Plainspoken Writing — скилл
Набор из 10 скиллов для китайских текстов: находит признаки машинного письма по 25 параметрам и правит только по вашей команде
- 74 ★ репозитория
- Последний коммит
Минимальный доступ
Почему такой уровень
- Скиллы читают ваш текст целиком, и черновик попадает в историю сессии агента
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/plainspoken-writingОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемМинимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.
- Скиллы читают ваш текст целиком, и черновик попадает в историю сессии агента
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Plainspoken Writing, по-китайски «Байманьсе», разбирает, какие места в тексте читаются как написанные машиной, и по умолчанию только показывает их. Автор исходит из того, что читатель замечает предсказуемость: по предыдущей фразе угадывается следующая. Поэтому проверка идет по 25 признакам с оценкой концентрации, а переписывание включается только по вашей просьбе. Набор состоит из семи основных и трех вспомогательных скиллов, разложенных по слоям от содержания к оформлению. Среди них `voice-dissolver` для калибровки голоса, `fact-review` для проверки фактов, `chinese-write-checker` для оценки плотности и логики, `plainspoken-writing` для самой проверки, `editor-revisor` для сокращения воды, `packaging-workshop` для заголовков и подачи, а также `style-blade`, `scene-fit` и `punct-polish` для стиля, площадок и знаков препинания. Скиллы работают как чистые промпты. Движок на Python в `core/` и правила в `rules/` необязательны и нужны для пакетной проверки и тестов. Установка идет командой `npx -y skills add taxueseek/plainspoken-writing -g --all` или копированием папки `skills/`.
Для кого. Авторам и редакторам, которые пишут по-китайски и хотят увидеть, где текст звучит как машинный, прежде чем что-то менять.
Подходит, если
- Черновик читается гладко, но неживо, и надо понять, какие фразы выдают шаблон
- Нужно проверить факты, цифры и цитаты в статье до публикации
- Заголовки, подача и знаки препинания перед выходом материала требуют полировки
- Хочется сначала откалибровать свой голос, чтобы правка его не сгладила
Не подходит, если
- Текст не на китайском: правила и признаки построены на китайском языке
- Нужна автоматическая переписка всего текста без просмотра: по умолчанию скилл только находит и показывает
- Нужно сочинение с нуля: набор проверяет и правит готовый текст
Пример запроса к агенту
Покажи, какие места в этом тексте звучат как написанные машиной, правок не вноси, потом предложи исправления для трех самых заметныхОграничения
Правила, признаки и подсказки рассчитаны на китайский язык, для русского или английского текста они не подходят. В README описание и триггеры на китайском. Скиллы работают как промпты, и качество зависит от модели; цифры по различению машинного и человеческого текста, приведенные автором, относятся к его собственной проверке, и независимой оценки нет. Набор из 25 признаков принадлежит автору и стандартом не считается.
Как отключить. Удалите папки скиллов из `~/.claude/skills/` или `~/.agents/skills/`. Для установленных через `npx skills` скиллов подходит команда удаления того же установщика.
Частые вопросы
Меняет ли скилл текст сам?
Нет, по умолчанию он только обнаруживает и показывает признаки с концентрацией. Правка включается вашей просьбой, например через скилл `editor-revisor`.
Как поставить набор?
Командой `npx -y skills add taxueseek/plainspoken-writing -g --all`, она подходит для Claude Code, Codex и Cursor. Для обновления запустите ту же команду заново.
Что входит в набор?
Семь основных скиллов и три вспомогательных: калибровка голоса, проверка фактов, оценка содержания, проверка машинного стиля, правка, подача, стиль, площадки и знаки препинания.
Нужен ли Python?
Нет, скиллы работают как промпты. Движок `core/` и правила `rules/` нужны только для пакетной проверки и тестов из клона репозитория.
Подойдет ли для русского текста?
Нет, правила и признаки построены на китайском языке. Для русского текста в каталоге есть отдельные скиллы редактуры.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыHuman Writing
human-writing
Скилл живого письма на китайском: помогает агенту писать и править тексты так, будто говорит конкретный человек, а не модель
Скилл-редактор китайского текста: убирает воду, повторы и шаблонные обороты, сохраняя факты, степень уверенности и голос автора
qu-ai-wei (去 AI 味)
qu-ai-wei
Скилл правит текст на упрощенном китайском: убирает штампы и кальки, сохраняя факты, числа и голос автора
Natural Talk убирает ИИ-интонацию из китайского текста: ответ с первой фразы, без штампов, прописных клише и кальки.
Скилл для текстов на китайском: сначала цель и факты, потом платформа, тон и самопроверка черновика перед выдачей.
speak-human-tw
說人話 speak-human-tw
Скилл для вычитки текстов на традиционном китайском: убирает приметы ИИ-письма и правит тайваньскую локализацию
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| Plainspoken Writing (эта карточка) | нет | 74 | |
| Humanizer RU | нет | 210 | редактор русского текста, убирает признаки ИИ и канцелярит |
| anti-vibe-writing | нет | 131 | скилл финальной правки для текстов на английском и китайском |
Коротко о README
README на китайском объясняет, что читатель отличает машинный текст по предсказуемости, и описывает 25 признаков, уровни концентрации и режим без правки по умолчанию. Затем идут установка, обновление, таблица основных и вспомогательных скиллов, порядок работы слоями и устройство репозитория.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: plainspoken-writing version: "1.10.0" description: | 【L1 声音真实度】白描 · AI 味检测与改写——只处理「像不像真人」。25 种 AI 味模式识别，根据严重程度选策略。默认只诊断不改，改写要用户确认。三种改写方式：自动替换、追问驱动、混合。可接收 voice-dissolver 声音清单作为保护区。 触发：AI味、像机器写的、太正式、读起来假、去AI味、AI感太重、像ChatGPT写的、太模板化、语气太标准、缺乏个性、AI腔、读起来没温度、句式太整齐、总结陈词、翻译腔、不说人话、套路化、白描、直陈白描、Plainspoken。 Not for：内容质量不够但没AI味（→ L0 chinese-write-checker）、结构冗余/废话多（→ L2 editor-revisor）、找不到自己声音（→ voice-dissolver）、排版/标点/标题（→ L3 packaging-workshop）、事实/数据/引文真假（→ L0 fact-review）。 --- # 白描：AI 味检测与消除 Plainspoken Writing 的 L1 层：只问「像不像真人」。中文名「白描」，主张「AI 爱工笔，人写白描」。 AI 味不是「写得不好」，是「读者感觉到背后没有真人」。**但去 AI 味 ≠ 好内容。** 花时间去 AI 味不如花时间把事情搞清楚。 **文字洁癖**（taxue）：AI 味不是 AI 的问题，是用套话掩盖不确定的思考。人话三要素：带立场、带偏见、带情绪。每删一个套话，都要问：我到底想说什么？如果删完发现原文也没什么真东西，那问题不在 AI 味，在内容本身。 **执行原则**： 1. **默认只诊断不改**。识别AI特征是帮人看清自己的文字，不是帮人伪装成人类。改写必须用户确认。 2. **去 AI 味 ≠ 好内容**。如果检测结果很干净，直接告诉用户。不要为了输出报告而硬找问题。 3. **改写必须基于用户的偏好**。每个 AI 特征背后都有一个本来想达成的目的。追问那个目的，而不是直接替换。 4. **见感思行是正面的改写目标**（taxue）。去 AI 味不只是删坏东西，更是让文字回到「见（观察）→ 感（感受）→ 思（思考）→ 行（行动）」的自然结构。 三种改写方式（用户选）： - **自动替换**：检测 → 直接改 → 质量验证 → 迭代 - **追问驱动**：检测 → 逐条追问写作意图 → 用户回答后给修改方向 - **混合**：自动替换 + 对关键特征追问意图 怎么运作：先判断AI味有多重，再选策略——轻微改几处、中等改一段、严重整篇重写、致命直接拦下。改完检查质量，不过关就回去重来，最多3轮。 --- ## 怎么一步步处理 先判断内容类型（推文/公众号/学术），确定AI味的判断标准。然后快速扫一遍，数数AI味关键词命中几个。 - 命中少于5处 → 直接改标记的位置 - 命中5处以上 → 进入全量诊断，先找根因（3个根因能同时引发多种表现），再验证独立信号 改之前先识别作者的声音——口头禅、动情处、不完美痕迹，这些标为保护区一字不动。 遇到疑似AI味的句子，走决策树判断该不该删：在保护区？密度够？换话题还成立？是喘息句？删了会失温度？ 改写时先清除明显废话，再逐段处理，最后检查人话三要素（偏见、情绪、立场）。