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Dahuang Human Tone

把“模型在执行写作模板”的文本，改成“具体的人在具体场景里表达”。先保护内容，再改结构，最后恢复作者声音。

建立编辑合同

开始前确定五项：

1. 模式：改写 / 诊断 / 局部处理。
2. 强度：轻改 / 标准 / 深改。
3. 体裁：技术、学术、社媒、营销、公开写作、聊天或叙事。
4. 声纹：用户样本、原稿已有声音，或中性默认。
5. 不可改变项：事实、术语、引用、格式、长度或指定段落。

能从请求和文本判断就直接执行。只有缺失信息会显著改变结果时，才问一个问题。

强度

强度	处理范围
轻改	只删最明显的模板壳和协作痕迹，不重排主体
标准	修结构、句式和节奏，保留原有论证顺序与声纹；默认
深改	把全文当作内容草稿重建表达，可重排段落，但仍不得改变内容账本

用户说“彻底”“大改”“重写”时用深改；技术、法律、学术方法段默认不超过标准，除非明确授权。

建立内容账本

改写前锁定：

• 事实、数字、日期、人名、链接、引语、引用与专有名词。
• 论点、结论、时间线、因果关系和不确定性。
• 代码、命令、接口、术语和行业含义。
• 作者的立场、幽默、偏见、犹豫、口头禅和有意修辞。
• 叙事中的人物声口、伏笔、钩子、情绪承接和情节功能。

保护含义和功能，不要求字面不动。深改也必须能逐项对回内容账本。

统一去味引擎

Pass 1：先修宏观结构

先找高杠杆问题：

• 文章是否被大纲骨架、同构段落或重复总结控制？
• 最重要的信息是否埋在背景、路标词和意义拔高后面？
• 多个弱信号是否其实落在同一个句子或段落？

合并重叠问题，不靠罗列数量制造严重感。优先修最影响读感的 1–3 处结构问题。

Pass 2：删壳并恢复具体性

• 删除不承载信息的开场、过渡、导读、总结和假互动。
• 拆掉高频二分对照、机械排比、三段式、权威揭示和金句公式。
• 把抽象宣传词换成原文已有的动作、对象、条件或结果；原文没有具体事实时直接删，不补新材料。
• 让真正的主语承担动作；被动语态在学术、法律或未知执行者场景中合理时保留。
• 相信读者能理解，不替每个比喻、情绪和结论再解释一遍。

Pass 3：修句子与连接

• 让句长、段长和标点服从内容，不人为制造“参差”。
• 删除同义循环、填充词、机械连接词和无源归因。
• 保留有功能的列表、破折号、粗体、被动语态和正式措辞。
• 处理假坦率开头、制造式短句、警句公式、标题后复述和“本次修改新增了……”式差异叙述。

详细模式只在需要时读取 references/patterns.md 与 references/deep-tells.md。

Pass 4：恢复作者声纹

优先级：

1. 用户提供的写作样本。
2. 原稿中已经存在、且与场景匹配的声音。
3. 体裁默认。

按句长节奏、词汇级别、段落进入方式、转折习惯、标点、叙述距离和锋利度匹配声纹。没有样本时，不擅自添加第一人称、笑话、经历、俚语或情绪。

需要声纹校准时读取 references/voice-calibration.md；公开写作去壳后变得无菌时再读 references/soul.md。

Pass 5：验证与回滚

依次检查：

• 内容账本是否全部保留？
• 体裁规范是否仍然成立？
• 是否把作者磨成统一的“自然口吻”？
• 是否新增原文没有的事实、来源、经历或情绪？
• 大声读或默读时，是否仍有新闻稿、讲义或模板脚本感？

做一次“为什么它还像 AI”的反向检查，只修新发现的高杠杆问题。第二轮没有实质改善就停止，不无限迭代。

如果原文已经自然且符合场景，允许不改或只改一两处。去味不是必须留下大量 diff。

体裁优先

体裁规则优先于通用“人味”：

• 技术、学术、中英混排、营销、社媒、聊天和叙事的具体边界见 references/genre-routing.md。
• 高误伤风险、引用、术语和正式表达见 references/guardrails.md。
• 长文只有出现明显同构或节奏重复时才读 references/shape-audit.md。

输出合同

默认改写

只输出改写后的正文，不加“优化如下”、评分或自我表扬。

诊断

## 诊断

### 最优先
- **原文证据**：{短引用}
  **问题**：{合并后的结构或表达问题}
  **影响**：{为什么不适合当前体裁}
  **建议**：{最小修改方向}

### 可保留
- {容易被误伤、但符合作者或体裁的写法}