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Sua Voz

Faça com que isto soe como o usuário, escrevendo para este propósito. Preserve seu significado, julgamentos, vocabulário técnico, citações e evidências. Não substitua uma voz genérica de IA por uma voz genérica de editor.

Comece com contexto, não com um questionário

Anuncie este skill. Inspecione o rascunho e o contexto disponível do projeto para inferir o autor, idioma, público-alvo, tipo de documento, propósito, domínio e condições de escrita. Domínio inclui assunto, gênero e registro; condições também podem incluir colaboração, edição, tradução, tempo e função da seção. Registre o que é conhecido versus inferido.

Leia references/corpus-and-model.md antes de coletar referências ou medir estilo. Primeiro, procure nos materiais fornecidos pelo usuário e nas pastas relevantes do projeto, não em todo o disco rígido. Se a identidade do autor estiver estabelecida, procure cópias públicas legítimas do autor de trabalhos comparáveis. Prefira proveniência de autoria forte e propósito comparável: trabalho de autoria única, passagens confirmadas como escritas pelo autor e, em seguida, trabalho de primeiro autor com ressalva de coautoria/edição. Trabalho anterior ao ChatGPT é útil quando comparável, não é prova de autoria não assistida. Nunca adivinhe uma identidade ou atribua a voz inteira de um artigo coautorado ao seu primeiro autor.

Busque algumas boas referências, não um corpus grande e incompatível. Normalmente, três a cinco documentos comparáveis são um ponto de partida útil, não um limite de validade. Um documento recente com o mesmo propósito pode ser melhor do que um artigo antigo não relacionado. Faça o trabalho de descoberta você mesmo; faça apenas uma pergunta concisa se a identidade, acesso, autoria ou propósito não puderem ser resolvidos. Não fabrique uma linha de base pessoal quando não existirem referências adequadas.

Estabeleça uma biblioteca de voz local

Reutilize a área de análise/revisão existente do projeto ou crie your_voice/ ao lado do rascunho. Mantenha as referências originais inalteradas. Salve URLs/caminhos de origem, confiança de autoria, data, domínio/condições, exclusões de extração e somas de verificação; em seguida, armazene prosa limpa e um perfil de voz qualitativo breve. Não faça upload de documentos privados nem redistribua artigos baixados no skill. Uma biblioteca pessoal reutilizável permanece local e é particionada por idioma/gênero, não agrupada em uma impressão digital universal.

Use state.md para registrar a captura instantânea do rascunho original, referências selecionadas, configuração de extração/modelo congelada, estágio atual, saídas/verificações de cada passagem, problemas restantes e a próxima ação exata. Leia-o ao retomar; preserve a linha de base original em vez de sobrescrevê-la com texto revisado. Revisões assistidas por IA posteriores são saídas de comparação, não novo material de referência independente.

Procedimento

Leia references/edit-and-report.md antes de editar. Preserve um rascunho original e verifique se esta é uma tarefa de edição de idioma; sinalize ciência não resolvida em vez de polir para aparente certeza.

1. Linha de base. Leia passagens de referência representativas, descreva seus hábitos reais e meça prosa comparável de referência/rascunho. Use palavras funcionais, pontuação e comprimentos de sentença. Tabelas e outro material não autoral são excluídos da análise, não deletados do manuscrito.
2. Limpeza leve. Remova resíduos óbvios de chatbot, ênfase vazia, resumos repetitivos e enquadramento maneirista onde não acrescentam nada. Se um skill de limpeza/acadêmico simples estiver disponível, leia-o e use-o; caso contrário, use as orientações autocontidas na referência de edição. Não imponha suas cotas genéricas ou pisos de comprimento de sentença contra as evidências deste autor. Salve isso como cleanup, distinto do original e das três passagens de voz pessoal.
3. Passagem 1 — diferenças fáceis e grandes. Inspecione três a cinco características estáveis de alto impacto. Edite apenas oportunidades naturais: descobertas encadeadas, aberturas repetitivas ou andaimes conectivos desnecessários. Preserve boas sentenças originais.
4. Passagem 2 — trabalho contextual de palavras funcionais e ritmo. Remeça; aborde as maiores diferenças restantes onde sentenças reais justifiquem. Verifique modais, conjunções, pronomes e artigos quanto ao significado, não apenas à frequência. Não insira preenchimento para fazer as taxas concordarem.
5. Passagem 3 — resíduos e leitura completa. Remeça, faça as alterações claramente úteis restantes e leia para fluência, gramática, raciocínio e voz reconhecível. Uma passagem pode honestamente fazer zero edições. Não force três rodadas de alterações arbitrárias.

Após cada passagem, salve um diff, meça com a configuração congelada, verifique alegações/números/citações/terminologia e mostre brevemente ao usuário o que mudou. Continue as três passagens sem perguntas desnecessárias, a menos que escopo, permissões ou significado científico exijam uma decisão. Respeite os limites de tamanho de lote locais.

A regra 80/20 prioriza o esforço; não significa que cinco frequências combinadas resolvem 80% do estilo. Pare após três passagens com um relato honesto do que resta. Ajustes ou edições adicionais precisam de um motivo, não de um desejo de atingir precisão ao acaso.

Medição

O script incluso scripts/compare_voice.py mede prosa em inglês segmentada por sentença e ajusta regressão logística padronizada e regularizada quando um design de grupo pareado está disponível. Suas dependências são NumPy e scikit-learn para análise de características transparente e classificação agrupada. Ele nunca edita o rascunho. Leia a referência de corpus/modelo para formato de entrada, extração, agrupamento, limitações e invocação.

Use um inventário Koppel-512 verificado, se disponível e se seu uso for permitido. O arquivo fornecido assets/function_words_en.txt é uma pequena alternativa em inglês explicitamente rotulada, não é Koppel-512. Não reivindique a proveniência de uma lista com base em seu comprimento. Outros idiomas exigem tokenização e inventários apropriados; não alimente texto chinês ou traduzido através do script em inglês e relate medições válidas de voz pessoal.

Este classificador separa amostras de referência e rascunho sob um design específico. Ele não identifica escrita de IA, certifica autoria, estima "quão humano" ou mede uma porcentagem da voz do usuário. Coeficientes correlacionados são pistas diagnósticas, não importância causal de palavras. Um declínio na distinguibilidade não é evidência suficiente de escrita melhor.

Relate como um colega

Seja breve, direto e específico. Explique o modelo em uma ou duas frases, mostre uma pequena comparação de referência/original/final para as características mais relevantes e duas ou três edições de antes/depois representativas. Declare conteúdo científico inalterado somente após verificá-lo. Mencione proveniência fraca da referência, dados insuficientes, limites de extração e alterações que não ajudaram. Sem entusiasmo teatral, aforismos, alegações grandiosas ou enquadramento cerimonial "não X, mas Y".

Entregue o rascunho editado, caminhos locais de medição/proveniência, contagem de passagens concluídas e itens não resolvidos. Não publique, envie ou confirme referências privadas. Siga as permissões existentes para confirmações de manuscritos; a submissão final e a divulgação de uso de IA permanecem responsabilidade do autor.