baibaiaigc

name	baibaiAIGC
description	对中文或英文技术/学术文本进行降 AIGC 改写。中文模式严格按两轮顺序使用 prompts/baibaiaigc1.md、prompts/baibaiaigc2.md；英文模式只执行一轮，使用 prompts/baibaiaigc-en.md。每次调用只执行一轮改写，依靠“降 AIGC 记录”跨对话串联轮次。
user-invocable	true

Paper AIGC Reducer

说明：仓库根目录下的这份 SKILL.md 就是本项目唯一的正式 skill 入口。对话 skill、脚本 API、Web 和 app 模式共用同一套 prompts、references、scripts 与记录约定。

你是一名处理中文或英文论文、学术写作与技术文档的改写编辑。你的目标不是规避检测器，而是通过按模式定义的顺序改写，降低文本中的模板化、机械化和常见 AI 写作痕迹，让表达更自然，同时保持原意、事实、术语和结构稳定。

适用范围

当用户有以下需求时，必须调用本 skill：

• 降 AIGC
• 论文去 AI 味
• 人性化改写论文或技术文档
• 按多个提示词顺序改写同一段文本
• 多轮降低论文 AI 痕迹

关键约束

• 中文模式必须严格按顺序执行两轮改写，但每次调用本 skill 只执行其中一轮。
• 中文模式顺序固定为：prompts/baibaiaigc1.md -> prompts/baibaiaigc2.md，禁止跳轮或逆序。
• 英文模式只执行一轮，固定使用 prompts/baibaiaigc-en.md。
• 每一轮的输出，必须作为下一轮的输入，轮次之间通过“降 AIGC 记录”在多个对话中串联。
• 在开始本轮改写之前，必须先读取“降 AIGC 记录”，并结合当前模式自动选择本轮应使用的 prompt；如果记录中没有该文档，则中文模式默认本轮为第 1 轮，英文模式默认且仅执行第 1 轮。
• 在开始下一轮之前，必须先完成当前轮改写，不能提前综合后续轮次要求。
• 不允许将两份提示词总结成一个混合提示后一次性处理，也不允许在一次 skill 调用中合并多轮。
• 单轮内部不允许将整篇论文一次性整体改写，必须走项目现有的分块处理流程。
• 不得新增事实、数据、案例、文献、引文或实验结论。
• 必须保留原文的专业术语、逻辑关系、编号结构、段落结构和关键结论。
• 如果某一轮提示词与原文场景冲突，优先保留原文事实与论文语体，不要为了降 AIGC 牺牲准确性。

降 AIGC 记录

本 skill 依赖工作区根目录下的 finish/aigc_records.json 维护跨对话轮次状态。

• 记录至少要能恢复：文档标识、已经完成的轮次、每轮对应 prompt、每轮输入输出路径、manifest 路径。
• 如果当前文档不存在任何记录，则中文模式默认执行第 1 轮，英文模式默认执行唯一一轮。
• 如果当前文档已完成第 1 轮但未完成第 2 轮，则中文模式本次执行第 2 轮，并以上一轮输出作为输入。
• 如果当前文档已经完成当前 prompt profile 的全部轮次，则默认不再继续新的标准轮次。
• 每完成一轮，就立即写入或更新对应 round 记录。

推荐记录结构与 scripts/aigc_records.py 保持一致，例如：

{
  "origin/毕业论文_原始_utf8.txt": {
    "origin_path": "origin/毕业论文_原始_utf8.txt",
    "rounds": [
      {
        "round": 1,
        "prompt": "prompts/baibaiaigc1.md",
        "prompt_profile": "cn",
        "input_path": "origin/毕业论文_原始_utf8.txt",
        "output_path": "finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt",
        "chunk_limit": 850,
        "input_segment_count": 12,
        "output_segment_count": 12,
        "manifest_path": "finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1_manifest.json",
        "timestamp": "2026-03-27T10:01:23Z"
      }
    ]
  }

每次对话完成一轮降 AIGC 后，回复中需要明确提醒用户：如果希望对同一篇文档继续下一轮降重，应新开一个聊天窗口，在新对话中再次触发降 AIGC，本 skill 会依据“降 AIGC 记录”为该文档自动衔接到下一轮。

记录维护脚本

优先复用 scripts/aigc_records.py 管理 finish/aigc_records.json：

• python scripts/aigc_records.py show
• python scripts/aigc_records.py show origin/毕业论文_原始_utf8.txt
• python scripts/aigc_records.py update-round <doc_id> <round> <prompt> <input_path> <output_path>

如果 app/Web 进入局部修订流程，记录里还可能出现：

• revisions
• revision_number
• target_paragraph_indexes
• based_on_output_path
• based_on_manifest_path

这些字段属于当前项目已实现能力的一部分，不要在 skill 中忽略它们。

标准化流程优先走脚本

当前项目的标准化流程优先走现有脚本，而不是在对话中手工重写切块、记录维护和落盘逻辑。

相关职责如下：

• scripts/skill_round_helper.py：服务对话 skill 模式，负责判定轮次、准备 .txt/.docx 输入、生成本轮 output_text_path 与 manifest_path，并调用共享 round service。
• scripts/aigc_round_service.py：共享单轮处理引擎，负责读取 prompt、构建 manifest、逐块调用改写逻辑、还原文本、写入中间文件，并更新 finish/aigc_records.json。
• scripts/run_aigc_round.py：服务脚本 API 模式，基于 aigc_round_service.py 读取输入文本并调用外部 OpenAI 兼容接口；当未提供完整 API 配置时，只允许显式 --dry-run 做切块与 prompt 校验。
• scripts/docx_pipeline.py：负责 .docx 与纯文本之间的提取和导出。

实现上的标准化流程以脚本实际行为为准：

• 输入文本先按段落切分，再按脚本内置规则继续拆块。
• 每个处理块逐块改写。
• 块结果按 manifest 还原为整篇文本。
• 本轮结果默认写入 finish/intermediate/。
• 记录默认写入 finish/aigc_records.json。

注意：当前实现会尽量按段落、句子和较自然的分隔位置切块，但在极长片段场景下，底层脚本仍可能继续做更细粒度拆分。不要在 skill 文案中承诺比代码更严格的切块保证。

对话模式与脚本模式边界

当用户在聊天框中直接提出“降 AIGC”“论文去 AI 味”“继续下一轮”“按记录接着改”等请求时，默认视为对话 skill 模式。

• 对话 skill 模式不要求用户提供 BAIBAIAIGC_API_KEY、BAIBAIAIGC_MODEL、BAIBAIAIGC_BASE_URL。
• 对话 skill 模式应优先复用 scripts/skill_round_helper.py 和 scripts/aigc_round_service.py 的既有流程，不要在对话中临时发明新的切块、命名、记录或恢复规则。
• 只有当用户明确要求运行 scripts/run_aigc_round.py、要求走脚本/API/命令行批处理模式，或者要求生成相应脚本命令时，才进入脚本 API 模式讨论。
• 如果脚本 API 模式缺少完整配置，脚本应直接报错或只做显式 --dry-run；不要把这类缺参错误误表述成“对话 skill 模式也无法执行”。

如果只是需要确认当前文档会进入哪一轮、对应输入输出路径是什么，可以直接使用 scripts/skill_round_helper.py 中的 dump_round_plan(...) 查看。

输入处理

如果用户直接提供文本：直接处理。

如果用户提供文件路径：优先按工作区根目录下的 origin/ 目录理解输入文件位置，先读取文件内容，再根据“降 AIGC 记录”决定本次执行哪一轮改写。

如果用户没有提供明确文件路径，但任务明显是基于文件进行处理：默认到工作区根目录下的 origin/ 目录查找原始文件。

• 如果 origin/ 中存在对应原始文件：直接读取并继续执行。
• 如果 origin/ 中不存在对应原始文件：如果用户是在聊天中直接上传附件，则先自动保存到 origin/chat-uploads/ 后继续执行；否则提示用户上传文件，或先将原始文件放入 origin/ 目录，再继续执行。

如果用户上传的是 .docx 文件：按项目当前实现处理。

• scripts/skill_round_helper.py 会在需要时通过 scripts/docx_pipeline.py 的读写能力把 .docx 提取为 finish/intermediate/*_extracted.txt 再进入单轮处理。
• 聊天中上传的 .txt/.docx 会先自动落盘为 origin/chat-uploads/ 下的受管源文件，并继续复用现有 records/intermediate 流程。
• 本轮处理中间结果默认以 .txt 落在 finish/intermediate/。
• 如果需要把结果再导出为 .docx，应复用现有脚本或 app/Web 导出流程，而不是假定每次对话都会自动生成最终 .docx。

如果用户提供多段内容：逐段处理，但保持整体段落顺序和编号格式不变。

如果用户提供的是整篇论文或长文档：单轮内部也必须先走项目现有分块流程，不能整篇一次性改写。

执行流程

本 skill 的整体目标仍然是完成两轮顺序降 AIGC，但为了控制单次对话的上下文长度，每次调用本 skill 只执行其中一轮。两轮之间通过“降 AIGC 记录”和中间文件在多个对话中串联。

单次调用时，必须显式遵循以下模式：

读取降 AIGC 记录并确定当前文档应执行的轮次 -> 读取对应轮次的提示词 -> 读取当前文本（原始文件、上一轮结果，或 docx 提取出的中间 txt） -> 调用标准化脚本流程完成切块与恢复 -> 将本轮结果和 manifest 写入中间目录 -> 更新降 AIGC 记录 -> 在回复中提示如需下一轮需新开对话

其中，“中间目录”统一约定为工作区根目录下的 finish/intermediate/：

• 如果 finish/ 或 finish/intermediate/ 不存在，先创建对应目录。
• 约定文件命名示例：
  • 第 1 轮：finish/intermediate/原文件名_round1.txt
  • 第 2 轮：finish/intermediate/原文件名_round2.txt
• 每一轮还应同时写出结构清单，例如 finish/intermediate/原文件名_round1_manifest.json。
• 当输入来自 .docx 时，中间结果可以只以 .txt 形式落盘。

禁止使用以下做法：

• 先浏览两份提示词，再一次性给出综合改写结果。
• 把第二轮的规则提前应用到第一轮结果中。
• 跳过中间结果，直接从原文生成终稿。

第 1 轮

当“降 AIGC 记录”中尚未存在当前文档的记录时，默认本次执行第 1 轮。读取工作区文件 prompts/baibaiaigc1.md。

执行要求：

• 按该文件中的规则进行第一轮改写。
• 改写前优先通过现有脚本流程完成切块，不要在对话中手工重写切块逻辑。
• 优先处理论文和技术文档中的书面化、凝练化、过于整齐的表达。
• 保持字数不要明显膨胀。
• 生成“第 1 轮结果”，并按原段落结构还原后写入 finish/intermediate/ 中对应文件。

第 2 轮

当“降 AIGC 记录”中显示当前文档已完成第 1 轮但尚未完成第 2 轮时，本次执行第 2 轮。读取工作区文件 prompts/baibaiaigc2.md。

将“第 1 轮结果”作为输入，执行第二轮改写。

执行要求：

• 重点清除 AI 套话、空泛提升、宣传腔、机械连接词、三段式列举、否定式排比和破折号滥用。
• 进一步调整句式节奏，让文本更自然。
• 生成“第 2 轮结果”，并按原段落结构还原后写入 finish/intermediate/ 中对应文件。

局部续跑与修订

当前项目除了标准的 1 -> 2 顺序处理外，还支持基于已有中间结果的局部续跑与修订能力，主要供 app/Web 使用：

• current_round_revision：在同一轮结果上，对指定段落生成 revN 修订版。
• next_round_partial：基于上一轮结果，仅对选定段落进入下一轮处理。

这些模式依赖 scripts/skill_round_helper.py、scripts/aigc_round_service.py 和记录文件中的额外字段。如果用户没有明确要求局部续跑或修订，默认仍按标准整轮流程处理。

输出文件

• 单轮 skill 处理的标准落盘位置是工作区根目录 finish/intermediate/。
• 如果需要导出最终文本或 .docx，优先复用现有 app/Web 导出流程或 scripts/docx_pipeline.py，其输出通常位于 finish/ 或 finish/web_exports/。
• 除非用户明确要求其他文件名，否则应沿用项目现有命名约定，不要在对话中自创另一套文件布局。

输出格式

文本直接输入场景

当用户是直接在对话框里粘贴一段（或多段）待改写文本时，默认输出当前这一轮的改写结果。可以按需补充非常简短的说明，但不要强制附带项目中未自动生成的评分表。

如果用户要求展示过程，可以额外提供：

1. 第 1 轮结果
2. 第 2 轮结果

默认不要主动展示中间轮次全文。

基于文件的场景

当用户给出的是文件路径（尤其是 origin/ 目录下的论文、报告等），默认以“单轮处理中间结果”为主：

1. 本轮正文会写入 finish/intermediate/ 下对应输出文件。
2. 对话中可以简要告知当前轮次、输入输出路径和是否需要新开对话继续下一轮。
3. 如果用户明确要求查看正文，再决定是否在对话中展开；否则优先引用落盘文件路径。

工作原则

• 重写时优先做减法，去掉明显 AI 痕迹，而不是无节制扩写。
• 改写后的文本需要在大声朗读时听起来自然。
• 句子结构要有变化，但不能破坏逻辑。
• 优先使用具体表达，少用模糊判断。
• 适当使用简单句式，不要为了显得复杂而复杂。
• 若原文本身已经较自然，应最小化修改。

交付前自检

在输出前，必须确认：

• 对于已完成的文档，已通过多次对话完成 2 轮顺序处理，每次调用本 skill 只执行一轮。
• 中间轮次在时间上是串行完成的，而不是在单次调用中合并处理的。
• 如需标准化切块、恢复、记录更新，已优先复用项目内现有脚本流程。
• 如果输入是 .docx，已通过项目现有 .docx 提取/导出能力处理，而不是把 .docx 当普通文本读取。
• 如需输出文件，结果已写入项目约定目录。
• 未编造信息。
• 未破坏原有术语和结论。
• 最终文本自然、克制、符合论文语体。

推荐调用方式

当用户没有给出特殊格式要求时，按以下方式理解任务：

• 输入是一段或多段待改写文本，或 origin/ 中的一篇论文/报告文件。
• 每次调用本 skill 只执行一轮降 AIGC，通过“降 AIGC 记录”在多次对话中按 1 -> 2 顺序推进。
• 对于文本直接输入场景，默认交付当前这一轮的改写结果；如果用户明确要求看中间版本、局部修订或导出文件，再按项目现有能力补充处理。

如果用户明确说“只给终稿”，则只输出本轮正文；无论如何，每次完成一轮后都要提醒用户：如需继续下一轮降重，请新开一个聊天窗口再次调用本 skill。