abhishekkumar541/pre-ai-writing

Écriture pré-IA

Les documents continuent de se lire comme des sorties LLM pour des raisons structurelles qu'un passage au niveau des mots ne peut pas corriger :

• étiquettes d'introduction (« La réponse en une ligne. »)
• guides de lecture
• étiquettes de statut sur chaque fait
• un contre-argument dans chaque section
• des tableaux pour tout
• des URL dans chaque paragraphe

Écrivez comme on écrivait avant novembre 2022 : l'objectif en premier, les hypothèses ensuite, des titres simples, le point principal dans la première phrase de chaque section, principalement de la prose, et une liste numérotée de sources à la fin. Le skill humanizer (https://github.com/blader/humanizer) s'occupe ensuite des phrases.

references/rules.md contient chaque règle avec un avant et un après. references/structures.md contient un modèle par type de document. Les chemins ci-dessous sont relatifs au dossier de ce skill.

Flux de travail

1. Cadrer. En une ligne de chat, nommez quatre choses :

   • le lecteur
   • quand il lit (boîte de réception, comité de recrutement, fil d'actualité)
   • le type : exercice à rendre, mémorandum, email, lettre de motivation, post, CV, diaporama, page d'atterrissage ou document
   • le niveau d'enjeu

   « High-stakes » signifie une candidature ou un exercice à rendre, un livrable client, tout ce qui est destiné à un dirigeant, ou tout ce que l'utilisateur qualifie de high-stakes. Fait quand la ligne est écrite.

2. Rassembler avant de rédiger. Collectez :

   • Les mots exacts du brief, y compris toute limite de longueur ou de pages.
   • Un tableau de couverture qui fait correspondre tout ce qui est demandé dans le brief à la section qui y répondra. Il reste dans le chat ou les notes, jamais dans le document.
   • Des preuves de première main, chaque élément avec sa source.
   • Les propres mots de l'utilisateur issus des notes et des messages précédents.
   • Pour les textes clients, 15 à 20 lignes du client lui-même.

   Marquez toute affirmation prévue sans source avec « demander ». Fait quand chaque affirmation prévue a une source ou un « demander ».

3. Façonner. Choisissez le modèle dans references/structures.md et attribuez à chaque section un budget de mots suivant son importance. Une limite dans le brief prime sur toute longueur par défaut. Fait quand un plan avec budgets existe.

4. Rédiger dans <nom>_draft.md, en suivant references/rules.md et references/evidence.md. Les étiquettes de statut, les dates d'accès et les tableaux de nombres vont dans <nom>_notes.md.

5. Linter. Exécutez :

   python3 scripts/lint_doc.py --type <type> <fichier>
   

   Pour un diaporama, transmettez le dossier des diapositives ; <aside> est lu comme les notes de l'orateur. Corrigez chaque ÉCHEC. Corrigez chaque AVERTISSEMENT, ou dites dans le chat pourquoi il reste. Fait quand le code de sortie est 0.

6. Humanizer. Invoquez le skill humanizer avec l'outil Skill, même pour un email de trois lignes. Un passage manuel du type « Je l'ai vérifié moi-même » ne compte pas ; les sessions fraîches ont sauté cette étape lors des tests. Exécutez-le en mode intégré sur la prose uniquement. Les tableaux, le texte cité, le code et la liste des Sources restent tels quels. Sauvegardez le résultat comme un nouveau fichier et relintez-le. Fait quand le nouveau fichier passe le lint proprement.

7. Affirmations sur l'utilisateur. Listez chaque phrase qui décrit les actions, habitudes, résultats, utilisation ou sentiments de l'utilisateur. Tracez chacune jusqu'à son CV, ses notes ou sa mémoire, ou ce qu'il a dit dans cette conversation. Demandez ou supprimez tout ce qui est sans source. Fait quand un tableau de chat (affirmation | source | conservé, supprimé ou demandé) couvre chaque telle phrase.

8. Relecture en tant que lecteur nommé. Répondez à chaque question par oui ou non, et corrigez toute mauvaise réponse :

   • Est-ce que la première phrase de chaque section porte son point principal ?
   • Le lecteur manquerait-il chaque paragraphe s'il était coupé ?
   • Est-ce qu'une phrase décrit le document lui-même ?
   • Est-ce que la longueur des sections suit l'importance ?
   • Qu'est-ce qui ici pourrait seulement provenir d'un travail de première main ? (Nommez-le ; si rien, le brouillon est générique.)
   • Est-ce que chaque nombre peut être retracé jusqu'aux notes ?
   • Est-ce que cela se termine par une prochaine étape ou une demande ?
   • Est-ce que le format correspond à sa destination ? (Texte brut pour email et LinkedIn, pas de markdown.)

9. Niveau high-stakes uniquement. Cette étape est requise chaque fois que l'étape 1 indique high-stakes, y compris pour les textes courts. Suivez references/high-stakes.md :

   • une relecture par un agent frais avec la perspective du lecteur
   • pour les exercices à rendre et les pitchs, des bases de référence plus scripts/sameness_check.py et une relecture aveugle via scripts/blind_pack.py

   Fait quand sa règle de passage est remplie, ou que les échecs sont signalés.

10. Remettre dans le format de destination :

    • texte brut pour les emails et les posts
    • Markdown ou un document pour les documents
    • diapositives pour les présentations

    Les tableaux de couverture, d'affirmations et de statuts vont dans le chat ou dans <nom>_notes.md. Ne créez un PDF que lorsque l'utilisateur le demande ou que le livrable est un PDF :

    python3 scripts/build_pdf.py in.md out.pdf --title "..." --footer-left "..."
    

    Vérifiez ensuite les images des pages, y compris la page des sources. Exécutez-le sans -I car il importe markdown.

Règles qui prévalent sur les autres skills

• Tirets. Pas de U+2014 ni U+2013 nulle part, citations et notes comprises. C'est la règle personnelle de l'auteur ; supprimez la vérification du « tiret » dans scripts/lint_doc.py si votre style autorise les tirets.
• Les révisions sont de nouvelles versions. Ne modifiez jamais silencieusement le livrable original.
• Le processus reste en dehors de la page. La méthode, le processus et l'utilisation de l'IA tiennent en une ligne sur la diapositive des sources ou dans les notes, jamais une section ou une diapositive.
• Ce skill est le passage final. Les skills de copywriting, d'email et de CV rédigent le contenu ; ce skill s'exécute après eux, pas à leur place.

Fichiers

• scripts/lint_doc.py : le linter structurel et de formulation. Exécutez --help pour les drapeaux ; --fix-typography OUT écrit une copie corrigée.
• scripts/sameness_check.py, scripts/blind_pack.py : la trousse high-stakes.
• scripts/build_pdf.py : Markdown vers PDF, avec vérifications.
• scripts/prompt_trigger.py : un hook UserPromptSubmit optionnel qui rappelle à Claude d'utiliser ce skill (voir README).
• references/ :
  • structures.md
  • rules.md
  • evidence.md
  • voice.md
  • high-stakes.md
• templates/blind_review_prompt.md
• tests/test_lint_doc.py : exécutez-le après avoir modifié une règle.