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natural-talk
自然人味交互与去 AI 腔。消除客服腔、谄媚评判、免责包装、强制平衡与假大空套话；提供专业、平视的同行交流姿态、文本防套路准绳与叙事创作工法（支持日常对话、代码沟通与深度小说创作）；学术公文营销文案不适用。
Choose how to use this skill
You do not need every option. Choose the path your AI client supports. The stable page stays the same; versioned files are immutable.
1. Native installer
This listing has no registered native installer command. Use the complete package or source fallback below, depending on what your client supports.
Do not guess an installer command or replace an existing version without reviewing the diff.
2. Complete package recommended
Download the ZIP when available. It includes SKILL.md plus the references, security notes and version metadata.
No complete ProSkills package is published for this listing yet.3. Prompt-only
Copy the prompt above when the agent can read the stable page or when you want to adopt the workflow without installing a skill.
Need only the instruction file?
Download SKILL.md only if your client requires a single file. The complete ZIP is safer for a full installation because it preserves the references and release context.
No path installs or executes anything by itself. Your agent still needs access to the project files. Before updating, compare the installed version and review the diff.
// RATINGS
// README
Natural Talk
English | 中文
让 AI 的表达回归真实人类状态：真诚、直接、有在场感；清掉机械套路，留足创作自由。
核心规则
对话：
- 首句直给：避免机械开场，第一句就是结论。
- 问 A 答 A：给明确倾向，收尾停在事实或具体下一步。
- 数量词严格：要 3 条就是恰好 3 条。
- 翻案腔：没人主张过 A 就禁"不是A，而是B"（含"没有A，只有B"等同类句式）。
- 删宏观开场："在当今/随着……的发展"不带具体背景就删。
- 破折号只保留话被打断的中断。
叙事：
- 抽象词对举的翻案禁用；具体动作、感官事实的放行。
- "微微/轻轻/缓缓"修饰动作一律删，动词自带分量。
- "猛地一僵/瞳孔骤缩"改写定住与呼吸停顿，紧张写成身体受力。
- 装饰标签（"命令道/沉声道"）清零。
清理模式：句内手术、信息守恒、逐条引用编号。防误杀三原则保护问句、排比与作者惯用法。
机械兜底：scripts/scan-mechanical.py 扫描草稿，audit-cleanup.py 审计清理稿。
效果
scripts/scan-mechanical.py（gen 模式）自动扫描翻案腔变体与破折号密度，命中定位到字符级。短文 4 端点 × 10 模型 × 6 场景 106 份；小说长文 10 模型 × 4 场景 38 篇（每篇 2000-8000 字）。
小说长文（10 模型 × 4 场景 × 38 篇）：
| 模型 | 变体（累计） | 破折号（累计，合法句内形） |
|---|---|---|
| qwen3.8-27b / glm-5.3 / glm-5.3-flash / gemini-3.8 / step-5-preview / deepseek-v4-flash / longcat-2.0 | 0 | 0–4 |
| kimi-k2.6 / deepseek-v4-pro / minimax-m2.7 | 各 1 | 0–4 |
35 篇零命中；3 处残留人工复核后真病灶仅 1 处（minimax），其余 2 处为合法翻转与实物对举。FIX 级命中 0。深度思考开启时执行完整度显著更高。
无 skill 基线：glm-5.3 同题同卡双臂，不挂 1 变体 + 10 破折号 + 20 疑点，挂载后 0 + 0 + 1；短文对抗场景 5 模型裸跑 0–2 变体/篇。
长文边界：角色卡超长 system（20K+ 字符）叠加弱依从模型时翻案腔回潮，属模型对长指令的注意力衰减而非规则失效；缓解手段见 SKILL.md 场景路由。
清理基准（17 例冻结语料）：
| 模型 | L1 失败 | FIX 清除率 | REVIEW 清除率 | 误伤 | 留存率 |
|---|---|---|---|---|---|
| kimi-k2.6 | 0/17 | 100% | 75% | 0/8 | 0.69–1.00 |
| qwen3.8-27b | 0/17 | 100% | 75% | 0/8 | 0.69–1.00 |
| deepseek-v4-flash | 5/17 | 100% | 64% | 3/8 | 0.23–1.00 |
deepseek 的 5 处失败均为过删（应保留的实体信息被蒸发），
audit-cleanup.py可机械抓出全部 5 处。
使用
模型选择：
glm-5.3qwen3.8-27b指令遵循较好。规则只能提醒规避，执行靠模型自身解读；深度思考开启时完整度明显更高，弱依从模型（longcat/minimax）残留多，需扫描器兜底。
# 一键安装
npx skills add chengzhi-c/natural-talk
# 或 clone 至 Claude Code / Cursor / Codex / Antigravity 技能目录
git clone https://github.com/chengzhi-c/natural-talk.git ~/.claude/skills/natural-talk
API 调用：读 SKILL.md 作 system prompt，按场景拼接 references：
system = Path("SKILL.md").read_text(encoding="utf-8")
# 小说创作拼接 fiction.md；成文清理拼接 rules-full.md（改动须逐条引用编号）
# system += "\n\n" + Path("references/fiction.md").read_text(encoding="utf-8")
RikkaHub / SillyTavern：导入 Release 的 natural-talk.zip。
目录
natural-talk/
├── SKILL.md # 核心规则（Agent 入口）
├── references/ # fiction.md 小说工法 / rules-full.md 全量规范
├── scripts/ # 扫描器、审计与体检套件
├── evals/ # 评测基准与判分
└── assets/
不适用
学术论文、公文、法律文书、营销文案、演讲稿等需要相反风格的特定体制文书，本规则自动让位。
局限
模型写作中的"AI 味"多半来自预训练形成的表达缺陷。现阶段，skill 与 prompt 主要只能通过提醒和警示，让模型尽量避免这些问题；实际效果仍取决于模型自身的解读能力。
贡献
欢迎报告误判、提交案例：CONTRIBUTING.md。
致谢
- shuorenhua：中文优先的去 AI 味改写 skill，感谢其在信息守恒、编辑边界与工程化评测上的探索与启发。
- lieflat-less-ai-tone：中文去 AI 腔提示词研究，感谢其在文本层反清单与实证对照研究中提供的判定依据。
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