Neo stop slop

Neo Stop Slop

neo-stop-slop 是一個專門設計用來消除中英文 AI 腔調（AI Tells）、贅詞及公式化囉唆結構的雙核技能。它能讓 AI 生成的文案、技術草稿、程式碼註解、Git Commit 及 PR 說明，轉換為極簡、乾淨且生動的自然語言。

本技能結合了 Reviewer (文字診斷審查) 與 Generator (極簡重寫生成) 兩大核心工作流。

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Gotchas

• 過度精簡風險：在進行「Rewrite (重寫)」時，務必確保沒有遺漏關鍵的技術細節或事實資訊。去 AI 腔是指「清除贅詞與修飾架構」，而不是刪減實質內容。
• 代碼語法與註解標記：修剪「代碼註解」時，切勿破壞 XML 文件結構（如 C# 的 <summary>、<param>）或 JSDoc/TSDoc 的結構標記。
• 檢測腳本執行：使用 analyze-slop.js 時，一律採用非互動模式（傳入 --file 或 --input，配合 --format json 或不帶選項），避免任何 TTY 卡死。

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Workflow Checklist

Progress:

• Step 1 — Perceive (感知環境)：辨識輸入文字的語言（繁中/英文）與場景（文案、註解、Git Commit 或 PR 說明），確認使用者需要 Review（診斷）還是 Rewrite（重寫）。
• Step 2 — Reason (制定策略)：根據語言與場景，加載相對應的參考手冊（references/ 資源檔）。
• Step 3 — Act: Review (執行診斷，若適用)：執行內建的 scripts/analyze-slop.js 統計贅詞並計算 Slop 密度分數。
• Step 4 — Act: Rewrite (執行重寫，若適用)：對照 references/examples.md 的轉換標準，將文字徹底重寫為極簡且充滿力量的直白文句。
• Step 5 — Verify (結果驗證)：再次對重寫後的文字執行 analyze-slop.js，確保 Slop 密度降至 A+ 級（< 0.5%）。

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Detailed Guidelines

Step 1 — Perceive (感知環境)

仔細分析使用者的請求與文本：

1. 語言檢索：辨識主要語言是 繁體中文 (Taiwan) 還是 英文。
2. 場景分類：
   • 一般文案/草稿：加載 phrases-zh.md/phrases-en.md 與 structures.md。
   • 開發者文字 (註解/Commit/PR)：加載 dev-slop.md。
3. 模式選擇：
   • 使用者問「這段文字有 AI 腔嗎？」或「幫我做文字審查」：進入 Review 模式。
   • 使用者直接說「幫我重寫這段話」或「把 AI 腔消掉」：進入 Rewrite 模式。

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Step 2 — Reason & Load References

動態加載該技能目錄下的專用知識庫。請根據 Step 1 的感知結果載入以下相對應的路徑：

• 英文通用：references/phrases-en.md
• 中文通用：references/phrases-zh.md
• 公式化結構：references/structures.md
• 開發者專項：references/dev-slop.md
• Before/After 對照組：references/examples.md

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Step 3 — Act: Review 模式 (診斷)

1. 將使用者提供的文本寫入臨時檔案，或直接作為參數傳遞給統計腳本。
2. 在終端非互動執行 analyze-slop.js：

   node skills/neo-stop-slop/scripts/analyze-slop.js --input "[使用者輸入的文本內容]" --format json
   

3. 解析腳本產出的 JSON 數據，擷取：
   • Slop Density Score (Slop 密度分數)
   • Grade (評估等級)
   • Violations (檢出的贅詞清單)
4. 依據 Output Templates 呈現 Slop 診斷報告，列出違規行數、違規類型，並給出重構建议。

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Step 4 — Act: Rewrite 模式 (重寫)

當需要重寫文本時，請遵循以下 6 條去 Slop 鋼鐵鐵律：

1. 消滅清喉嚨詞 (Cut fillers)：徹底刪去「值得注意的是」、「不容忽視」、「Here's the thing」等起手式。
2. 用主動代替被動 (Active voice)：確保每個句子都有具體的主語（如「人」或「具體組件」）在執行動作。避免擬人化 ("The code wants to...")。
3. 打碎公式化結構 (Break formulaic setups)：去除「不是因為 X，而是因為 Y」這類刻意轉折的二元對立；刪除「試想一下：」等自我設問。
4. 用具體事實代替空泛形容詞 (Be specific)：將「大幅提升效能、解決痛點」等空話，改寫為具體成效（例如「減少 80% 記憶體開銷」）。
5. 縮減字數至少 30%：AI 腔的本質是稀釋資訊。優秀的文字會以最少字數傳達最大資訊量。
6. 適用開發者規則 (Apply Dev Conventions)：若處理代碼註解或 Git Commit，嚴格套用 dev-slop.md 的精簡規則。

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Step 5 — Verify (結果驗證)

1. 將重寫後的文字再次輸入檢測腳本：

   node skills/neo-stop-slop/scripts/analyze-slop.js --input "[重寫後的文本]" --format json
   

2. 確認 slopDensityScore 小於 0.5%（評估等級達到 A+）。
3. 向使用者呈交成果時，標明重寫前後的字數變化與 Slop 密度的巨大改善。

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Output Templates

1. Review 診斷報告範本

當使用者要求「審查/診斷」文字時，請格式化輸出如下：

### 🔍 AI Slop 診斷報告

*   **文本字數**: [總字數] 字
*   **檢出 AI Tells 數量**: [檢出數] 處
*   **Slop 密度分數**: **[密度Score]%** (每百字出現 [檢出數] 次)
*   **評估等級**: **[等級]**

#### ⚠️ 檢出細節與修改建議
| 行數 | 檢出贅詞 | 類型 | 診斷與重構建议 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| 第 X 行 | "值得注意的是" | 廢話起手式 | 刪除此段過渡句，直接陳述後續事實。 |
| 第 Y 行 | "賦能生態系" | AI 濫用詞 | 替換為「提供技術支持」或「構建合作社群」。 |

#### 📝 優化建議摘要
1. [針對該文章結構的第一條具體調整建議]
2. [針對副詞或被動語氣的第二條調整建議]

2. Rewrite 重寫成果範本

當使用者要求「重寫」文字時，請格式化輸出如下：

### ✨ 去 AI 腔重寫成果

*   **字數變化**: [原始字數] 字 ➡️ **[重寫字數] 字 (縮減 [縮減比例]%)**
*   **Slop 密度**: [原始密度]% ➡️ **0.0% (等級 A+ ✨)**

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#### 📄 重寫後文本
> [在此處寫入重寫後的極簡自然文本。保持排版清爽，避免任何 AI 贅字。]

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#### 💡 關鍵重構解析
1. **[重構點 1]**：將原始的「[Before 文字]」轉化為「[After 文字]」，去除了「[AI 腔]」並讓語氣更為[主動/直接]。
2. **[重構點 2]**：刪除贅言，以具體事實「[具體內容]」代替空洞的「[Before 詞彙]」。