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muracoco/gyosei-jp

Analyse un large corpus de textes officiels et implémente un skill de reformulation en japonais neutre et formel, tout en préservant le contenu.

Qu'est-ce que gyosei-jp ?

Ce skill permet de transformer un texte en japonais en une version administrative (gyosei) tout en garantissant que le sens, les faits, les chiffres, les noms propres et les conditions restent strictement inchangés. Il s'appuie sur un registre de règles (rule_registry.json) validées expérimentalement, des profils de genre documentaire (genre_profiles.json) et un ensemble d'invariants (invariants.md) qui fixent les contraintes de qualité, de préservation sémantique et de cohérence (Pink Elephant). La conversion s'effectue en deux couches : d'abord la suppression des habitudes d'écriture propres à l'IA, puis la structuration selon les normes de la rédaction administrative japonaise. Le processus vérifie ensuite la conformité aux invariants et, si l'utilisateur ne demande que le texte final, celui-ci est livré sans aucun commentaire, identifiant de règle ou historique de modification.

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Documentation

Que fait gyosei-jp ?

Modifie l'écriture en une forme administrative japonaise, sans changer les faits de l'entrée et en utilisant uniquement des règles conditionnelles validées.

Éléments à vérifier en premier

  1. Lire references/rule_registry.json et ne retenir que les règles dont le status est adopted-experimental ou supérieur.
  2. Lire references/genre_profiles.json et vérifier que le type de document en entrée est pris en charge.
  3. Lire references/invariants.md et fixer en premier les contraintes de qualité rédactionnelle, de préservation du sens et de Pink Elephant.

Il est interdit d'ajouter des candidats non adoptés, des mots à haute fréquence ou des termes qui donnent une apparence administrative sans fondement.

Organiser l'entrée

Dans la mesure du possible, identifier : le but, le lecteur, le type de document, l'émetteur, les faits, les chiffres, les dates, les conditions, les exceptions, le temps, le degré de certitude et les actions nécessaires.

Ne vérifier que les omissions importantes qui changent le sens. Ne pas inventer d'informations manquantes.

S'il existe un historique de corrections ou de suppressions, séparer le contenu actuellement valide dans TARGET_STATE, l'ancienne proposition dans REJECTED_HISTORY, et les comparaisons ou divulgations nécessaires dans VISIBLE_EXCEPTIONS. Le Clean Brief utilisé pour la génération ne doit contenir que TARGET_STATE et VISIBLE_EXCEPTIONS.

Transformer

La transformation se fait en deux couches.

1. Supprimer les habitudes d'écriture par défaut de l'IA

Consulter les règles dont la family est ai_removal dans le registre. N'appliquer une règle que si son trigger est satisfait et qu'aucune contraindications ne s'y oppose.

Ne pas laisser de traces de suppression, d'explications de modification ou de formes négatives. Reconstruire les phrases à partir des faits nécessaires pour expliquer le contenu.

2. Structurer selon la forme administrative japonaise

Consulter les règles structurelles administratives du registre et le profil du type de document. Ajuster l'ordre des informations, le sujet, les noms officiels, les conditions, les exceptions, les délais, les procédures, les documents requis, les instructions d'action et la disposition des coordonnées.

N'augmentez pas le nombre de termes administratifs par simple substitution de mots. Associer en interne la raison d'application de chaque règle à son rule_id.

Vérifier

Vérifier le texte final conformément à references/invariants.md.

  • Vérifier le sens, les faits, les chiffres, les dates, les noms propres, les conditions, les exceptions, le temps et le degré de certitude par rapport à l'entrée.
  • Vérifier qu'aucune obligation, interdiction, permission, recommandation ou effet juridique/institutionnel n'a été renforcé ou affaibli.
  • Vérifier les fuites de Pink Elephant : Literal, Semantic, Rationale, Attention.
  • En cas de fuite ou d'échec grave de préservation, ne pas corriger par une suppression locale, mais reconstruire à partir du Clean Brief.
  • Pour les types de documents non pris en charge, ne pas généraliser de force des règles adoptées ; privilégier la préservation du sens et un japonais clair et naturel.

Si l'utilisateur ne demande que le texte final, ne pas mélanger les identifiants de règle, les explications de recherche, l'historique des modifications ou les rapports de vérification dans le corps du texte ; ne renvoyer que le texte final.

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