/de-ai-polish

Changelog

[3.2.6] - 2026-08-04

文档完善

• 仓库停用 Cloud Plugin Marketplace 后，安装说明改为 legal-skills monorepo 直接使用／复制与 subtree 独立仓库两种渠道；不改变正文修订规则和评测合同。

修复

• 将本机私有 VoiceAnchor 从 references/ 迁移到被 Git 忽略的 assets/local-voice-anchors/；本机 config.json 支持命名 anchor 与 default_voice_anchor_id，但默认项只在用户明确选择 local_anchor 后生效，不改变无样本清理行为。
• 新增候选外“论证脊柱账本”：逐项保护源稿中的核心区分、因果中间环节、例外、比较、风险分布和多个放大因素；上位摘要不能替代唯一机制，每项必须在最终稿有可定位落点。
• 关系证据卡新增“关系本身的源稿锚点”。A 与 B 各自有材料不再足够；同一处原文必须同时提到两端或明确用同一个具体变量约束两端，必要推论不得新建时间顺序、程序路径或共同目标。
• 末节人工复扫改为逐段标注 JUDGMENT / MECHANISM / CONSEQUENCE / SUMMARY，只允许一个 SUMMARY，阻断解释价值与责任后又用同一组名词压缩结论。

回归来源与验证状态

• v3.2.6 在同一篇真实文章、同一份私有 VoiceAnchor 上完成无旧输出上下文的隔离前向：确定性边界 12/12，图片 14/14、标题 5/5、Protected Spans 22/22，VoiceAnchor 新增长连续重合、风格回归均为 0；语义骨架原始候选 9 个，其中功能性导航 6 个、普通正文硬计数 3 个，无相邻复唱，末节 1 个。
• 独立断言评审为 10/10。第二部分保留六类实质信息，只使用源稿明示的付款／保密共同变量；没有补造违约到管辖的程序链或知识产权与解除的继续／退出关系。论证脊柱中的风险分布、中间层取信、三类法律放大因素和流畅性推迟复核均有最终落点。
• 三稿匿名盲评为 v3.2.6 91 分、v3.2.3 88 分、v3.2.5 81 分，v3.2.6 首次超过此前正文质量基线。优势来自关系纪律、论证脊柱和单一末节总结；取舍是自然度单项 16/18，仍略低于 v3.2.3 的 17/18，部分转场还有说明书感，不宣称所有人味维度均已超过旧版。
• 单元回归 4 + 7 + 9 项及 quick_validate.py 通过，git diff --check 无异常。指令稳定性静态审查识别 3 个 checker、6 条硬约束，Harness 已知失效模式为 0；因缺少候选外签名硬约束基线，正式稳定性状态仍为 NOT_VERIFIED（ISG-006）。

[3.2.5] - 2026-08-04

修复

• 将语义骨架的“扩大召回”与“硬删除配额”分离：所有候选继续进入报告，紧跟“第 N 层／种／步”等显式导航的说明项标记为 functional_navigation_item，不再因分类本身整齐而计入普通正文阈值。
• 普通正文门禁改为全文最多 6 个、单节最多 2 个，并新增相邻同功能候选最多 1 个、最后一节最多 1 个；继续阻断第二部分连续复唱和结尾多轮收束，但不强迫每一节只剩一个限制句。
• 明确禁止“为了过门禁而摘要化”：有独立对象、判断来源、条件、机制和后果的段落应保留；功能性导航的豁免也不覆盖五项都落到同一句“仍需人类判断”的同义收束。
• 新增功能性导航五项回归样本；语义门禁结果同时报告原始候选、硬计数候选、导航候选、相邻重复和末节计数。

回归来源与验证状态

• v3.2.4 同文前向稿确定性边界 12/12，机器语义候选由 v3.2.3 的 9 个降至 4 个，空间隐喻回归为 0；独立断言仍为 8/10，其中人工把“五种形态”各自的错位机制也计入同一能力边界家族。
• 匿名盲评以 87.0 对 82.4 选择 v3.2.3。v3.2.4 虽在结尾、映射谨慎度和隐喻节制上更好，却把有对象、条件和后果的论证压成分类摘要，作者判断来源与段落动力变弱。
• 新门禁对 v3.2.3 仍因普通正文 7 个、第二部分相邻复唱和末节 2 个而阻断；对 v3.2.4 记录原始 4 个、硬计数 2 个并放行。v3.2.5 前向稿断言 9/10，三稿盲评 88 分，高于 v3.2.4 的 86 分但低于 v3.2.3 的 93 分；功能导航误伤已修复，论证脊柱与关系来源仍需继续处理。

[3.2.4] - 2026-08-04

修复

• 能力—限制骨架召回扩大到省略 AI 主语的“措辞完整、填入空白、规则复述、建议自洽、格式规范”等隐式能力端，并补充“欠缺／尚有距离”等限制形式。
• 公众号评论的单节集中度阈值由 2 收紧为 1，避免结尾连续用“初稿易得—判断不转移—律师负责”多轮收束。
• 新增 NO-REPEATED-SPATIAL-ACCESS-METAPHOR：入口、门槛、进入、回到内部、穿透、退场等同一空间图式跨三段出现即阻断，中心概念只保留一至两处必要解释。

回归来源与验证状态

• v3.2.3 确定性边界 12/12，匿名盲评以 89.1 对 84.9 选择 v3.2.3，第二部分关系层首次完整通过；但独立人工断言仍为 8/10。
• 人工评审把措辞完整、填空、规则复述和建议自洽识别为同一能力边界家族，保守计数至少 9 组；旧门禁仅报 4。另有门槛／进入／内部空间隐喻跨段复用和一处“偏差承受压力”的搭配问题。
• v3.2.4 前向稿将机器语义候选降至 4 个且空间隐喻回归为 0，但独立断言仍为 8/10；匿名盲评以 87.0 对 82.4 选择 v3.2.3。单节只留一个候选导致正文摘要化，v3.2.4 不作为完成版本。

[3.2.3] - 2026-08-04

修复

• 排除“都属于风险、都要结合具体合作、都需要判断、都发生在履行或偏离阶段”等宽泛同类项；只有源稿明确共享具体变量，或一端改变另一端的解释、效果、顺序，才算可写入的关系。
• 语义门禁新增“必须、另一项工作、难点在于、只对应”等能力边界逃逸形式；对 v3.2.2 前向稿的召回由 5 恢复到 10，覆盖独立人工评审指出的 8 处候选。
• style_regression_gate.py 新增 NO-COMPRESSED-APHORISM-EVASION，阻断把反复出现的能力边界压成“工具走到边界／退场，留下判断与责任”等短金句。
• 明确通用主题词和反复出现的核心概念不得作为出现次数锁定的 Protected Span；误选后应从源稿重建快照，不能为通过门禁机械补回重复。
• 新增 NO-ABSTRACT-ENTRY-METAPHOR，阻断把“入口顺滑”换成“更低的入口／低摩擦入口”的同义逃逸，要求直接写启动成本和实际动作。

回归来源与验证状态

• v3.2.2 确定性边界 12/12，三稿匿名盲评以 90.4 分胜过 v3.1.0 的 81.9 分和 v3.2.1 的 78.6 分，证明过程泄漏修复、段落推进与总体发表感已有实质改善。
• 独立人工断言仍为 8/10：第二部分补造“违约责任—解除条件”的共同关系；人工识别至少 8 个能力—责任骨架，结尾又出现压缩式双金句。v3.2.2 因此不作为完成版本。
• v3.2.3 的新增单元回归和历史失败稿复检已通过；新一轮前向正文质量保持 NOT_VERIFIED，待隔离运行和独立评审完成。

[3.2.2] - 2026-08-04

修复

• 修复 v3.2.1 把候选外信息写进读者正文的回归：关系证据卡、材料充足度、源稿导航、扫描范围和评测结论只能约束处理方式，不能成为正文解释。
• scripts/style_regression_gate.py 新增 NO-EDITORIAL-PROCESS-LEAKAGE 与 NO-FRAMEWORK-STARTER，阻断“按源稿导航”“材料不足以相连”“不是若干项检查任务”和“先承认一个前提”等已知伪影。
• 语义骨架门禁扩大到“规范外观／完整初稿／生成速度 + 判断尚待／无对应关系／责任未消失”等隐式形式；公众号评论硬阈值收紧为全文 5 个、单节 2 个，脚本失败不得由报告中的人工归并覆盖。

回归来源与验证状态

• v3.2.1 同文前向运行的确定性边界为 11/11，独立人工断言为 8/10；匿名盲评以 8.2 对 7.9 小幅选择 v3.2.1，决定性优势是第二部分没有补造源稿外关系。
• v3.2.1 的自然度仍明显落后于 v3.1.0：正文出现“源稿”“导航仍保留”“材料不足”等编辑现场语言，且人工识别的能力—责任骨架超过 5。旧语义门禁只召回 3 个，属于假阴性。
• 扩大后的门禁在 v3.2.1 输出召回 11 个、v3.1.0 输出召回 14 个并同时阻断；过程泄漏门禁在 v3.2.1 输出检出 5 段，另检出 1 处框架启动语。v3.2.2 前向正文质量在新一轮匿名比较完成前保持 NOT_VERIFIED。

[3.2.1] - 2026-08-04

修复

• 修复 v3.2.0 的关系层扩写回归：每组关系写入正文前必须建立双端源稿锚点；模型自身的法律常识、行业惯例和合理推测不再被视为作者材料。
• 明确禁止为连接分析例子新增源稿没有的交易联系、履行地点、付款里程碑、程序路径、经营限制、技术使用后果或其他审查变量；材料不足时压缩列举或标记 AUTHOR_MATERIAL_NEEDED。
• 增加判断强度不升级规则：Voice 校准不得把保留、可能性、条件和未知改成更强裁断、普遍频率或必然后果。
• 扩大语义骨架召回到省略 AI 主语的“生成／词面／初稿／外观 + 只完成／不能／还要 + 核验／判断／责任”变体；同时检查全文总量和单节集中度，避免只统计显式“AI 可以……但……”造成假阴性。

新增

• 在 references/expression-transformations.md 新增关系证据卡，记录拟写关系、两端源稿锚点、依据类型、判断强度和停止决定。
• 新增隐式能力—边界骨架回归 fixture；语义门禁回归增至 3 类，完整深层门禁回归增至 6 项。

回归来源与验证状态

• v3.2.0 同文前向运行的机器边界为 11/11，但独立人工断言仅 7/10；v3.1.0 基线为 10/10。匿名盲评以 8.6 对 7.9 选择 v3.1.0。
• v3.2.0 失败不是因为六项信息遗漏或标题越界，而是为关系层补入源稿外审查条件和后果链、提高判断语气，并在结尾换词重复能力—责任结论。
• 扩大后的语义门禁对匿名获胜稿召回 9 个原始候选且通过（各节不超过 3、全文不超过 12）；对失败稿召回 13 个并阻断（两节各 4），修复了旧启发式只报 2 个的假阴性。
• v3.2.1 前向正文质量在新一轮匿名比较完成前保持 NOT_VERIFIED。

[3.2.0] - 2026-08-04

改进

• 将“功能性列举”拆成两类：分类、步骤、责任分配和需逐项核对的内容继续保护；只用于共同证明一个判断的多个例子改按条件、相互作用、冲突、时间、审查或责任关系组织。
• 明确分析型例证不得被自动扩成等长、同功能、同收束方式的“一是、二是……”段落；源稿没有关系材料时压缩列举，不通过虚构场景制造自然感。
• 增加跨段、跨节语义骨架复扫，识别只换词却反复表达“工具能完成表层任务，但人的判断、经验或责任仍不可替代”的结构。
• 保持 v3.1.0 的标题冻结边界：上述重组只发生在正文内部，不新增、删除或调整二级、三级标题。

新增

• 新增 scripts/semantic_repetition_gate.py，按段召回明显的能力—限制—判断／责任骨架；阈值用于触发人工回读，不把正则命中冒充语义真值。
• 新增 scripts/voice_anchor_copy_gate.py，比较源稿、最终稿与作者样本，只阻断改写后新增的长连续重合；默认输出仅含位置、长度和哈希，不回显私有短语。
• 新增 5 项确定性回归，覆盖换词后的语义骨架重复、单次功能性边界、样本新增复刻、合规转述及源稿已有重合豁免。

当前验证

• 新增 5 项单元回归通过；语义骨架门禁在上一轮两份真实输出中分别召回 14 和 15 个候选段，确认能够捕获原有词面扫描遗漏的跨节重复。
• VoiceAnchor 门禁放行 v3.1.0 候选，并阻断 v3.0.0 基线中的一处新增长连续重合；默认输出未暴露对应短语。
• 同文 v3.1.0／v3.2.0 前向 A/B 尚在执行，正文改善结论在完成盲评前保持 NOT_VERIFIED。

[3.1.0] - 2026-08-04

改进

• 收紧 Skill 职责边界：只处理既有标题框架内的正文语言与段落表达；二级、三级及其他 Markdown 标题的写作、层级和导航调整交给 WeChat Article Writer 等上游写作流程。
• 明确内部段落功能标注、临时分组和风险归类不得直接写成成稿标题；隐藏列表应在原有小节内通过合并、承接、因果、时间或场景重组处理。

新增

• 新增 scripts/heading_preservation_gate.py，对改写前后的 ATX 标题行逐行核对，阻断标题新增、删除、改名、升降级和重排。
• 新增标题保护正反例，覆盖“只改正文”放行，以及新增三级标题、修改标题文字、改变标题层级三类越界行为。

门禁边界

• 标题门禁只证明标题行未变，不评价原有标题体系是否合理；标题本身存在模板腔时只在报告中标记，不由本 Skill 直接修订。

验证

• 6 项单元回归通过；标题正例允许只改正文，新增三级标题、改名和升降级三个反例均被阻断；静态 Harness failure audit 无 finding。
• 对同一篇真实公众号文章分别运行 v3.0.0 基线与 v3.1.0 候选：两版都保留 5 行原标题且未新增 H3；候选的差异在于该行为由 Skill 自身的主动门禁保证，而非只依赖任务提示。
• 独立断言验收为候选 7/8、基线 6/8；匿名正文盲评以 8.6 对 8.3 选择候选。两版仍有第二部分六段同构和跨章节“AI 可以……但／却／仍不能……”语义骨架，尚不能声明正文问题已经全部解决。
• 本轮只有单篇、每版单次运行，执行时长和 token 数据为 NOT_VERIFIED；跨题材稳定性仍需后续样本验证。

[3.0.0] - 2026-08-04

核心变更

• 将去 AI 目标从“禁词清理＋默认个人风格注入”改为“作者证据＋段落功能＋最小充分改写”。无作者样本时进入 cleanup_only，不再强制加入第一人称、生活比喻、对话感或短句金句。
• Voice Calibration 从句长、词选等七个表层维度扩展到十维，新增认识来源、不确定性形态和段落动力；关键判断可使用作者证据卡，缺少材料时标记 AUTHOR_MATERIAL_NEEDED，不得编造真情实感。
• 明确区分功能性列举与修辞性排比：分类、步骤、职责和“五层/五种”等结构默认保护；禁止把“一是、二是、三是”改成“最典型、最容易、也容易”等隐藏列表和假排名。
• 保护列举形式时同步复核分类尺度；两套“N 分法”粒度错位或被强行一一对应时标记 STRUCTURE_REVIEW，未经授权不擅自重建理论。

新增

• 新增本机私有 VoiceAnchor 机制：个人样本统一存放在 references/local-voice-anchors/，由项目 .gitignore 排除；公开 Skill 不再收录个人样本、作者 profile 或 anchor 注册表。
• 新增 references/pollution-patterns.md，把 7 类污染和高风险模式从 SKILL.md 拆出，降低主指令上下文负担。
• 新增修复伪影复扫：检查隐藏列表、替换口癖、强加口语/比喻/短句、虚构经历、anchor 复刻和专业结构误伤。
• 新增 scripts/style_regression_gate.py 及正反例，阻断已知假排名组合并允许功能性五层列举。

改进

• 重写 references/expression-transformations.md：从固定替换句库改为删除、合并、补足机制、恢复结构和基于作者材料重建等操作目录。
• 重写 references/sentence-rhythm-guide.md：删除“长句—长句—短句点睛”等节奏配方，改为按事实、判断、机制、边界和过渡等段落功能判断节奏。
• run-plan.json 和评分回执升级到 schema v2，显式记录 voice_mode 与 voice_anchor_id；新增 VOICE-MODE-DECLARED-BEFORE-REWRITE 主动门禁。
• voice 模式下的评分检查新增 no_repair_artifact，总分不得抵消隐藏列表、虚构作者材料或样本复刻。

门禁边界

• style_regression_gate.py 只证明未命中已知假排名组合，不证明全文没有 AI 腔；段落功能和作者证据仍需 Agent 通读。
• 本机私有 anchor 只在用户明确选择且文件存在时启用；缺失时回退到 cleanup_only 或请求重新提供样本，不得假装已经读取。

[2.2.0] - 2026-07-25

新增

• 新增 scripts/delivery_gate.py：改写前绑定 scene、作者样本使用状态、Protected Spans 与源稿，交付前复核真实最终稿和评分回执。
• 为 SCENE-DECLARED-BEFORE-REWRITE、PROTECTED-SPANS-PRESERVED、QUALITY-SCORE-GATE-PASSED 建立稳定 constraint ID、主动 checker、正例、变异例和历史反例。
• 新增 3 组自动回归，覆盖图片整行、场景声明、Protected Span 改写、评分阈值和快照后计划变化；已完成三轮隔离重复执行。

改进

• 场景判定不再只是自然语言步骤：必须在改写前写入 run-plan.json，即使没有额外 Protected Span 也要显式记录空数组。
• 评分回执必须绑定最终稿 SHA-256、scene、五维得分、总分及 voice profile 检查；总分或单维门槛不满足时返回非零退出码。
• 前向验收发现旧评分文档把精炼度写成 /1.0、其余维度按 /2.0，且示例总分无法由分项复算；现统一为五维各 0-2 分并直接相加，硬阈值集中到 config/quality-score-rubric.json，快照同时绑定 rubric hash。
• 稳定性合同由 1 个 checker / 1 项硬约束扩展为 2 个 checker / 4 项硬约束，skill-lint assess 当前仅剩候选外基线 ISG-006。

门禁边界

• checker 能证明场景和保护项在改写前声明、Protected Spans 原样保留、评分步骤及既有阈值执行；不能证明 LLM 给出的主观分数绝对准确。
• 三轮 deterministic 回归不等于正式 agent 质量评测。没有冻结候选 commit、真实写作 golden 和候选外签名基线前，不声明 INSTRUCTION_STABILITY_VERIFIED。

[2.1.0] - 2026-07-24

新增

• 新增 scripts/protected_markdown_gate.py，在改写前对 Markdown 图片所在整行生成不可覆盖的 manifest，并在最终交付前校验原文、顺序、数量和 SHA-256。
• 新增机器可读指令稳定性合同与正例、删除、改写、重排、部分保护等回归样本，约束 ID 为 PRESERVE-MARKDOWN-IMAGE-LINES。

修复

• scripts/fix_punctuation.py 改为在任何标点转换前保护图片所在整行，不再只保护 ![]() 语法片段。
• 覆盖 URL 含嵌套括号、同一行有前后文本、连续多图和引用块图片等边界场景。

门禁边界

• 图片行删除、移动、改写或数量变化时 checker 返回非零退出码；默认没有例外。用户明确授权修改图片行后，必须以授权后的源稿重新建立快照，不得绕过 checker。
• 当前合同已可由 skill-lint 识别并执行图片保护正反例；尚未建立外部签名基线，也未完成全部软约束的三轮真实产物验证，因此不得声明整体 INSTRUCTION_STABILITY_VERIFIED。

[2.0.1] - 2026-06-23

改进

• 补齐 Voice Calibration 的样本使用边界：只使用用户提供或确认可用于本次任务的作者样本，不主动抓取或推测私人样本。
• 明确 Voice Calibration 只学习表达特征，不冒充作者身份、不复制样本原句或高辨识短语、不引入样本事实。
• 在 Step 7 与 references/quality-scoring.md 增加 voice profile 附加门禁：profile 明显偏离、反例复现、样本复刻或事实污染均需回炉 Step 4/5。

文档完善

• 更新 references/personal-style-guide.md：新增“样本与身份边界”“匹配门禁”，并将提取步骤改为先确认样本边界。
• 更新独立 README 与发布索引口径，补齐 Voice Calibration 与 v2.0.1 版本同步。

[2.0.0] - 2026-06-22

核心变更：Voice Calibration 改造 Step 5

问题背景：v1.x 的 references/personal-style-guide.md 是单一参考样本提炼出的静态特征清单，把"这个作者的习惯"当成了通用规则。Step 5 注入风格只能套抽象正向特征，缺少"从任意目标作者样本提取声音"的可操作流程——当用户想让改写贴近某个具体作者（如自己、某位律师）时，无能为力。（注：样本使用边界、参考样本与实际改写对象的对应关系等更细节的限定，在 v2.0.1 才补齐——v2.0.0 阶段尚不要求"样本必须来自目标作者本人"。）

新增

• Voice Calibration 流程（references/personal-style-guide.md）：
  • voice profile 七维度：句长分布 / 词选层级 / 段落开头习惯 / 标点习惯 / 口头禅与过渡 / 观点密度 / 语气倾向
  • 提取步骤（通读 → 逐维填 profile → 标记反例 → 产出声音画像）
  • author profile 可填模板
• Step 5 两条路径：有作者样本 → 走 Voice Calibration 提取 voice profile 并匹配（样本优先）；无样本 → 用默认正向特征。

变更

• references/personal-style-guide.md 原有 8 节特征重新定位为"无样本时的默认 voice"，加版本记录 v2.0；比喻、句式统一标注为示例（来自参考样本，非必须复现的通用规则）。

保持不变

• Protected Spans、场景分流、评分门禁（v1.5.0）不动。
• 7 类污染类型学（v1.4.0）不动；三轴分离仍是观察项。

[1.5.0] - 2026-06-22

核心变更：Protected Spans + 场景分流 + 评分门禁接入

问题背景：v1.4.0 之前，去 AI 味对所有文本用同一种力度，且没有显式保护法律写作中必须原样保留的范围（法条、当事人全称、程序术语等），容易误改；同时 references/quality-scoring.md 已有 5 维评分但未接入 workflow，改写质量缺乏交付门禁。

新增

• 启动闸门：场景判定：工作流程开头先判场景（法律文书 / 公众号·公开评论 / 口语·即时回复 / 通用），场景决定改写力度、Protected Spans 宽度和重点扫描的污染类。法律文书场景默认保留正式语体与程序术语。
• Protected Spans（禁改项先划）：Step 1 通读时同步划定必须原样保留的范围（法条与司法解释编号、当事人·机构·律所全称、程序术语、直接引语与引证、合同条款编号、数值·日期·比例·金额、URL 与文书编号）。Step 2-4 不得触碰；宁可多保留，不可误改。
• Step 7：交付前评分门禁：把 references/quality-scoring.md 的 5 维评分（自然度 / 节奏感 / 专业度 / 个性度 / 精炼度，总分 10）提升为强制门禁。总分 < 7.0 或单维度硬伤（自然度 < 1.5 / 个性度 = 0）必须回炉 Step 4 重修；法律文书场景下专业度 < 1.5 即回炉。

变更

• references/quality-scoring.md 新增"作为交付门禁使用"节：明确何时评、回炉阈值、场景调整；并引入"直接度""信任读者"两个辅助视角（不新增维度，仅作评分检查点）。
• 中性化历史版本记录中的外部规则来源表述（v1.0.0 CHANGELOG 条目与 quality-scoring.md v1.0 版本记录），与"不写借鉴归属"口径对齐。

保持不变

• 7 类低 AI 污染类型学（v1.4.0）不动；三轴分离（Tier/档位/scope）作为观察项，待类型学实战检验后再定。
• 原有 17 类检测细则、Step 1-6 工作流核心、句式重构原则、标点修正脚本继续保留。

[1.4.0] - 2026-06-22

核心变更：低 AI 污染类型学

问题背景：既有规则按具体禁用模式罗列，召回足够细，但执行 review / fix 时容易变成“逐词替换”。writing-reviewer v0.9.1 已把低 AI 污染归纳为 7 类来源，适合反向回灌到 de-ai-polish，让检测先判断问题来源，再查具体清单。

新增

• 7 类低 AI 污染类型学：
  • 姿态污染：评价自己、讨好读者、摆作者姿态
  • 模板污染：固定句式替代真实判断
  • 语义稀释：模糊词、程度副词和大词冲淡信息
  • 节奏污染：排比、短句、断句形成机器节奏
  • 概念污染：黑话、隐喻、口号或专业词制造高级感
  • 过程泄漏：AI、调研、协作或写作过程暴露给读者
  • 格式污染：列表、粗体、引用块、引号等格式包装替代正文表达
• 工作流调整：Step 2 从“词汇层扫描”前置为“类型归纳 → 词汇层扫描 → 结构层扫描 → 清单复核 → 向上溯源”。
• 与 writing-reviewer 对齐：de-ai-polish 负责细粒度去 AI 与修稿，writing-reviewer 使用同一类型学输出 review finding。

保持不变

• 原有 17 类检测细则继续保留，作为具体命中规则。
• 原有句式重构原则、个人风格注入和标点修正流程继续保留。

[1.3.0] - 2026-05-31

核心变更：实战验证后的规则扩充与改写指导强化

问题背景：在"法律人为什么要研究 AI"文章的实际检测中，发现多条遗漏模式。部分模式在 v1.2.0 已有规则框架覆盖，但缺少具体变体和实战指导，导致检测时仍然遗漏。同时，改写环节（Step 4）的指导过于抽象，Agent 倾向于同义词替换而非句式重构。

变更

§1 对比句式扩充：

新增改写指导：否定宣言和肯定宣言可直接删除"这不是"/"这是"前缀，保留核心内容。

§6 工整排比扩充：

新增「疑问词排比」子类：

• 能不能...能不能...能不能...
• 怎样...怎样...怎样...
• 如何...如何...如何...
• 越...越...越...（长级联）

§7 AI 过渡语扩充：

• 这也是为什么（结论倒装式过渡）
• 从一开始就（时间绝对化框架）

§9 导语式口癖扩充：

• 更大的变化在于、更实质的变化是、更X的是/更X的在于

频次红线扩充：

• 新增 更容易（与 很容易 同属模糊频次修饰）

Step 2 新增热点区域提示：

检测时重点扫描三类热点区域：

• 节标题（标题中的"不在X""只是Y"常被忽略）
• 加粗行和引用块（AI 倾向把最工整的对比句放在此处）
• 段落首句和末句（过渡语和总结句的高发位置）

Step 4 改写指导强化：

新增「同义词替换是无效改写」原则，附具体对照表：

• 窄→局限（无效） vs 换句式（有效）
• 这不是我理解的 X→不是我关注的 X（无效） vs 我关注的角度不太一样（有效）
• 越...越...级联→越...越...（无效） vs 拆成短句（有效）

[1.2.0] - 2026-05-31

核心变更：检测方式从正则匹配改为 Agent 通读

问题背景：在实际使用中发现，正则/grep 匹配只能覆盖已知模式的精确形式，会遗漏大量语义等价但形式不同的变体。例如「不在…而在」作为「不在于…在于」的缩写形式未被检测到，「表面上X，实际Y」作为「看似X，实则Y」的变体也未被捕获。工整排比、同义循环等问题更是无法通过正则识别。

变更

工作流重写（Step 1 & Step 2）：

• Step 1 明确要求「必须完整通读全文」，禁止仅通过正则/grep 完成检测
• Step 2 改为「先通读 → 再对照清单 → 向上溯源」三步法
• 新增禁止条款：「禁止仅用 grep/正则匹配清单关键词然后声称检测完成」

总则新增核心原则声明：

• 明确「清单是参考框架，不是穷举清单。检测必须以 Agent 通读全文为主」

新增检测规则

频次红线扩展

新增以下词汇/结构到频次红线（全文出现超过 2 次即视为 AI 程式化）：

• 真正、不只/不只是、更像/更像一个/更像一种、很容易

模板家族溯源扩展

向上溯源原则新增维度：对比句式→递进结构→程式化转折→工整排比→程度副词堆叠→否定宣言→分离式对比→同义循环

[1.0.3] - 2026-04-21

触发机制优化

问题背景：de-ai-polish 虽已内置完整检测规则，但在实际使用中未能稳定触发。表现为 de-ai-polish 描述过于简略，未明确强制触发条件，Claude 依赖"想起来才用"而非"每次必用"。

变更

description 强化：

• 明确标注 **必须触发** 条件
• 规定文章经写作流程完成初稿后、输出给用户之前，必须调用此 skill
• 明确禁止"先输出再说"、"凭感觉省略检测"等做法

文档完善

• 2026-04-22：按独立仓库 README 新规范重写首页，补充典型去 AI 腔场景、检测范围、安装方式、使用边界、核心设计、关键文件入口、Legal Skills 关联项目导流、作者联系入口和微信二维码

[1.0.2] - 2026-04-20

规则修补 - 程度副词堆叠 + 戏剧化感受词

新增规则

规则修补 - 补充检测变体与通用模式

背景：在对《git驱动的ai协作》文章进行de-AI-polish时，发现大量AI化表述未被初始规则识别，原因是规则只覆盖了字面形式，未覆盖变体和通用模式。

新增总则

• 模板家族溯源原则：遇到未在清单中直接列出的表述时，判断其是否属于已知模板家族的变体
• 频次红线原则：越来越、其实、往往、看起来等词在全文出现超过2次即视为程式化
• 连续重复原则：同一强化词在相邻句子中连续出现即应视为AI痕迹
• 结构机械感自检：三项具体自检标准

规则扩充

[1.0.0] - 2026-02-11

首个正式版本 - 系统化整合 AI 写作检测规则

• 新增规则整合：系统化整理 24 种 AI 写作检测规则，整合到现有章节中
  • 扩展 5 个现有章节，新增 1 个独立章节
  • 新增质量评分系统（5 维度，总分 10）

新增检测规则

• 过度强调意义：作为.*的体现/证明、标志着.*关键时刻、凸显/强调/彰显其重要性
• 虚假范围：从.到.（无意义的大范围）
• AI 词汇库：深入探讨、强调、凸显、彰显、持久的、增强、培养、获得、相互作用、复杂/复杂性、格局、织锦、宝贵的、充满活力的
• 肤浅分析表述：突出/强调/彰显…、确保…、反映/象征…、为…做出贡献、培养/促进…
• 同义词循环：短距离内使用多个同义词指代同一事物
• 系动词回避：作为/代表/标志着/充当 [一个]、拥有/设有/提供 [一个]
• 谄媚语气：好问题！您说得完全正确！、这是一个很好的观点
• 模糊归因：行业报告显示、观察者指出、专家认为、一些批评者认为
• 知识截止免责声明：截至 [日期]、根据我最后的训练更新、虽然具体细节有限/稀缺
• 协作交流痕迹：希望这对您有帮助、当然！、一定！、您说得完全正确！、请告诉我
• 公式化展望：尽管其…面临若干挑战…、尽管存在这些挑战、未来展望、下一步
• 过度强调知名度：被.*多家媒体报道、受到.*广泛关注、拥有超过.*粉丝
• 内联标题垂直列表：- 用户体验： 用户体验通过新界面得到显著改善
• 表情符号和粗体过度使用：🚀 启动阶段：、OKRs、KPIs

新增功能

• references/quality-scoring.md：质量评分系统
  • 自然度、节奏感、专业度、个性度、精炼度（5 个维度）
  • 总分 10 分，9.0-10 分为优秀，7.0-8.9 分为良好，低于 7.0 分需重新修订

规则编号调整

• 原 12-14 规则重新编号为 13-15（因新增了规则 12）

[0.4.0] - 2026-01-25

重大变更 - 基于真人写作样本的风格注入增强

• 新增"人味"表达的正向特征：基于用户范例文章分析
  • 开头的真实感（个人感受/具体场景/平实判断/意外转折）
  • 弹性表达的适度使用（保留空间感）
  • 口语化的正确边界（有分寸 vs 过度随意）
  • 幽默感的自然融入（自嘲/意外/反常识）
  • 对比的自然表达（避免AI式对比）

新增

• 核心原则总结：
  • 真诚感 > 模板化
  • 有分寸 > 随意化
  • 保留空间 > 封死结论
  • 自嘲 > 炫耀

优化

• 从"去除AI腔"扩展到"注入人味"
• 提供正向的风格特征示例
• 增强技能的实用性

[0.3.0] - 2026-01-24

重大变更 - 个人风格注入

• 新增功能：在去AI化基础上，可选地注入个人风格
  • 新增 Step 5：注入个人风格
  • 目标比例：技术准确性 60% / 个人化 40%

新增

• references/ 目录：个人风格参考目录
  • personal-style-guide.md：个人风格特征指南
    • 思维过程展示（弹性表达、承认局限、观察性总结）
    • 口语化表达（生活化比喻、对话式句式、直接对话读者）
    • 第一人称与个人观点
    • 句子节奏
    • 自然过渡
    • 问题导向与实用建议
  • expression-transformations.md：表达方式转化对照表
    • 绝对化 → 弹性表达
    • 对比句式 → 并列/递进
    • 程式化连接词 → 自然过渡
    • 生活化比喻库
    • 口语化句式库
  • sentence-rhythm-guide.md：句子节奏指南
    • 长短句搭配原则
    • 短句点睛技巧
    • 自然断句
    • 段落节奏

工作流程更新

原有流程：

1. 阅读理解
2. 识别AI化表述
3. 判断是否修改
4. 重新表述句子

新增步骤：

5. 注入个人风格（可选）

持续迭代

• 个人风格定义会在实际使用中持续优化
• 根据用户反馈调整 reference 文件
• 记录有效的风格特征和表达方式

[0.2.0] - 2026-01-24 19:53

重大变更 - 方法论重构

• 核心方法论更新：从"删除标记词汇"改为"重新表述整个句子"
  • 明确区分"删除式修改"（错误）与"重新表述"（正确）
  • 添加详细的对比示例表，展示两种方法的差异
  • 强调重新表述句子结构，而非简单删除标记词

新增

• 第14类检测规则：比较性与断定性表述
  • "它更像一种"、"更像一个.*"
  • "它其实是"、"这里其实"、"其实是第二类"
  • "天然会"、"天生就"、"自然而然就"
  • "会更清楚"、"会更.*"（过度使用的"会更"模式）
  • "就.*了"、"就.*能"（过于绝对的断言）

文档完善

• 修复 markdown 格式问题（表头对齐、列表空行等）
• 增强方法论部分的可操作性

[0.1.1] - 2026-01-13

变更

• 技能架构整合：从 wechat-article-write skill 整合AI腔控制功能
  • 新增观察式表达检测规则（第16条检测规则）
  • 增强AI化表述检测能力，统一管理所有AI腔问题
  • 完善改写方向指导，提供更具体的优化建议
  • 升级版本至 v1.1.0

文档完善

• 完善 frontmatter 元数据，添加版本、作者、分类等信息
• 增强SKILL.md主文件的结构化程度
• 补充详细的质量标准和优秀标准

[0.1.0] - 2026-01-13

新增

• 创建AI化表述检测skill，支持13大类AI化表述的识别
  • 对比句式：不是...而是...、并非...而是...等
  • 口语化词汇：稳、靠谱、飘、搞定等
  • 戏剧化表达：推到底、刺痛感、本质上等
  • AI过渡语：先把...摆出来、不妨、话说对了一半等
  • 自我陈述：我更愿意、我给自己定、我想强调等
  • 程式化连接词：首先、其次、此外、但是、因此等
  • 导语式口癖：表面上看、更关键的是、接下来会等
  • 口号化隐喻：信号、叙事、闭环、生态、搬进等
  • 过度情绪化：扎心、必然、无疑、绝对等
  • 排比句：工整的并列句式
  • 无序列表：检测过度使用，非完全禁止
  • 结尾姿态句：方向已经明确、未来可期等
  • 引号使用：检测过度使用、格式错误

技术优化

• 设计4步工作流程：阅读理解→识别AI化表述→判断是否修改→修改
• 强调基于理解而非机械扫描，避免使用固定正则表达式
• 强调避免固定替换模板，保持语言多样性和个性
• 删除references目录，保持skill简洁

待办事项

• 根据实际使用情况优化检测规则
• 可能增加更多AI化表述模式