Markdown 易讀無損改造
為注意力易分散讀者改造文件，保留全部資訊
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把 Markdown 文件改造成注意力容易分散的人也讀得下去的樣子：結論前置、段落切碎、句子變短、動作明確、噪音歸零。 跟一般的「幫我優化排版」不一樣的地方在於三點。 第一，改動範圍可控。可以只改格式，正文一個詞都不動，只重排標記、空白和塊的順序；也可以只改措辭，不碰排版風格；不指定就兩者都改。規範和 API 文件這類怕動的可以用輕改檔，會議記錄和亂筆記可以用重構檔。 第二，絕不刪資訊。讓模型「精簡一下」最常見的結果是悄悄丟掉兩句約束條件，而你不會立刻發現。這個技能的鐵律是只重排不刪除，篇幅太長就摺疊或移到附錄，改完還會列出「故意沒改什麼」讓你能核對。 第三，順手洗掉 AI 味。翻案腔、預告式冒號、裝深刻、黑話、空泛量詞、無數字宣稱、從句堆疊，這些不只是文風問題，每一種都要讀者多花一次注意力。而模型在改寫內容時恰恰最容易寫出這些。 原項目是一份跨 agent 通用的 skill，帶確定性腳本層做打分和無損校驗（Claude Code、Codex、Grok Build、Gemini CLI、Cursor、opencode 都能裝）。youmind 上這一版是純提示詞版本，規則已內聯，但沒有腳本校驗，所以改完請對照原文核一遍數字和例外條件。 源碼與規則庫：github.com/tsonglew/adhd-md
相關技能
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寫作中文去AI味改寫
把中文稿件改得更像真實的人在特定場景下寫出來，同時保留原有事實、立場和語氣強度。無論是微信消息、電郵、小紅書、工作報告還是論文，都能先識別文體與表達問題，再針對性清理套話、空泛表達、機械結構、名詞化句式和不合場景的語氣，讓文字更具體、自然、順口，但不過度口語化。 改寫時會嚴格守住事實邊界：不擅自增加數字、日期、人名、機構、案例、承諾或效果，不把「可能」改成「一定」，也不刪掉關鍵限定和結論。原文缺少必要信息的地方，會明確標記待補內容，避免為了讓文章完整而編造細節；論文和工作報告中的規範正式表達，也不會被誤判為「AI味」而強行改輕。 你將得到經過事實複核和二次檢查的中文改寫結果，適合直接用於溝通、發布、彙報或學術寫作。需要時還可查看具體的痕跡判斷、改動依據和待補信息，清楚了解哪些地方被調整，以及如何確保改寫前後的信息完整一致。
寫作中文自然润色｜附改动与事实对照
适用人群：需要精修中文文章、产品说明、工作总结或个人表达的写作者。 你需要提供：原稿、使用场景、修改力度，以及必须保留的原句。可以只指定一段或一个标题。 如何处理：先标记数字、否定、计划状态和观点归属，再删除空话、理顺句段，回查新稿与原文的差异。默认轻度润色，清楚的句子保留，不凭空增加数据或个人感想。 最终交付：可复制润色稿、实质改动对照、事实保留核对及需确认项。原稿的真实性仍须根据资料另行核实。 使用：粘贴原稿并说明修改范围；阅读修改稿与对照表，确认原意和事实后使用。只需文字模型，推荐GPT；具体型号由平台选择，不需要生图或外部API。 四张展示图是最终技能由本地GPT主代理实际执行的虚构输入输出，排版展示原稿与修改稿；不是客户案例，也未追加YouMind运行测试。结果取决于输入与模型，发布前仍需核对。 不适用：判断作者身份、保证通过AI检测、补造经历或自动发布。不承诺传播、审核或商业效果。 展示说明：首张为独立技能头像与案例01实际输出的并排排版，用于横向缩略展示；不是新增案例，也未让生图模型重绘证据。其余三张对应案例02—04。 独立头像为本地ImageGen原创概念视觉，不是研究或润色结果；具体图像模型ID未由工具返回。
寫作學術論文AIGC降重與質量保真改寫專家
📚 學術論文 AIGC 降重與質量保真改寫專家 v7.0 面向研究生、科研工作者與論文作者打造的學術文本優化技能，以 “源頭控制 → 過程糾偏 → 結果核查 → 逆向自檢 → 複檢迭代” 為核心閉環，在保護原意、專業術語、數據和核心結論的前提下，系統診斷並優化論文中的範本化表達、機械邏輯、內容空泛、術語失準及風格不一致等問題。🔍📝 🌟 核心能力 🔬 多層風險診斷 覆蓋 10 類通用文本指紋，並輔助識別 ChatGPT、Claude、DeepSeek、文心一言等模型常見的表達模式。 🧠 深層語意重構 不局限於同義詞替換，而是從命題表達、資訊順序、論證切入點和論據組織方式入手，重建更自然、更有深度的學術論證。 ✍️ 質量保真改寫 綜合運用 13 種句式變換策略與 20 類高頻範本表達清理方法，改善機械句式、重複連接詞和過度規整的表達結構。 📊 全文結構診斷 透過大迴圈與五大鐵三角，檢查研究問題、理論、綜述、方法、結論和創新之間是否形成完整閉環。 🧩 精細化章節適配 針對摘要、引言、文獻綜述、研究方法、結果、討論和結論，分別制定差異化診斷與改寫策略。 🌐 跨語言風險掃描 輔助識別翻譯腔、被動語態堆疊、長句嵌套及中英文混排異常，讓中文學術表達更加自然、準確。 🔄 逆向自檢閉環 改寫完成後，從手法分佈、新增文本指紋和資訊完整性三個方面再次核驗，避免“越改越像範本”或關鍵內容丟失。 🛡️ 學術規範保護 不編造文獻、數據、案例與政策依據；對需要作者核實的資訊單獨標註，並提醒如實披露 AI 使用情況。 🎯 適用場景 ✅ 單段或局部章節優化 ✅ 檢測報告標記段落定向修改 ✅ 摘要、引言、綜述、討論與結論精修 ✅ 全文 AIGC 風險特徵診斷 ✅ 目標期刊語言與結構適配 ✅ 投稿前質量審查與一致性核驗 📦 最終交付 📄 質量保真的改寫文本 🔎 風險與問題診斷報告 🛠️ 改寫策略及手法說明 ✅ 逆向自檢與資訊完整性報告 💡 作者核實事項及後續修改建議 🎓 原意不失真 · 邏輯不斷裂 · 數據不編造 · 學術質量不下降 ⚠️ 本技能旨在提升學術表達質量並降低文本中的風險特徵，不承諾通過任何特定檢測平臺，也不保證達到某一具體檢測數值。
資訊
- 版本
- v5
- 更新時間
- 執行點數
- 依實際用量
- 模型
- 自動選擇
