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writing-loop

中文写作质检工作台：场景定位、模型腔扫描、本地 AI 检测与分段定位、改写守卫、风格画像与风格卡

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Skills are installed by placing their folder where your agent loads skills.

Download ZIP from GitHub Open the repository

The download comes from github.com/faruheaisha/writing-loop itself, not from our server, so what you get is exactly what its author published.

Install instructions come from the README

Skills do not use an MCP config. Follow the steps in the README below.

README

synced Nov 1, 2026

writing-loop

License: GPL v3 Engine: Apache 2.0 Agent Skills Python 3.10+

中文写作与质检技能包（v2.2）。仓库仅保留纯净可运行的技能干货，遵循 Anthropic Agent Skills（SKILL.md）与 OpenAI Codex / ChatGPT Skills（SKILL.md + agents/openai.yaml）双端解析规范，克隆或解压进技能目录即可直接使用。

起草期以现代汉语章法（话题链流水句、白描物证、比兴留白、用典防伪、QUD 语篇推进）与原作者真实语料样例正向领路；成稿后以零依赖毫秒级机械扫描（精确到行号，免疫 Markdown 非正文结构与未闭合引号穿透）配合本地 RoBERTa 分段检测、改写质量守卫与 Burrows Delta 整句窗口文风画像，单轮定点微创到收敛。

核心特性

  • 双端标准解析与精准触发：严格对齐 Anthropic 与 OpenAI 的 SKILL.md 白名单字段规范（无 BOM UTF-8、无 XML 尖括号、全引号单行安全 YAML），内置 agents/openai.yaml 声明入口与隐式路由策略；显式排除程序脚本编写与代码重构误触发，500 字内短稿零读档直通。
  • 正向章法先于负向禁令：kickoff.py 覆盖 10 类核心场景与 20 个常见体裁别名，一次组装场景目标、六维语域旋钮、现代汉语筋骨准则、个人表达 DNA 与 KATE 最近邻旧稿样例，不在起草期倾倒细碎正则禁令。
  • 实证校准与防过度改写：撤销「句长均匀度、段长均匀度、比喻密度、正文问句、被字句、进行+动词」等已证伪伪特征，保留 33 条词句规则与 3 条段落构式规则，内置成语高频误用、塑料死喻、生理情绪套话与虚化动宾壳子拦截。
  • 对抗级防穿透与零返工行号定位：引文豁免限制在段内或单行，阻断单处未闭合引号跨段吞噬全文；拦截 17 类零宽与双向隐形作弊字符并统计真实总命中数；Markdown 代码块、YAML 头、表格与链接 URL 自动等长遮罩，全部命中直报 1-based [行N] 或 行L1-L2 坐标。
  • 跨格式直读与本地隐私推理：全套脚本原生支持 .txt、.md、.docx（自动反转义 XML 实体）及带首字节 UTF-8 BOM 文本。内嵌晓语中文 RoBERTa 引擎（默认 int4 权重 60.2MB），经跨段窗口去重与按长凑批推理加速，全程本地 CPU 运行，不联网上传一字。

即装即用（兼容 Anthropic 与 OpenAI 技能规范）

方式一：直接克隆入技能目录（零配置即用）

# Claude Code / Anthropic Agent Skills
git clone https://github.com/faruheaisha/writing-loop.git ~/.claude/skills/writing-loop

# OpenAI Codex / Agent Skills
git clone https://github.com/faruheaisha/writing-loop.git ~/.codex/skills/writing-loop
# 或放入项目级 .agents/skills/writing-loop

方式二：运行一键安装器（自动探测目录、按需拉权重并跑自测）

git clone https://github.com/faruheaisha/writing-loop.git
cd writing-loop
python install.py

安装脚本自动探测 ~/.workbuddy/skills、~/.claude/skills、~/.agents/skills、~/.codex/skills，仅将纯净运行时文件部署为单技能 writing-loop（内含 engine/，消除双技能碰撞）。

python install.py --target ~/.claude/skills   # 指定目标技能目录
python install.py --no-weights                # 离线安装，立即启用章法、扫描与个人画像
python install.py --standalone-engine         # 可选：同时暴露同级独立的晓语检测子技能
python install.py --uninstall                 # 干净卸载

命令行速查（全命令支持 .txt / .md / .docx）

# 1. 开局组装：输出场景目标、语域旋钮、现代汉语章法、三行微骨架与个人语料样例
python scripts/kickoff.py "探讨技术官僚与基层损耗" --scene 杂文随笔 --words 1800
python scripts/kickoff.py "除夕夜小站" --scene 白描叙事 --profile self

# 2. 机械扫描 + 首句大纲体检：零第三方依赖，毫秒级输出 [行N] 坐标与中段三分之一区间
python scripts/scan.py 稿件.md --outline
python scripts/scan.py --text "直接传入短稿正文做快速自检"

# 3. 重度全闭环：一次跑完机械扫描、400字分段检测、改写质量守卫与个人包络核对
python scripts/loop.py 稿件.md --target 0.10 --baseline 旧稿.md --whitelist 白名单.txt

# 4. 个人文风画像（Burrows Delta 经典 Manhattan 距离 + 整句滚动窗口）
python scripts/style_profile.py build ~/文档/我的旧稿/ --name self
python scripts/style_profile.py card --name self
python scripts/style_profile.py drift 新稿.docx --name self
python scripts/style_profile.py check 新稿.docx --name self --json

# 5. 全量回归与规范自测（零第三方依赖）
python tests/run_tests.py -v

若启用本地 RoBERTa 分段检测，需安装 CPU 推理依赖并拉取一次权重。

pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers
python engine/scripts/download.py             # 默认拉取 int4 (60.2MB)；可选 --bits 8 或 --bits 32

目录架构

writing-loop/
├── SKILL.md                    # 技能主清单（兼容 Anthropic 与 OpenAI Agent Skills 规范）
├── agents/
│   └── openai.yaml             # OpenAI Codex / ChatGPT 技能界面与隐式调用配置
├── scripts/
│   ├── kickoff.py              # 开局正向章法、六维语域旋钮与个人样例组装器
│   ├── scan.py                 # 零依赖行号级扫描器（Markdown 免疫、防穿透、首句大纲）
│   ├── loop.py                 # 一令全闭环驱动器（扫描 + 分段检测 + 守卫 + 包络核对）
│   ├── score_batch.py          # 跨文本滑窗去重与按长分桶批量推理子进程
│   └── style_profile.py        # Burrows Delta 个人文风画像、KATE 选样与整句滚动漂移
├── references/
│   ├── 章法与手法.md           # 现代汉语话题链、化定为谓、白描、比兴、用典与留白温差
│   ├── 思辨.md                 # 破论点塌缩、正反合、QUD 隐含问题树与学术 15 条硬门禁
│   ├── 场景模型.md             # 六维场景定位模型与 15 类体裁锚点表
│   ├── 语域参数.md             # 六旋钮语域调校与硬约束
│   ├── 规则-S.md / 规则-AB.md  # 已证伪伪特征清单与 S/A/B 级微创改写示例
│   ├── 闭环.md                 # 滑窗聚合刻度、分段定位原理与停止红线
│   └── 合规与责任.md           # 引用溯源、署名边界、法定格式与隐私脱敏
├── engine/                     # 内嵌未修改第三方检测组件（xiaoyu-chinese-ai-detect, Apache-2.0）
├── install.py                  # 单技能安装器（安装至目标目录时自动剥离非运行时文件）
└── tests/
    └── run_tests.py            # 全量零依赖回归与双端规范校验套件

物理边界与诚实承诺

  1. 不承诺代笔刷低分：只要句子由大模型生成，即便换成散文腔或口语打断腔，在统计检测器下依然呈高概率；真人原稿一旦交由模型改写约三成句子，原有低分同样失效，故真需极低检测分时请走陪跑模式由作者亲手落笔。
  2. 保护短句体裁与正常修辞：质量守卫在核查 15 字句长中位数红线时，自动豁免原本即属短句体裁的口播稿与短剧对白基线，仅拦截改写造成的异常碎句化与实词流失（<85%）。
  3. 不做作者身份司法鉴定：个人画像测量的是功能词、标点与句长分箱的表面统计距离（语料满 5 篇且累计 ≥3000 字后方启用包络判定），用于找回个人气口与定位跑调段落，不作真伪鉴证。
  4. 阻断字符级作弊：正文内部夹带零宽或双向隐形控制符时，loop.py 以退出码 3 直接阻断（文件首字节合法 UTF-8 BOM 自动剥离，绝不冤判）。

开源许可与权利说明

本项目主体代码与文档采用保守的强著佐权协议 GNU General Public License v3.0（GPL-3.0-only），详见 LICENSE 与 NOTICE.md。

  • 禁止闭源商业包壳：任何基于本项目的修改版、衍生技能包或集成软件在分发时，必须保留版权声明并以 GPL-3.0 协议完整开源。
  • 用户文稿权利独立：你使用本工具创作、检测、润色的任何文章与本地个人文风画像，其全部权利均归你本人所有，不受 GPL-3.0 协议约束。
  • 内嵌引擎独立授权：engine/ 目录原样保留自 fuyi-git/xiaoyu-chinese-ai-detect，遵循其原有的 Apache License 2.0（与 GPL-3.0 兼容）。
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