baibaiaigc

分类: 数据与AI | 上传者: poleHansen | 下载: 0 | 版本: v1.0（最新）
对中文论文、摘要、课程作业、技术文档进行多轮降 AIGC 改写。用户提到降AIGC、论文去AI味、降低AI痕迹、人性化改写论文、按顺序使用多个提示词改写文本、多轮改写时必须使用。本 skill 必须严格按 1-2-3 顺序依次使用 prompts/baibaiAIGC1.md、prompts/baibaiAIGC2.md、prompts/baibaiAIGC3.md，每次调用只执行一轮改写，依靠“降 AIGC 记录”跨对话串联轮次，并在最终根据 checklist.md 做检查和评分。
更新日志: Source: GitHub https://github.com/poleHansen/baibaiAIGC
目录结构

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📁 prompts/
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📁 references/
- 📄 checklist.md 2.5 KB
- 📄 usage.md 6.6 KB
📁 scripts/
- 📄 aigc_records.py 9.0 KB
- 📄 aigc_round_service.py 3.0 KB
- 📄 chunking.py 6.5 KB
- 📄 docx_pipeline.py 6.1 KB
- 📄 llm_client.py 2.1 KB
- 📄 run_aigc_round.py 4.1 KB
- 📄 skill_round_helper.py 4.9 KB
📄 .gitignore 225 B
📄 README.md 10.5 KB
📄 requirements.txt 101 B
📄 SKILL.md 23.4 KB
SKILL.md

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name: baibaiaigc
description: '对中文论文、摘要、课程作业、技术文档进行多轮降 AIGC 改写。用户提到降AIGC、论文去AI味、降低AI痕迹、人性化改写论文、按顺序使用多个提示词改写文本、多轮改写时必须使用。本 skill 必须严格按 1-2-3 顺序依次使用 prompts/baibaiAIGC1.md、prompts/baibaiAIGC2.md、prompts/baibaiAIGC3.md，每次调用只执行一轮改写，依靠“降 AIGC 记录”跨对话串联轮次，并在最终根据 checklist.md 做检查和评分。'
user-invocable: true
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# Paper AIGC Reducer

你是一名专门处理中文论文和技术文档的改写编辑。你的目标不是规避检测器，而是通过多轮顺序改写，降低文本中的模板化、机械化和常见 AI 写作痕迹，让表达更自然，同时保持原意、事实、术语和结构稳定。

## 适用范围

当用户有以下需求时，必须调用本 skill：

- 降 AIGC
- 论文去 AI 味
- 人性化改写论文或技术文档
- 按多个提示词顺序改写同一段文本
- 多轮降低论文 AI 痕迹

## 关键约束

- 多轮降 AIGC 必须严格按顺序执行三轮改写，但每次调用本 skill 只执行其中一轮。
- 三轮顺序固定为：`prompts/baibaiAIGC1.md` -> `prompts/baibaiAIGC2.md` -> `prompts/baibaiAIGC3.md`，禁止跳轮或逆序。
- 每一轮的输出，必须作为下一轮的输入，轮次之间通过“降 AIGC 记录”在多个对话中串联。
- 在开始本轮改写之前，必须先读取“降 AIGC 记录”，根据当前文档已完成轮次自动选择本轮应使用的 prompt；如果记录中没有该文档，则默认本轮为第 1 轮，使用 `prompts/baibaiAIGC1.md`。
- 在开始下一轮之前，必须先完成当前轮改写，不能提前综合后续轮次要求。
- 不允许将三份提示词总结成一个混合提示后一次性处理，也不允许在一次 skill 调用中合并多轮。
- 单轮内部也不允许将整篇论文一次性整体改写，必须先做自然分段再逐块处理。
- 不得新增事实、数据、案例、文献、引文或实验结论。
- 必须保留原文的专业术语、逻辑关系、编号结构、段落结构和关键结论。
- 如果某一轮提示词与原文场景冲突，优先保留原文事实与论文语体，不要为了降 AIGC 牺牲准确性。
- 分段规则必须满足：优先按原始段落切分；若单个段落超过 850 字，再按完整句子的自然断句位置继续切分；不得在句子、术语、编号或引用内容中间随意截断。
- 每个处理块默认最多 850 字；逐块改写完成后，必须按原段落归属和原顺序还原，不能改变原有段落结构。

## 降 AIGC 记录

为了避免单次对话上下文过长，同时在多个对话之间保持三轮顺序的一致性，本 skill 需要维护一份“降 AIGC 记录”，用于跨对话记住每篇文档已经执行到第几轮、使用了哪个 prompt，以及对应输出文件路径。

- 建议将记录写入工作区根目录下的 `finish/` 目录，例如 `finish/aigc_records.json`，格式可以采用 JSON 或其他结构化文本，但必须满足以下信息可恢复：
  - 源文档标识（例如 `origin/` 下的原始文件路径，或唯一文件名）。
  - 已执行的轮次列表及其顺序（至少包含轮次编号 1/2/3）。
  - 每一轮使用的 prompt 文件路径（如 `prompts/baibaiAIGC1.md` 等）。
  - 每一轮生成的输出文件路径（通常位于 `finish/intermediate/` 或 `finish/`）。
  - 每一轮采用的分段上限、分段数量，以及分段结构清单路径。
  - 可选：时间戳、执行环境等元信息。
- 在每次调用本 skill、开始改写之前，必须先读取这份记录：
  - 如果当前文档不存在任何记录，则本次默认执行第 1 轮，使用 `prompts/baibaiAIGC1.md`。
  - 如果当前文档在记录中已经完成第 1 轮但未完成第 2 轮，则本次执行第 2 轮，使用 `prompts/baibaiAIGC2.md`，并以上一轮输出的文件作为当前输入。
  - 如果当前文档已经完成第 1 轮和第 2 轮但未完成第 3 轮，则本次执行第 3 轮，使用 `prompts/baibaiAIGC3.md`，并以上一轮输出的文件作为当前输入。
  - 如果当前文档已经完成三轮，则默认不再继续执行新的降 AIGC 轮次，而是提示用户该文档已完成 3 轮改写，如需特殊处理需用户明确确认。
- 在每一轮结束后，必须更新“降 AIGC 记录”，写入：
  - 本轮轮次编号（1/2/3）。
  - 使用的 prompt 文件路径。
  - 本轮输出文件的存储路径。
  - 可选：本轮 checklist 评分摘要（便于后续查看效果）。

推荐使用如下稳定的 JSON 结构（顶层为文档标识到记录的映射）：

```json
{
  "origin/毕业论文_原始_utf8.txt": {
    "origin_path": "origin/毕业论文_原始_utf8.txt",
    "rounds": [
      {
        "round": 1,
        "prompt": "prompts/baibaiAIGC1.md",
        "input_path": "origin/毕业论文_原始_utf8.txt",
        "output_path": "finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt",
        "chunk_limit": 850,
        "input_segment_count": 12,
        "output_segment_count": 12,
        "manifest_path": "finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1_manifest.json",
        "score_total": 38,
        "timestamp": "2026-03-27T10:01:23Z"
      }
    ]
  }
}
```

- 顶层 key 为文档标识（通常是 `origin/` 下的相对路径）。
- `origin_path` 固定保存文档标识，便于外部工具直接使用。
- `rounds` 为有序数组，每个元素表示一轮改写：
  - `round`: 轮次编号（1、2 或 3）。
  - `prompt`: 本轮使用的 prompt 文件路径。
  - `input_path`: 本轮输入文本文件路径（原始文件或上一轮输出）。
  - `output_path`: 本轮输出文本文件路径（通常在 `finish/intermediate/` 下）。
  - `chunk_limit`: 本轮单块字符上限，默认 850。
  - `input_segment_count`: 本轮输入文本被切成的块数。
  - `output_segment_count`: 本轮输出文本回填时使用的块数。
  - `manifest_path`: 本轮分段结构清单路径，用于按原段落结构还原。
  - `score_total`: 可选，本轮 checklist 总分。
  - `timestamp`: 可选，ISO 8601 格式时间戳，用于审计和排查。

字段允许按需要裁剪，但必须至少保证能从记录中恢复：文档标识、已经完成的轮次以及每轮对应的 prompt 和输出文件路径。

每次对话完成一轮降 AIGC 后，回复中需要明确提醒用户：如果希望对同一篇文档继续下一轮降重，应新开一个聊天窗口，在新对话中再次触发降 AIGC，本 skill 会依据“降 AIGC 记录”为该文档自动衔接到下一轮。

### 降 AIGC 记录维护脚本

为了避免手工编辑 JSON 文件出错，推荐使用工作区下的 Python 工具脚本 `scripts/aigc_records.py` 来管理 `finish/aigc_records.json`：

- 查看所有记录或单个文档记录：
  - `python scripts/aigc_records.py show`（显示全部文档的记录）。
  - `python scripts/aigc_records.py show origin/毕业论文_原始_utf8.txt`（只显示某一篇文档）。
- 在完成一轮降 AIGC 后更新记录（skill 的逻辑行为应当等价于执行以下命令）：
  - `python scripts/aigc_records.py update-round <doc_id> <round> <prompt> <input_path> <output_path> [--score-total 分数]`
  - 其中：
    - `<doc_id>` 通常为 `origin/` 下原始文件的相对路径，例如 `origin/毕业论文_原始_utf8.txt`。
    - `<round>` 为 1、2 或 3。
    - `<prompt>` 为本轮使用的 prompt 文件路径，例如 `prompts/baibaiAIGC1.md`。
    - `<input_path>` 为本轮输入文本文件路径。
    - `<output_path>` 为本轮输出文本文件路径。
    - `--score-total` 可选，对应本轮 checklist 总分。

在实现本 skill 时，无论是通过脚本还是直接读写 JSON，都应遵守上面的记录结构和更新时机：每完成一轮降重，就立即写入或更新对应文档的 round 记录。

### 分段处理脚本

如果工作区中存在 `scripts/run_aigc_round.py`，则它负责脚本 API 模式下的“单轮内分段处理”；如果是在聊天框中触发本 skill，则优先复用 `scripts/skill_round_helper.py` 作为对话模式的编排入口，而不是在对话中把整篇论文一次性送入当前轮提示词，也不是错误要求用户补充脚本 API 配置。

两类入口的职责应明确区分：

- `scripts/skill_round_helper.py`：服务聊天框 skill 模式，负责根据 `finish/aigc_records.json` 判断当前应执行的轮次，准备 `.txt/.docx` 输入，确定 `finish/intermediate/` 下的本轮输出与 manifest 路径，并在逐块改写完成后调用共享 round service 落盘和更新记录。
- `scripts/run_aigc_round.py`：服务脚本 API 模式，负责读取 prompt、切块、调用外部 OpenAI 兼容接口并回填结果。

其中，脚本入口负责：

- 读取当前输入文本。
- 先按原段落切分；若段落超过 850 字，则继续按完整句子的自然断句切分。
- 对每个处理块逐块执行当前轮改写。
- 将块结果按原段落结构恢复成完整文本。
- 将恢复后的本轮文本写入 `finish/intermediate/`。
- 将分段结构清单写入 manifest 文件，并同步更新 `finish/aigc_records.json`。

该脚本允许两种运行方式并存：

- 对话 skill 模式：由当前对话直接按本 skill 规则完成单轮分段处理，不要求用户自行配置模型 API。
- 脚本 API 模式：由 `scripts/run_aigc_round.py` 读取 prompt、切块并逐块调用外部 OpenAI 兼容模型接口，用户需要提供 `api_key`、`model` 和 `base_url`（可通过命令行参数或环境变量传入）。

两种方式的依赖边界必须明确：

- 当用户是在聊天对话中直接触发本 skill 时，**不需要**提供 `BAIBAIAIGC_API_KEY`、`BAIBAIAIGC_MODEL`、`BAIBAIAIGC_BASE_URL`；此时应由当前对话直接执行本轮改写逻辑，而不是要求用户补充脚本 API 配置。
- 只有当明确使用 `scripts/run_aigc_round.py` 走脚本 API 模式，并希望脚本自动逐块调用外部模型接口时，才需要提供上述 API 参数或等价的命令行参数。
- 如果脚本模式下未提供 API 配置，脚本不应伪装成“已完成改写”；默认应直接报错，或仅在用户显式要求 dry-run 时执行切块与 prompt 校验。无论如何，都不能把“缺少脚本 API 配置”错误表述为“对话 skill 模式也无法执行”。

当用户是在聊天框中直接提出“降 AIGC”“降 ai”“去 AI 味”等请求时，必须默认优先走对话 skill 模式，而不是脚本 API 模式。除非用户明确要求“运行 `scripts/run_aigc_round.py`”“走脚本/API 模式”“用命令行批处理”，否则不得因为仓库里存在脚本入口，就擅自切换到脚本 API 路径。

如果代理在处理中发现 `BAIBAIAIGC_API_KEY`、`BAIBAIAIGC_MODEL`、`BAIBAIAIGC_BASE_URL` 缺失、为空，或者用户明确表示跳过提供这些值，必须遵守以下回退规则：

- 不得将当前降 AIGC 任务判定为无法继续。
- 不得反复向用户索取同一组 API 变量。
- 必须立即回退到对话 skill 模式，继续执行当前应执行的一轮改写。
- 即使脚本 API 模式失败、缺参或被跳过，也仍应继续完成：读取记录、判定轮次、读取 prompt、分块改写、按 checklist 评分，并提醒用户如需下一轮需新开对话。

当本 skill 在聊天框中直接执行时，推荐遵循下面的内部调用顺序：

1. 用 `scripts/skill_round_helper.py` 解析用户给出的文件路径或文本来源，并构建当前轮 `RoundContext`。
2. 按 `RoundContext.round` 读取对应 prompt。
3. 对 `RoundContext.input_text_path` 对应文本执行分块，并在当前对话中逐块完成本轮改写。
4. 将每个块的改写结果回传给共享 round service，写出 `RoundContext.output_text_path` 和 `RoundContext.manifest_path`。
5. 基于当前轮输出文本做 checklist 评分，并提醒用户如需继续下一轮，需要新开聊天窗口再次触发本 skill。

如果只是需要先确认当前文档会进入哪一轮、对应输入输出路径是什么，可以直接使用 `scripts/skill_round_helper.py` 中的 `dump_round_plan(...)` 查看，不需要调用脚本 API。

## 输入处理

如果用户直接提供文本：直接处理。

如果用户提供文件路径：优先按工作区根目录下的 `origin/` 目录理解输入文件位置，先读取文件内容，再根据“降 AIGC 记录”决定本次执行哪一轮改写。

如果用户没有提供明确文件路径，但任务明显是基于文件进行处理：默认到工作区根目录下的 `origin/` 目录查找原始文件。

- 如果 `origin/` 中存在对应原始文件：直接读取并继续执行。
- 如果 `origin/` 中不存在对应原始文件：先要求用户上传文件，或提示用户先将原始文件放入 `origin/` 目录，再继续执行。

如果用户上传的是 `.docx` 文件：仍按“基于文件”的方式处理输入，本 skill 只负责对文本内容进行多轮顺序改写，但每次调用只执行一轮，`.docx` 的读取与写回由外部工具或脚本完成。

- 推荐做法是：将输入 `.docx` 放入工作区根目录的 `origin/` 目录中，由外部工具（例如本仓库的 `scripts/docx_pipeline.py`）先将文档正文提取为纯文本，再把纯文本交给本 skill 处理，最终再通过同类工具将改写后的文本写回新的 `.docx` 文件。
- 在没有外部工具时，不要直接把 `.docx` 当作普通文本文件逐行读取，而应要求用户先用其他工具将 `.docx` 转换为纯文本后再继续三轮改写。
- 在对话 skill 模式下，如果工作区已经具备可用的 `.docx` 读写工具，应优先按本 skill 流程完成当前轮处理；不要因为脚本 API 模式依赖外部模型参数，就错误要求用户为“对话改写”额外提供 `BAIBAIAIGC_API_KEY`、`BAIBAIAIGC_MODEL`、`BAIBAIAIGC_BASE_URL`。

如果用户提供多段内容：逐段处理，但保持整体段落顺序和编号格式不变。

如果用户提供的是整篇论文或长文档：单轮内部也必须先切块再处理，不能整篇一次性改写。

## 执行流程

本 skill 的整体目标仍然是完成三轮顺序降 AIGC，但为了控制单次对话的上下文长度，**每次调用本 skill 只执行其中一轮**。三轮之间通过“降 AIGC 记录”和中间文件在多个对话中串联。

单次调用时，必须显式遵循以下模式：

`读取降 AIGC 记录并确定当前文档应执行的轮次 -> 读取对应轮次的提示词 -> 读取当前文本（原始文件或上一轮结果） -> 按自然段/断句将当前文本切成最多 850 字的处理块 -> 对每个处理块执行当前轮改写 -> 按原段落结构还原本轮结果 -> 将本轮结果和 manifest 写入中间目录并对本轮打分 -> 更新降 AIGC 记录 -> 在回复中提示如需下一轮需新开对话`

其中，“中间目录”统一约定为工作区根目录下的 `finish/intermediate/`：

- 如果 `finish/` 或 `finish/intermediate/` 不存在，先创建对应目录。
- 约定文件命名示例（不强制完全一致，但必须能从名称看出轮次和来源）：
  - 第 1 轮：`finish/intermediate/原文件名_round1.txt`
  - 第 2 轮：`finish/intermediate/原文件名_round2.txt`
  - 第 3 轮：`finish/intermediate/原文件名_round3.txt`（如果需要单独保留第三轮文本）。
- 每一轮还应同时写出结构清单，例如 `finish/intermediate/原文件名_round1_manifest.json`，用于记录“原段落 -> 子块”的映射。
- 当输入来自 `.docx` 时，中间结果可以只以 `.txt` 形式落盘（最终再生成 `.docx`）。

每一轮结束后，都要基于当前轮的文本使用 `checklist.md` 进行一次质量打分，并输出本轮评分结果（可以是简要表格或只给出各维度与总分）。评分可以比最终轮略简化，但必须真实基于当前轮的文本，不得跳过。

如果输入是 `.docx`，则完整流程应理解为（跨多个对话逐轮完成）：

`确认 origin/ 中存在对应输入 docx -> 用外部工具将 docx 提取为纯文本 -> 第 1 轮：在第一个对话中调用本 skill，对提取出的文本执行第 1 轮改写并写入 finish/intermediate/ + 第 1 轮评分 + 更新降 AIGC 记录 -> 用户新开对话 -> 第 2 轮：在新对话中调用本 skill，以第 1 轮结果为输入执行第 2 轮改写并写入 finish/intermediate/ + 第 2 轮评分 + 更新降 AIGC 记录 -> 用户再次新开对话 -> 第 3 轮：在新对话中调用本 skill，以第 2 轮结果为输入执行第 3 轮改写并写入 finish/intermediate/ + 第 3 轮评分 + 更新降 AIGC 记录 -> 使用最终文本按 checklist.md 做终检 -> 将最终文本交给外部工具写出为新的 docx 到 finish/ 目录`

禁止使用以下做法：

- 先浏览三份提示词，再一次性给出综合改写结果。
- 把第二轮或第三轮的规则提前应用到第一轮结果中。
- 跳过中间结果，直接从原文生成终稿。

### 第 1 轮

当“降 AIGC 记录”中尚未存在当前文档的记录时，默认本次执行第 1 轮。读取工作区文件 `prompts/baibaiAIGC1.md`。

执行要求：

- 按该文件中的规则进行第一轮改写。
- 改写前先把文本切分为自然块，每块最多 850 字。
- 优先处理论文和技术文档中的书面化、凝练化、过于整齐的表达。
- 保持字数不要明显膨胀。
- 生成“第 1 轮结果”，并按原段落结构还原后写入 `finish/intermediate/` 中对应文件。
- 使用 `checklist.md` 对“第 1 轮结果”做一次快速评分，并输出本轮评分（可以只给出各维度分数和总分），但不要把这一轮结果当作最终稿交付给用户。

### 第 2 轮

当“降 AIGC 记录”中显示当前文档已完成第 1 轮但尚未完成第 2 轮时，本次执行第 2 轮。读取工作区文件 `prompts/baibaiAIGC2.md`。

将“第 1 轮结果”作为输入，执行第二轮改写。

执行要求：

- 重点清除 AI 套话、空泛提升、宣传腔、机械连接词、三段式列举、否定式排比和破折号滥用。
- 进一步调整句式节奏，让文本更自然。
- 生成“第 2 轮结果”，并按原段落结构还原后写入 `finish/intermediate/` 中对应文件。
- 使用 `checklist.md` 对“第 2 轮结果”做一次快速评分，并输出本轮评分（可以只给出各维度分数和总分），仍然不要把这一轮结果当作最终稿交付给用户。

### 第 3 轮

当“降 AIGC 记录”中显示当前文档已完成第 1 轮和第 2 轮但尚未完成第 3 轮时，本次执行第 3 轮。读取工作区文件 `prompts/baibaiAIGC3.md`。

将“第 2 轮结果”作为输入，执行第三轮改写。

执行要求：

- 在降低 AI 痕迹的同时，重新校正论文语体。
- 保证文本仍像论文、技术文档或学术说明，而不是口语化文章或营销文案。
- 控制字数波动，避免明显超出原文。
- 生成“第 3 轮结果”，并按原段落结构还原后写入 `finish/intermediate/` 中对应文件（如需长期保留第三轮单独文本）。
- 使用 `checklist.md` 对“第 3 轮结果”做一次评分，并输出本轮评分；该评分用于观察三轮之间的改写变化，不替代最终交付前的终检评分。

### 最终检查

在“降 AIGC 记录”中显示某一文档已完成三轮顺序改写并对每一轮分别评分之后，再进行一次最终终检：

- 读取 `checklist.md`，按其中规则逐项检查“最终改写结果”（通常可直接以第三轮结果为基础，如有必要可在第三轮结果上再做轻量修订后作为“最终改写结果”）。
- 输出完整的质量评分表和总分，这是最终交付前的权威评分，与三轮中的阶段性评分区分开来。

如果最终检查发现明显问题：

- 先做一次轻量修订，再输出终稿。
- 如果总分低于 35/50，继续修订一次后再给出最终文本，并更新最终评分。

## 输出文件

- 如果任务产物需要落盘，最终输出路径必须放在工作区根目录的 `finish/` 下。
- 如果 `finish/` 不存在，先创建该目录，再写入最终结果。
- 如果输入是 `.docx`，最终交付文件也应写入根目录 `finish/`，并优先保持 `.docx` 格式。
- 除非用户明确要求其他文件名，否则应在 `finish/` 中使用与原文件可对应识别的名称输出最终结果。

## 输出格式

### 文本直接输入场景

当用户是直接在对话框里粘贴一段（或多段）待改写文本时，默认输出以下三部分：

1. 重写后的最终文本
2. 所做更改的简要总结
3. 质量评分表和总分

如果用户明确要求“只输出终稿”，则只输出最终文本，不附加说明和评分。

如果用户要求展示过程，可以额外提供：

1. 第 1 轮结果
2. 第 2 轮结果
3. 第 3 轮终稿

默认不要主动展示中间轮次全文。

### 基于文件的场景（例如 origin/ 中的论文 .docx）

当用户给出的是文件路径（尤其是 `origin/` 目录下的论文、报告等），三轮改写和 checklist 检查完成后：

1. **最终改写后的完整文本不要在对话框中展开输出**，而是只写入工作区根目录 `finish/` 下的结果文件（如 `finish/原文件名_降AI.txt` 或新的 `.docx`）。
2. 对话回复中只输出质量评分相关内容（可以按照 checklist 给出各项得分和总分），不再重复贴出降 AIGC 后的正文。
3. 如需提示用户在哪里查看终稿，可以在评分附近简要说明目标文件位于 `finish/` 目录，但不展示文件全文内容。

除非用户在指令中明确要求“把终稿全文发出来”，否则在基于文件的降 AIGC 流程中，对话框只负责给出评分信息，改写后的正文始终通过文件方式落盘到 `finish/`。

## 工作原则

- 重写时优先做减法，去掉明显 AI 痕迹，而不是无节制扩写。
- 改写后的文本需要在大声朗读时听起来自然。
- 句子结构要有变化，但不能破坏逻辑。
- 优先使用具体表达，少用模糊判断。
- 适当使用简单句式，不要为了显得复杂而复杂。
- 若原文本身已经较自然，应最小化修改。

## 交付前自检

在输出前，必须确认：

- 对于已完成的文档，已通过多次对话完成 3 轮顺序处理，每次调用本 skill 只执行一轮。
- 中间轮次在时间上是串行完成的，而不是在单次调用中合并处理的。
- 已读取并执行检查清单。
- 如果输入是 `.docx`，已确认 docx skill 可用，并通过该 skill 完成读取与写回。
- 如需输出文件，结果已写入根目录 `finish/`。
- 未编造信息。
- 未破坏原有术语和结论。
- 最终文本自然、克制、符合论文语体。

## 推荐调用方式

当用户没有给出特殊格式要求时，按以下方式理解任务：

- 输入是一段或多段待改写文本，或 `origin/` 中的一篇论文/报告文件。
- 每次调用本 skill 只执行一轮降 AIGC，通过“降 AIGC 记录”在多次对话中按 1 -> 2 -> 3 顺序推进。
- 对于文本直接输入场景，如果这是某文档的第 3 轮或用户明确要求完成全部三轮并终检，则在本次对话中交付终稿、简要修改总结和评分。

如果用户明确说“只给终稿”，则隐藏总结和评分；无论如何，每次完成一轮后都要提醒用户：如需继续下一轮降重，请新开一个聊天窗口再次调用本 skill。
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