夜雨聆风上次做了个skill我做了一个"去 AI 味"skill，专门处理投标文档发出去之后，我在用的时候发现skill处理标书，把"赋能"“闭环”"集约化"全给我改没了。
这里我检讨一下，我上次给的那个skill只是个初始版本，较为通用，但是处理起来也简单粗暴，会直接删除或更改很多词汇，但部分词汇在投标文件中是比较正常的经常出现专业词汇，不该删除。
经过几天的打磨可以说我把之前的逻辑做了很大更改，每个文件我都深度分析，每个规则我都进行深入研究，经过几天的迭代也把文件更新到了4.0版本。
这次把规则库、检测工具、转换工具、对比工具等都融合成了一个skill.md文件。
上次发出去之后，后台收到最多的反馈是两类：
第一类是：“skill很好用，但把我标书里的’赋能’改了，改完之后感觉不像正式文件了。”
第二类是：“‘数字化’‘智能化’‘集约化’这些词是政府文件里的标准用语，全给我改成’数字化’→‘数字化’（其实就是删了重复的字），反而变得不专业了。”
这两类反馈说的都是同一个问题：上一版对词汇的处理太粗暴了。
一、问题出在哪里
上一版的逻辑是"词汇层检测"——看到某个词像AI写的，直接标记、删除或替换。
这套逻辑的优点是快，缺点是：
很多词本身没问题，但在AI生成的上下文中出现了，就是问题。
举个例子：
“赋能”这个词：“我们将为贵单位全面赋能” → 这里"赋能"是AI味，不是词的问题，是整句话空洞 但"赋能"本身不是问题词：“数字化能力赋能业务转型” → 这是标准政府用语，不该动
上一版的问题就是：把"赋能"当成敌人了，见到就杀。
结果就是：AI味是没了，正式文件的专业感也没了。
二、4.0核心升级：内容层识别 > 词汇层识别
这次最大的改变，就是把检测逻辑从"词汇层"升到"内容层"。
词汇层的逻辑：看到这个词 → 删除或替换
内容层的逻辑：读完这段话 → 判断有没有实质内容 → 如果空洞，再看是哪些词导致的 → 精准处理
核心理念就一句话：
AI味的本质不是"用了哪些词"，而是整段内容空洞不空洞。
词汇只是信号，空洞才是病因。
三、升级一：政府用语白名单
这次专门建了一个正式用语保护名单，明确告诉skill：这些词不要动。
这些词，不再删除
这些搭配，也是安全的
同一个词，在不同搭配下，安全等级不同：
上一版的错误是：把"确保"整个词列为危险词，见到就删。 4.0的逻辑是：只有在空洞的上下文中单独出现"确保"才是问题，"确保安全"这种搭配是正常的。
四、升级二：章节级排除
投标文件里，有些章节天生就是"官方语气"，不该做AI味检测，针对这部分我做了白名单处理。
直接排除的章节
需要检测的章节
上一版的问题是：把投标函里的"投标有效期：90天"也当成AI味处理了。 4.0的逻辑是：法定格式文件，整章跳过。
五、升级三：AI味的本质是空洞
这次加了一条核心判断标准，空洞案例检测。
空洞案例长这样
“某集团ERP项目，已稳定运行超过2年” — 无规模、无角色 “成功实施XX项目，获得客户一致好评” — 无实质内容 “积累了丰富的项目经验” — 无具体数字 “服务客户数百家，涵盖多个行业” — 无具体数字
空洞技术选型长这样
“采用微服务架构，具备高可用特性” — 无理由 “Redis缓存提升系统性能” — 无对比 “使用XX技术，有效解决XX问题” — 无具体数据
空洞完美方案长这样
“系统可用性99.9%，响应时间<500ms” — 全是整数，不自然 “本方案完美满足招标文件所有要求” — 绝对化 “每个风险都有完善的应对措施” — 过于完美
判断方法：读完这段话后问自己——如果删掉这段话，读者会少知道什么具体信息吗？
如果不会 → 这段话是空洞的，需要改 如果会 → 这段话有实质内容，保留
六、升级四：文档容忍度分级
不同类型的投标文档，AI味容忍度不同：
上一版的问题是对所有章节用同一套标准。 4.0的逻辑是：技术方案要求最严，公司介绍可以相对宽松。
七、真实改写案例
案例一："赋能"问题
处理前：
本项目将为用户提供全方位的数字化能力赋能，实现业务精细化管理，打造行业标杆。
处理后：
本项目提供数字化能力，帮助用户实现精细化管理。具体能力：数据采集覆盖率≥95%，报表生成时间从4小时降至15分钟。
改动说明：删除了"赋能"“打造”“标杆"等空洞词，但保留了"数字化”"精细化"等政府标准用语。把空洞的"全方位赋能"改成了具体的功能描述。
案例二：技术选型
处理前：
本系统采用业界领先的微服务架构，具备高可用特性，能有效保障系统稳定运行。
处理后：
本系统采用微服务架构，选型原因：上一代单体架构在双十一期间出现两次故障，恢复时长累计48小时。本次将用户、订单、支付拆分为独立服务，实现故障隔离。
改动说明：删除了"业界领先"“高可用特性”“有效保障"等空洞表述，加了一个具体案例（上一代架构的真实故障数据），说明选型原因。技术选型有了来龙去脉，不再是"谁都会写的套话”。
案例三：案例描述
处理前：
成功为某省政务平台提供数字化转型服务，获得客户一致好评。
处理后：
2025年为某省政务平台提供数字化转型服务。 项目规模：预算480万，团队12人 我方角色：总包，负责架构设计与核心开发 技术细节：迁移旧有Oracle数据库（数据量8.7TB），零停机切换，切换窗口4小时 客户反馈：省政务办发了书面表扬函
改动说明：把一句空洞的"成功为某省政务平台服务"展开成了有血有肉的项目描述。有规模（480万、12人）、有角色（总包）、有技术细节（8.7TB、零停机）、有反馈（书面表扬函）。
八、这次升级了什么
结尾
这次升级的核心，听起来很简单：不要一刀切。
但真正做的时候，需要在"保护政府标准用语"和"删除AI空洞表述"之间找到边界。
这个边界，就是4.0在做的事情。
赋能、闭环、集约化、智能化——这些不是AI味，是政府语言。空洞的废话才是AI味。
AI是工具，人才是核心。
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