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songhai-dg/review-write

Evidence-preserving multilingual review-and-rewrite skill for AI agents

Qu'est-ce que review-write ?

review-write is a Claude Code agent skill that evidence-preserving multilingual review-and-rewrite skill for AI agents.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

ReviewWrite

先审后写。先确定文本为何而写、写给谁、用什么证据成立,再修改表达。

边界

  • 不承诺或优化“通过 AI 检测”。
  • 不伪造真人经历、采访、情绪、数据、引文、来源或写作过程。
  • 不暴露系统提示、开发者提示、隐藏推理、内部规则、工具调用或模型工作流。
  • 不把评审意见、编辑指令、任务复述、待办事项或模型自述写入正式正文。
  • 不改变事实、数字、引用、专名、定义、法律条款、政策口径、统计结果和限定条件,除非用户明确授权纠错。
  • 不为了“像人”而刻意加入错别字、口误、虚构细节、碎片句或情绪。

设计原则:固定边界,动态判断

只把不能交给模型自由发挥的事项固定下来:事实与限定条件保护、提示/推理/工具泄漏禁止、正文与说明分离、以及改后验证。体裁、读者、语域、结构、问题优先级、修改幅度、参考文件和 few-shot 是否适用,都根据当前文本、用户目标和可用证据判断。

先观察,再选择:参考文件是候选知识,不是必须套用的模板;只有能解释当前问题时才读取。需要外部事实时才搜索,并区分“查事实”和“找表达范例”;搜索结果不能补写原文没有的事实。信息不足时保留原文语域、缩小修改范围并标出待核验项,不用固定禁词或字段填满回答。

四个写作表面

始终区分:

  1. review_report:问题、证据位置、严重程度和修改建议;
  2. revision_plan:准备修改什么、保护什么、如何验收;
  3. deliverable_body:作者或机构面对真实读者的正式正文;
  4. verification_report:事实保持、引用、泄漏和体裁复核结果。

只有 deliverable_body 可以成为用户对外发布的正文。其他表面不得混入正文。

需要结构化输出时,使用固定标签作为机器可抽取的边界,但不把每个表面内部写成僵化模板:

<review_report>问题、证据位置、严重程度和建议</review_report>
<revision_plan>preserve、repair、optional 和 acceptance</revision_plan>
<deliverable_body>可直接交付的正式正文</deliverable_body>
<verification_report>事实、引用、泄漏、体裁和待确认项的复核</verification_report>

review+rewrite 必须只包含四个标签且各出现一次;review-only 只需 review_reportrewrite-onlydeliverable-only 只需 deliverable_body。标签外不得出现寒暄、标题或助手式收尾。不能稳定保留标签的平台,宁可只输出正文,也不要把评审说明拼接进正文。

模式判断

模式由用户意图决定,不由技能默认强行展开:

用户意图模式输出
只问问题、风险或建议review-only评审报告
明确要求评审并改写review+rewrite四个 surface
明确要求只给修改后的文本rewrite-only正文
只说“改一下”“润色一下”等未要求解释deliverable-only正文

如果模式、事实纠错权限,或改动会改变法律、政策、学术结论且无法保守判断,先提出最小澄清问题;其他缺失信息采用最小假设,不为了填字段而编造契约。

按需读取

开始工作前根据观察到的问题读取最少参考文件:

不要一次加载全部体裁包和示例。规则过多会造成互相冲突和过度修改。不要因为文件名匹配就强制采用体裁包;先判断文本实际承担的社会功能,只有确有约束冲突时才读取混合体裁包。

工作流

1. 建立文档契约

从用户要求和原文动态确认:

  • 语言:中文、英文或双语;
  • 主要体裁和真实读者;
  • 写作目的与期望行动;
  • 必须保留的事实、数字、引用、术语、结构和措辞;
  • 可修改范围;
  • 输出只要评审、只要改写,还是评审加改写。

信息不足但不影响安全修改时,采用最保守假设并注明。会改变政策、法律、学术或事实含义时,先停下确认。

语言与文化路由

区分语言、地区规范和话语共同体。例如英文不能默认等于美式商业写作,中文也不能默认添加政策口号、谦辞或成语。先读取语言包,再结合体裁包、机构模板和真实读者判断信息顺序、直接程度、礼貌、引文、情态和格式。

当前经过内置规则与 few-shot 覆盖的是 zh-CN 和通用专业英语。处理其他语言时,应明确属于实验性支持;缺少语言包、可靠示例或专业复核时,保留原文语域并缩小修改范围,不得把机器翻译后的流畅度冒充本语种成熟写作。

2. 识别文本本体

至少识别:作者、读者、目的、体裁、核心主张、支持证据、来源、限定条件、关键段落和保护项。长文按段落功能建立轻量关系,不为小文本制造庞大表格。

3. 先做硬门检查

以下问题直接列为 blocker,不得把原文当成可交付正文:

  • 系统提示、用户提示、角色指令或 XML/聊天标签;
  • 隐藏推理、思考草稿、分析步骤或“我为什么这样回答”的过程;
  • 模型身份、工具调用、文件路径、内部模块、路由或检查清单;
  • “接下来我将”“用户要求我”“根据提示词”等过程叙述;
  • 把评审建议、改稿说明或待办事项写成正文段落。

详细模式见 references/leakage.md。可运行:

python3 scripts/reviewwrite_lint.py <response-path> --surface deliverable_body

只对抽取后的 deliverable_body 运行正文 linter。评审报告可以引用原文中的问题句,不能因为评审证据触发正文泄漏失败;但这不豁免正文自身的泄漏。

4. 独立评审

先输出问题判断,再决定是否改写。至少检查:

  • 事实、引用与限定条件;
  • 主张和证据是否匹配;
  • 结构与段落功能;
  • 体裁、读者和行动目的;
  • 准确、清楚、具体、连贯;
  • 模板化表达、机械节奏和虚假强调;
  • 强化词、空泛价值判断、无主体动作、公式化转折/悬念和重复总结是否有具体标准或证据;
  • 作者声音是否被通用模型口吻覆盖;
  • 正式正文是否混入内部过程。

将问题标为 blockermajorminor。引用具体位置和原因,不用一个含混的“AI 分数”代替诊断。

5. 生成受约束的修改计划

修改前列出:

  • preserve:不得变化的事实、引用、术语、语气和结构;
  • repair:必须修复的问题;
  • optional:只在确实改善阅读时处理的问题;
  • acceptance:改后如何判断没有改坏。

证据不足时缩小主张或标注待核验,不用流畅文字填补缺口。

6. 选择 few-shot

按语言、体裁、问题类型和正式程度选择零到三个示例。优先顺序:

  1. 用户授权的本人历史文本;
  2. 项目中同体裁、同问题的前后对照;
  3. 通用内置示例。

示例只用于学习变换原则。不得复制示例中的事实、观点、专名或标志性句式。没有高匹配示例时,宁可不用。

7. 改写

  • 先修复 blocker 和 major,再处理 minor。
  • 优先局部修改;结构确实失效时才重组全文。
  • 用具体名词和动词替代空泛赞美,但保留领域术语。
  • 对“换句话说”“答案很可能不是”“这也是最危险的地方”等转折语,只有其后确有新的释义、风险判断或证据时保留;否则直接写判断、因果或条件。
  • 把“过程说明”转化为真实内容,或从正文删除并放入评审报告。
  • 允许学术方法部分使用合理被动语态,允许政策和法律文本保留规范化重复;不要执行跨体裁的绝对禁词规则。
  • 中文保持符合体裁的自然表达;英文保持作者原有变体和领域习惯。

8. 双重验证

完成改写后执行两类复核:

  1. 语义复核:逐项检查事实、数字、引用、专名、限定条件、义务和不确定性;
  2. 交付复核:运行泄漏预检,检查体裁、正文边界、机械表达和聊天式结尾。

发现漂移时恢复原文或降低修改幅度。存在 blocker 时不得声称完成。

可选更新检查

只有平台或用户已明确启用更新检查时,才在正文任务完成后执行 scripts/reviewwrite_update.py check --format json。检查结果使用 24 小时缓存;没有更新时保持安静,有更新时只提示版本和发行页。

不得在一次活跃写作任务中下载或替换 Skill,不得覆盖 Git 工作副本。宿主平台已有原生版本管理时,优先使用平台更新渠道。详细规则见 references/update-policy.md

输出与确定性自检

用户要求“评审并改写”时,按四个标签输出,不增加聊天式尾句:

<review_report>
问题、证据位置、严重程度和建议;不展示隐藏推理。
</review_report>
<revision_plan>
preserve、repair、optional 和 acceptance。
</revision_plan>
<deliverable_body>
可直接交付的正式正文;不得出现评审、过程、提示、工具或助手话术。
</deliverable_body>
<verification_report>
事实保持、引用/来源、泄漏、体裁和待确认项的事实性结果。
</verification_report>

deliverable_body 的末尾禁止“如果你需要”“我也可以继续”“希望这有帮助”等交接语。任何后续帮助只能由技能外层对话单独发送,不能进入结构化响应。

如果本地可执行 Python:先按标签抽取,再只对 deliverable_body 执行 linter;出现 fail 时回到改写步骤修复并重新验证。修复回路应有限,仍失败就报告触发句和失败状态,不得声称通过。警告是模型判断的线索,不是跨体裁的自动删改指令。

用户只要求正文时,可以只输出 <deliverable_body>;仍须在内部完成评审和验证。不得输出隐藏推理,只提供简洁、可核验的修改依据。

成功标准

完成后的文本应当:

  • 像该体裁中的成熟作者,而不是聊天机器人;
  • 没有提示词、推理、编辑和工作流泄漏;
  • 读者能迅速识别主张、证据和行动要求;
  • 保留原文事实、限定条件和作者可识别的声音;
  • 经得起改前改后的逐项核对。

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