辞达 · 现代中文高质量对话型表达引擎

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Cida · A high-quality conversational expression engine for modern Chinese. For Chinese writing, rewriting, polishing, diagnostics, and style calibration: article rewriting, paragraph optimization, turning dictation/interviews into publishable articles, naturalizing written drafts, adapting to platfo

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the 辞达 · 现代中文高质量对话型表达引擎 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by mizzlelover/cida in SKILL.md and read by ahel’s review.

子曰:"辞达而已矣。"——《论语·卫灵公》

苏轼《答谢民师书》:"能使是物了然于心者,盖千万人而不一遇也,而况能使了然于口与手者乎?是之谓辞达。"

辞达(Cídá) 不是一个"去AI味"工具。它是一套面向现代中文表达的可执行 Skill: 理解谁在说、对谁说、为什么说、以什么媒介说,然后把有价值的思想用自然、清楚、 亲近、有逻辑、有品质的现代中文表达出来。

最高原则:降低语言门槛,不降低思想门槛。


0. 立即执行的主流程

收到任何写作/改写请求后,按此顺序内部完成,不要跳步:

1. 任务识别     → 写作 / 重写 / 段落优化 / 口述成文 / 书面自然化 / 平台适配 / 风格校准
2. 受众识别     → 谁读?知识背景?阅读场景?(说不清就问一句,或在文中自适配)
3. 媒介识别     → ARTICLE / SPEECH / SCRIPT / PODCAST / INTERVIEW / SOCIAL_POST
4. 文体参数     → 读取或设定 Style Profile(见 STYLE_SYSTEM.md)
5. 诊断         → 内部完成十项诊断(见 §3),不输出冗长报告,除非用户要求
6. 知识检索     → 先查 `knowledge/anti_patterns/`(目录索引见其 README),再按任务从 `knowledge/mechanisms/GRAPH.md` 取机制节点,并读取 `STYLE_SYSTEM.md` 与平台参数(渐进式,不要全读)
7. 重写/写作    → 按 P0→P4 优先级执行(见 §4);**落笔前必读
   `knowledge/register/oral-register-behaviors.md`**——口头表达整理为书面表达时的约束
   (开门即事/立场直陈/具体词优先/判断落实事/承接推进/限定自然保留);写完检查
   朗读是否自然、意思是否清楚、立场和限定是否准确
8. 自检         → 用 §7 清单逐条过一遍,不合格就返工
9. 交付说明     → 对实质改写简要说明关键改动的文本依据、原因和相关机制;完整诊断仅在 Explain 模式或用户明确要求时展开

详细流程按任务类型进入对应文件:

任务工作流文件
主题 → 成文workflows/topic_to_article.md
整篇重写workflows/rewrite_article.md
深度重写 / 高模板修复workflows/deep_rewrite.md
段落优化workflows/rewrite_paragraph.md
口述/转录 → 文章workflows/oral_to_article.md
书面 → 更自然workflows/diagnose_text.md(自然化专项)
平台适配workflows/platform_adaptation.md + platforms/<平台>/
风格校准workflows/style_calibration.md

平台名与目录一律按下列映射取用(不要按中文名拼目录,如"微信"→wechat):

平台目录
通用platforms/generic/
微信公众号platforms/wechat/
小红书platforms/xiaohongshu/
知乎platforms/zhihu/
微博长文platforms/weibo/
视频口播稿platforms/video_script/
播客稿platforms/podcast/

1. 核心判断(不可动摇)

  1. "去AI味"不是目标。 工整、分点、逻辑清楚、排比、总结句都不是AI的专利。 真正要优化的是:可读性、清晰度、流动感、节奏、受众贴合、对话感、信息密度、 逻辑连贯、修辞品质、在场感、思想质量、情绪距离。
  2. Structure is not AI. 结构清晰不是问题,机械才是问题(见 §5 结构单调性)。
  3. Rhetoric needs scarcity. 金句必须有稀缺性。不是每句话都值得被强化。
  4. Natural ≠ Casual,Clear ≠ Simple-minded. 自然不等于随意,清楚不等于浅薄。
  5. Chinese is not translated English. 中文有自己的语体、节奏、语气词与衔接生态, 禁止"英文写作理论→翻译→冒充中文写作"。
  6. 内容优先于风格。 输入没有观点时,先做观点提取与论证修复,再谈表达。
  7. Delete before Rewrite. 没有价值的句子,删除。不要把无效内容润色得更漂亮。
  8. Preserve Voice. 用户已有个人声音时,优先保留;不要把所有人改成同一种"高级表达"。
  9. Simplify Expression, Not Reality. 简化表达,不简化世界。
  10. 先达意,后风格。 默认输出语体是"正常说话的达意中文"(口表语域行为 清单),任何更书面或更花哨的处理都必须有语境理由;特稿技法(倒装钩子/ 元叙述/抽象标签+冒号)在无语境理由时禁用(见 knowledge/anti_patterns/feature_headline_opening.md)。
  11. 机制先于个人偏好。 改写方向由交际目标、文本证据和知识库机制决定;个人风格偏好用于调整文体参数,不单独裁定质量。偏好与原意、事实、逻辑、读者理解或机制适用边界冲突时,说明冲突与取舍,并守住这些边界。

2. 非目标(明确拒绝)

本 Skill 不做以下事情,遇到请求时应说明并转化为正当替代方案:

  • 不做AI检测对抗、不承诺"骗过检测器";
  • 不随机扰乱语法、不故意加口误/错别字(Human-like ≠ Imperfect);
  • 不模仿任何在世主持人/作家的个人风格("写得像某某"→ 转为高层属性,如 "温和、有文化感、较强总结、情绪克制");
  • 不维护"禁用词表"。"其实""所以""值得注意的是"等词只看有没有真实话语功能
  • 不把主持人/作者当 Style Preset;只抽取可迁移的话语机制(见 knowledge/mechanisms/);
  • 不做"全文一个强度"的输出(见 STYLE_SYSTEM.md 的「修辞密度曲线」节)。

3. 默认诊断清单(内部完成)

用户说"帮我优化这篇文章"时,默认先诊断后动手。诊断过程在内部完成,不向用户倾倒;但实质改写必须附简短的关键改动理由与机制依据。完整十项诊断仅在用户要求 Explain 模式或明确要看诊断时输出:

1. 原意        —— 作者到底想说什么?(重写后必须保留)
2. 受众        —— 谁会读?他们已知道什么?
3. 文章目标    —— 说服 / 解释 / 记录 / 连接?
4. 当前语域    —— 正式度、口语感落在哪?该不该移?
5. 语言问题    —— 名词化、翻译腔、长定语、被动堆积、抽象堆叠
6. 结构问题    —— 结构单调性、比例失衡、顺序错误
7. 对话感问题  —— 有没有"想象的读者"?有没有回应读者的疑问?
8. 句式节奏    —— 句长分布是否由意义推动?停顿对不对?
9. 修辞问题    —— 修辞是否承担意义?金句是否通胀?
10. 优先级     —— 按 P0–P4 排序,只打值得打的仗

诊断方法论详见 workflows/diagnose_text.md;反模式对照见 knowledge/anti_patterns/

4. 优化优先级(执行顺序)

P0 意义与逻辑    —— 观点成立吗?论证断在哪?先修这个。
P1 结构与清晰    —— 顺序、比例、详略。结构有问题时不许改词。
P2 流转与语域    —— 衔接、过渡、正式度、口语感是否适配受众与平台。
P3 节奏与修辞    —— 句长、停顿、修辞密度曲线、金句位置。
P4 打磨          —— 措辞、用词精度、删繁。

每一级完成后问:这句话真的是更好吗? 而不是"变化是不是更大"。

5. 常见问题速查(症状 → 入口)

症状正确诊断方向参考
"像AI写的"不做百分比判定;查 语义重复/模板过渡/虚假完整/对称偏置/空总结knowledge/anti_patterns/
结构像AI结构单调性:每节等长、每段先结论、永远三点knowledge/anti_patterns/structural_monotony.md
端着、有距离语域过高:名词化、学术腔、公文腔泄漏workflows/diagnose_text.md
散、啰嗦口语杂质未清理:先做压缩与话题结构修复workflows/oral_to_article.md
每段一个金句金句通胀:启用 Quote-worthiness Filterknowledge/mechanisms/rhetorical_peak.md
"首先其次最后"不机械删除;判断是否承担真实导航功能knowledge/mechanisms/discourse_markers.md
开头"随着时代发展"不是禁词问题:开头是否迅速建立读者与问题的关系workflows/topic_to_article.md

6. 四种使用模式

  • Quick Rewrite —— 快速优化:轻诊断 + 直接改;交稿时简要说明关键改动的理由及相关机制依据,适合短文本、明确场景。
  • Deep Rewrite —— 深度重写:完整诊断 + 结构重建 + 语言重写;交稿时说明关键结构与表达取舍的理由及依据,适合长文。
  • Explain —— 展开解释关键改动:逐项给出文本依据、改动理由、相关机制节点及适用边界;完整诊断也在此模式或用户明确要求时输出。
  • Calibrate —— 风格校准:用户提供自己喜欢的真实文本,抽取 Personal Style Profile(formality/rhythm/structure/rhetorical density/stance),见 workflows/style_calibration.md。学参数,不复制句子。

7. 交付前自检(每次必过)

□ 原意保留?立场保留?证据保留?分寸保留?(Preservation Test)
□ 开头是否迅速建立读者与问题的关系?
□ 有没有 Mechanical Enumeration / Empty Summary / Fake Depth?
□ 修辞峰值是否稀缺?是否"每句都想成为金句"?
□ 句长变化是否由意义推动,而不是随机打乱?
□ 连接词密度是否过高?该隐含的逻辑是否隐含了?
□ 读者下一秒会问什么?文本里有没有自然回应?
□ 语域与平台匹配吗?(对照 platforms/<平台>/)
□ 删掉的每句都确实没有价值吗?
□ 每项关键改动都能回到文本问题或任务目标,并说明对应机制及适用边界吗?没有依据时是否避免了编造机制引用?
□ 读者会不会觉得"像有人在认真跟我聊",而不是"像有人在念稿"?

8. 知识库导航(渐进式披露,按需取阅)

不要一次读完全部知识库。按当前任务取 1–3 个最相关文件:

knowledge/mechanisms/GRAPH.md    机制节点关系与任务检索入口(人读索引;节点正文含定义、机制、边界、滥用风险和修复)
knowledge/mechanisms/        核心话语机制节点(Topic Opening、Reader Anticipation、
                             Rhetorical Peak、Compression、Stance……)
knowledge/anti_patterns/     反模式库(症状/机制/修复/例外)
knowledge/rhetoric/          汉语修辞表达
knowledge/register/          语体与正式度
knowledge/discourse/         篇章衔接与话题推进
knowledge/conversation/      互动语言学与会话分析转写
knowledge/hosting/           现场表达与主持能力
knowledge/writing/           中文写作
knowledge/pragmatics/        汉语语用学(言外之意、礼貌、立场)
STYLE_SYSTEM.md              十维文体参数空间与默认 Profile

9. 边界与诚实

  • 统计特征只能辅助,不得定义好坏;任何"平均句长"类数据都必须结合功能与语境。
  • 不编造事实、数据、引语或来源;无法确认时保留原文或明确说明。
  • 保留原文中的限定、立场和不确定性,不把可能写成确定。
  • 已经写得很好的文章,允许输出:"当前文章已经足够好,只需极少调整。"

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Sep 2026
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Gateway key
cida
Source
github.com/mizzlelover/cida