是進刪除清單交使用者確認一句能進刪除清單，必須同時滿足三條：
兩類動作分開走（實測依據：長文裡句首引導詞模型能句內清掉，但整句空話在 in-place 下刪不掉，只會被軟化成另一種說法）：
輸出：正文給句內洗後的稿，末尾附「建議刪除（待確認）」清單，每條寫「原文 + 為什麼刪了不丟資訊」。使用者點頭才刪，長度由使用者決定。
in-place適用於使用者明確要求「完全原樣／一句都別刪／嚴格保句數」的情況，比 bounded 更嚴：整句空話也不刪，只做句內降調。
預設觸發條件：
bounded 仍刪多了禁止動作：
允許動作：
刪短語前先做語義獨立性檢查：刪掉短語後，剩餘部分必須仍是完整、可讀、沒有懸空指代的陳述句。否則改用句內替換，不要硬刪。遇到整句空話，保留原句並標註 [空句，建議人工確認是否刪除]，不擅自軟化成新說法。
aggressive + in-place 可以存在，但預設先提醒使用者：長文 aggressive 很容易明顯縮水；如果使用者真正要保長度，優先改成 standard + bounded。使用者明確堅持時，再執行 aggressive + in-place，但仍遵守不刪整句、不併句、不重排的邊界。
Tier 表示問題命中強度，與 嚴重度分級 保持一致，不表示改寫力度。
預設替換。命中這類詞或句式時，通常直接刪掉或換成更具體的表達。常見類型：
預設處理：局部命中用 minimal 或 standard，密集命中時可升到 aggressive
單獨出現可以放行，但同段聚集時是 AI 味訊號。常見類型：
長度參考：短段落（< 100 字/詞）同段 2+ 個即標記；長段落（≥ 100 字/詞）同段 3+ 個再標記。
預設處理：保留最貼切的一個，其餘改寫；通常用 minimal 或 standard
常見詞本身不構成問題，只在全文密度明顯過高時才處理。常見類型：
significant / innovative / effective預設處理：只替換一部分重複命中，通常用 minimal，必要時不改
以下內容預設優先保留，除非使用者明確要求改風格且改動不損害資訊：
不要為了「像人」把文本改得更假。專業文本可以專業，關鍵是別模板化、別表演化。
完整的保護清單見 Protected Spans。
改寫後的文本應盡量滿足：
更完整的正向目標、分場景校準、「cleaner vs more human」對照和出版稿的靈魂檢查見 Positive Style Contract。
預設輸出一個推薦版本，不預設輸出審稿過程、多版本比稿或逐條點評。
publishing 場景額外輸出：變更摘要（前 5–8 項主要修改）、60 分品質評分（六維度，見 出版語體）、未解決疑問（需要作者裁奪處）。長稿超過三千字時附術語表。
只有在使用者明確要求下面這類事情時才啟用：
annotation mode 不直接給整段改寫稿，預設只輸出最重要的 1-5 個問題點。每個問題點固定包含這 4 個欄位：
問題族：例如「開場套話／無來源引用／工程師腔／語域混搭／中港用語」觸發點：點明命中的詞、結構或局部句子建議動作：刪掉、換成具體表達、補來源、換臺灣用語、保持不動是否建議改寫：是 / 否額外約束：
annotation mode 時，仍然按預設改寫合約輸出單一推薦版本遇到無來源引用時，輸出必須符合所選模式：
annotation mode 下，只輸出對應的處理建議，不直接給整段改寫稿rewrite-safe：建議刪掉無證據權威鋪墊；如果不是 annotation mode，再給改寫結果，不補虛構來源audit-only：優先點明缺來源、缺歸屬，而不是假裝已經證實rewrite-with-placeholder：允許保留論證位置，但要顯式暴露「此處待補來源」；如果不是 annotation mode，可以給帶占位提示的改寫結果只有在高風險誤殺時，才額外補一行極短說明，例如：
提交改寫前，把回讀固定拆成兩步，不要混著做：
先檢查這 6 項：
如果刪掉一句後段落突然沒了落點，就補一條事實句，不要補口號句。
bounded / in-place scope 下額外檢查：
in-place：輸出字數低於原文 85% 時，回頭檢查是否誤刪整句、併句或壓段落（in-place 不該刪任何整句）bounded：字數會因刪整句空話而下降，不設硬下限；但要確認刪除清單裡每條都是「刪了不丟資訊」的純空句，沒混進實句或承擔節奏的重複只有在第一遍已經保住事實、但讀起來還有輕微 AI 味時，才做第二遍。第二遍固定只查這 5 件事：
第二遍只允許做輕量修正：
第二遍不要做的事：
場景保守策略：
public-writing 和 AI 味偏重的 chat，第二遍更常需要docs / status / code-context 預設更保守；如果第二遍會讓語氣變口語、變廣告、或影響保真，就停在第一遍publishing 的 literary 語體對統計平均值最敏感，第二遍重點查句長過勻和段落收束方式是否單一SKILL.md + references/ 一起工作Tier 1 / 2 / 3 校準命中規則：看 嚴重度分級annotation mode 的對照：看 改寫示例預設做法是：先用本檔案完成「場景、臺灣化、Tier、檔位、輸出合約」的主判斷，再按問題類型補讀 references/；只有在單檔安裝場景裡，才停留在本檔案的後備規則。