voidful/michelin

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# Michelin `michelin` 是一個雙語、跨媒介的 anti-AI-flavor skill。它先指出文字或設計哪裡像模板，再保留事實與限制做局部修正，最後以匿名 A/B 盲測驗證。它支援： - 台灣繁體中文與英文文案 - 網站、產品介面、文件、簡報與行銷素材的視覺審稿 - 既有稿件的 audit、改寫與 redesign - 從真實樣本建立 voice / design profile - 獨立 validator、盲測、品質門檻與 targeted revision loop ## 核心差異一般 humanizer 常停在「替換高頻詞」。Michelin 使用四層方法： 1. 先鎖定不可漂移的資訊。 2. 再判斷結構、語氣、視覺與在地化問題。 3. 只修命中的問題族。 4. 以獨立盲測驗證，並用品質與保真門檻防止為了過檢測而變差。外部 AI detector 不是 ground truth。Michelin 的成功條件是本次 matched benchmark 中的低可辨識度，加上品質不劣於 human reference。 ## 安裝 ### 通用 Agent Skills CLI 將資料夾放進 Git repository 後： ```bash npx skills add <repository-url> --skill michelin ``` 本機使用時，也可以把 `michelin/` 複製到 agent 的 skills 目錄。常見位置包含： ```text ~/.agents/skills/michelin/ ~/.claude/skills/michelin/ ~/.cursor/skills/michelin/ ``` 不同 runtime 的路徑可能不同。重新啟動或重新載入 skills 後再測試。 ### 驗證結構已安裝 `skills-ref` 時： ```bash skills-ref validate ./michelin ``` 本專案的 Python 工具只使用標準函式庫。完整本機驗證： ```bash python3 scripts/validate_skill.py ``` 連同固定版本的官方 `skills-ref` 一起檢查： ```bash python3 scripts/validate_skill.py --official ``` ## 使用範例 ```text 用 michelin 先標出這段 landing page 文案的 AI 味，再改成台灣使用者會自然閱讀的版本。保留數字與產品術語。 ``` ```text Use michelin to audit this English product announcement. Keep the technical tone. Remove formulaic framing and vague claims. ``` ```text 用 michelin 檢查這個首頁截圖與 HTML。先指出模板感，再重做資訊層級、排版、元件與文案。不要預設改成極簡風。 ``` ```text 用 michelin validate 模式。把候選稿與我提供的人工稿做匿名 A/B 測試，品質與保真也要一起評。 ``` ## 靜態 lint ```bash python3 scripts/michelin_lint.py draft.md python3 scripts/michelin_lint.py page.html --modality web --locale zh-TW python3 scripts/michelin_lint.py copy.txt --format json --output lint-report.json ``` Lint 會檢查常見文字、台灣用語與前端模板訊號。它只負責定位，不會證明作者身分。預設命中 major finding 時回傳 exit code 1；只想產生診斷報告時加上 `--fail-on never`。 ## 匿名盲測 1. 依 `evals/benchmark.template.jsonl` 建立 candidate 與 human reference。 2. 準備匿名題目與答案 key。 3. 將 `tasks.jsonl` 交給獨立 validator。 4. 依 `evals/judgments.template.jsonl` 收集評分。 5. 產生報告。 ```bash python3 scripts/blind_eval.py prepare \ --input evals/benchmark.template.jsonl \ --tasks /tmp/tasks.jsonl \ --key /tmp/key.jsonl \ --seed 42 python3 scripts/blind_eval.py score \ --key /tmp/key.jsonl \ --judgments evals/judgments.template.jsonl \ --output /tmp/report.md \ --min-judgments 3 \ --min-pairs 1 \ --pilot ``` 正式 benchmark 不應使用 template 的 placeholder。請用有權使用、同場景且未出現在 skill 範例中的 human references。 `score` 預設要求 judgments 覆蓋 key 中的每一組 pair，避免只挑有利樣本。只有事先定義好的子集分析才能使用 `--allow-partial`，並必須在報告中說明。 ## Skill 行為 eval `evals/evals.json` 依 Agent Skills 官方建議，定義 audit、revise、英文、前端 mixed audit 與誠信邊界案例。這一組測的是 skill 是否改進 agent 行為；`benchmark.template.jsonl` 測的是 candidate 與 human reference 的匿名比較，兩者不能互相替代。 ## 打包 ```bash python3 scripts/package_skill.py --date 2026-07-20 ``` 指令會更新 `MANIFEST.json`，建立 deterministic ZIP，重讀 ZIP 驗證所有 entry，再寫出 archive 的 `.sha256`。產物放在 `dist/`，不會被包回 skill。 ## 目錄 ```text michelin/ ├── SKILL.md ├── README.md ├── references/ │ ├── taxonomy.md │ ├── copy-zh-TW.md │ ├── copy-en.md │ ├── design.md │ ├── voice-and-brief.md │ ├── validation.md │ ├── examples.md │ └── research-notes.md ├── scripts/ │ ├── michelin_lint.py │ ├── blind_eval.py │ ├── validate_skill.py │ └── package_skill.py ├── evals/ │ ├── evals.json │ ├── benchmark.schema.json │ ├── judgment.schema.json │ ├── benchmark.template.jsonl │ ├── judgments.template.jsonl │ ├── run-manifest.template.json │ └── README.md ├── templates/ │ ├── voice-profile.yaml │ ├── design-brief.yaml │ └── validator-prompt.md └── tests/ ``` ## 限制 - 「人類感」沒有單一、固定的美學。規則必須依媒介與受眾校準。 - 盲測只能支持「在這個 benchmark 與 validator 設定下難以區分」，不能證明來源。 - Human reference 品質差或場景不匹配時，評測結果沒有意義。 - 台灣用語會隨產業、品牌與社群改變。詞彙表只提供預設，不取代編輯判斷。 - 圖像、攝影、插畫與複雜動態仍需要人類 art direction 與實機檢查。 ## 名稱聲明 `michelin` 是依本次需求選定的 skill 名稱。本專案與 Michelin Group 或 Michelin Guide 沒有關係，也不代表任何官方評鑑。 ## 授權 MIT。研究來源各自保留原授權。本專案只綜合方法，不複製其完整規則或資料集。

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Audit, rewrite, redesign, and validate Traditional Chinese for Taiwan and English copy or visual design so the result feels specific, intentional, and authored rather than templated. Use for 去 AI 味, 說人話, 台灣用語, anti-slop, natural copy, design critique,…

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