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文本润色打磨:七轮聚焦扫描(清晰度/语气/价值感/证据/具体性/情感/风险) + 去 AI 感改写(砍填充短语、打破公式化结构、主动语态、变化节奏)。 当用户说"帮我改一下"、"润色"、"文案打磨"、"编辑文案"、 "去 AI 感"、"太像 AI 了"、"改自然"、"校对"、"文案优化"时使用。 合并了原 copy-editing(系统化编辑)和 stop-slop(去 AI 感)的能力。

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$ npx -y skills add zju-real/easel --skill text-polisher --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/text-polisher

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

文本润色打磨:七轮聚焦扫描(清晰度/语气/价值感/证据/具体性/情感/风险) + 去 AI 感改写(砍填充短语、打破公式化结构、主动语态、变化节奏)。 当用户说"帮我改一下"、"润色"、"文案打磨"、"编辑文案"、 "去 AI 感"、"太像 AI 了"、"改自然"、"校对"、"文案优化"时使用。 合并了原 copy-editing(系统化编辑)和 stop-slop(去 AI 感)的能力。

SKILL.md

text-polisher.SKILL.md
name: text-polisher
description: >
  文本润色打磨:七轮聚焦扫描(清晰度/语气/价值感/证据/具体性/情感/风险)
  + 去 AI 感改写(砍填充短语、打破公式化结构、主动语态、变化节奏)。
  当用户说"帮我改一下"、"润色"、"文案打磨"、"编辑文案"、
  "去 AI 感"、"太像 AI 了"、"改自然"、"校对"、"文案优化"时使用。
  合并了原 copy-editing(系统化编辑)和 stop-slop(去 AI 感)的能力。
layer: produce

文本润色

> 两刀流打磨:系统化编辑提升质量 + 去 AI 感让文字像人写的。

输入

用户提供待编辑的文案文本。可选附加信息: 1. **文案目标** — 品牌认知 / 转化 / 留存 2. **侧重** — 全面打磨 / 只去 AI 感 / 只改语法风格 3. **语言** — 中文 / 英文 / 双语 4. **证据素材** — 可用的数字、评价、案例

输出

=== 修改后文案 ===
(完整修改后文本)

=== 评分 ===
| 维度 | 分数 (1-10) | 说明 |
|------|------------|------|
| 清晰度 | X | 是否直接明了? |
| 节奏感 | X | 长短句变化? |
| 真实感 | X | 像人写的还是 AI? |
| 价值密度 | X | 还有可以删的吗? |
| 语气匹配 | X | 与目标受众/品牌一致? |
| 总分 | XX/50 | |

=== 主要修改 ===
- 修改点 1
- 修改点 2
...

**两道门(顺序固定,都过才交付):** 1. **AI 味专项自检(前置门)** — 中文用 `references/zh-ai-markers.md` 五维(直接性/节奏/信任度/活人感/精炼度),阈值 **≥45/50**;不过先改到过,别急着评综合。 2. **通用润色五维(综合质量门)** — 上表五维,阈值 **≥35/50**;不过继续改。

先过 AI 味门,再过综合门——两者量纲相同但把关维度不同,不要混用。

执行步骤

第一阶段:七轮聚焦扫描

每轮只关注一个维度,不做全面修改:

| 轮次 | 维度 | 检查什么 | |------|------|---------| | 1 | 清晰度 | 主旨是否 5 秒内可抓取?有没有模糊语句? | | 2 | 语气 | 是否匹配目标受众?品牌一致性? | | 3 | 价值感 | 每段是否提供具体价值?能否加数字/案例? | | 4 | 证据 | 论点有没有支撑?数字是否准确? | | 5 | 具体性 | "节省时间"→"每周报告从 4 小时缩短到 15 分钟" | | 6 | 情感 | 是否与读者建立连接?有没有共鸣点? | | 7 | 风险 | 是否有歧义、冒犯、法律风险? |

第二阶段:去 AI 感改写

加载清除清单 → `references/phrases-to-remove.md` 加载回避结构 → `references/structures-to-avoid.md` 中文文本 → `references/zh-ai-markers.md`(中文禁用词/标点/句式/活人感,含小红书平台特化)

**8 条核心规则:**

1. **砍填充短语** — "首先/值得注意的是/毫无疑问/在当今…" 全删 2. **打破公式结构** — 不用"不是 X,而是 Y"二元对比;不用修辞设置 3. **主动语态** — 每句有人在做事。不让无生命物执行人类动作 4. **具体化** — 不写 "reasons are structural",说出具体原因 5. **让读者身临其境** — "你"胜过"人们",具体胜过抽象 6. **变化节奏** — 长短句交替。两项胜过三项。不用破折号 7. **信任读者** — 跳过铺垫和辩护,直接陈述事实 8. **砍金句** — 听起来像拉引语的句子,重写

第三阶段:自检

  • [ ] 副词?删掉
  • [ ] 被动语态?找动作者
  • [ ] 连续三句长度相近?打断
  • [ ] "here's what/这里是" 开场白?直奔主题
  • [ ] 模糊声明?说出具体含义
  • [ ] 破折号?删掉

中文特有规则

处理中文时,完整规则见 `references/zh-ai-markers.md`。速查:

  • 删除"在…中"冗余结构
  • "进行/开展/实施+名词" → 直接用动词
  • "对于…来说" → 简化
  • "不得不承认/毫无疑问/众所周知" → 删除
  • "以前所未有的方式" → 说出具体方式

Profile 感知

  • **有 Profile**:读取 style.md 匹配创作者风格,不追求通用"像人"而是匹配个人写作习惯
  • **无 Profile**:改为通用专业/对话体,追求清晰、直接、自然

参考资料

  • `references/phrases-to-remove.md` — 填充短语清除清单
  • `references/structures-to-avoid.md` — 公式化结构回避清单
  • `references/zh-ai-markers.md` — 中文去 AI 感权威源(禁用词/标点/句式/活人感 + 小红书特化)
  • `references/checklist.md` — 编辑检查清单
  • `references/content-refresh.md` — 旧稿翻新策略
  • `references/plain-english-alternatives.md` — 简洁替代词表
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Stats
3,463
Stars
528
Forks
Active
Maintenance
Python
Language
Apache-2.0
License
2h ago
Last commit
1mo ago
Created
4d ago
Added

Repo: zju-real/easel

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