bushiershi

不是而是

bushiershi 是一个对抗模型输出不良表达习惯的 Agent Skill。

它仅在明确调用 $bushiershi 时生效。

它从哪里来

我用了三年多 GPT。过去几个月，我把真实任务里反复纠正的表达问题整理成了这个 Skill。

阅读「不是而是」的由来

人话的底层思路

• 人话感来自内容本身：具体对象、真实动作、清楚的关系和有依据的判断，比模仿口语、短句或某种“像人”的语气更重要。
• AI 味常常是一种写作动作：问题不只出在某几个词，还出在模型怎样组织结论、制造完整感、补意义和结束一段话。
• 改得顺不能以失真为代价：更短、更直接的文字，如果改变了事实、程度、归因或不确定性，只是更自信的误写。
• 只控制最终成稿：这个 Skill 处理读者实际看到的文字，不承担 Agent 全部思维、协作和任务推进方式。

快速使用

一键安装

在希望使用该 Skill 的 Git 项目目录中执行：

npx skills add jinhanbuilds/bushiershi --skill bushiershi -y

该命令会把 Skill 安装到当前项目的 .agents/skills/bushiershi。

手动安装

不使用 Skills CLI 时，下载本仓库并在仓库根目录执行：

mkdir -p ~/.agents/skills
cp -R skills/bushiershi ~/.agents/skills/

如果你的客户端使用其他 Skills 目录，请把目标路径替换为对应位置。

调用

在请求中明确调用 $bushiershi：

使用 $bushiershi 改写下面这段中文，保留原有事实、立场和不确定性：

<原文>

也可以从零生成：

使用 $bushiershi，根据以下事实写一段面向用户的中文说明：

<事实与要求>

希望成稿做到什么

• 直接进入事情：先写对象、答案或判断，不让分析计划和框架占据开头。
• 让具体的人和事做主语：写清谁做了什么、发生了什么、结果怎样，避免用抽象名词代替真实动作。
• 让判断带着依据出现：把事实、动作、数字或关系放在判断附近，不先宣布价值再寻找支撑。
• 让每个句段增加新内容：新的事实、理由、区别、后果或决定才算推进，换词复述不算。
• 让结构跟着材料生长：按照事实、因果、时间和读者自然会追问的问题组织内容，不预套固定框架。
• 事情讲完就停：不为了形式完整重复前文、强行总结、升华或展望。

需要避免什么

这些不是禁词。判断一句话正在做什么，再决定如何修改。

• 虚设反面：凭空制造一个错误理解，再用“不是……而是……”“看似……实则……”翻案抬高结论。真实对照存在时应当保留，并写清具体差异。
• 价值报幕：用“真正重要”“值得关注”“这意味着”预先宣布价值，却没有直接写出变化和后果。
• 洞察路标：用“更深一层”“还有一点”等提示代替事实、因果和问题之间的真实连接。
• 过程旁白：把“我先梳理”“下面展开”“为了确保完整性”等分析和组织过程留在成稿里。
• 抽象动作：用“优化、提升、赋能、闭环”代替具体主体、动作和结果。
• 同义重复：在开头、正文和结尾换几种说法重复同一个判断，制造完整感。
• 强行升华：从材料中没有的启示、行业影响和未来趋势里制造收尾。
• 磨平原话：把用户已经说准、具体、有生命力的表达改成通用品牌文案。

必须保留什么

• 用户已经说准、具体、有生命力的原话；
• 已知事实，以及其中的数字、时间和真实差异；
• 用户原本的立场和判断方向；
• 程度、比较范围和归因；
• “计划、希望、预计、声称”等原有知识状态；
• 材料中真实存在的不确定性和有意保留的含混。

删空话、合并重复或调整句段时，也不能损伤这些内容。

不把它做成什么

• 不固定一组所谓的“人话句式”，避免用一套新模板替换旧模板。
• 不建立不断增长的禁词表。词语是否合适，要看它在当前句子里做了什么。
• 不为每个失败案例追加一条规则，避免形成一面越来越长的 Prompt 墙。
• 不把所有 Agent 协作、确认、状态和任务推进问题塞进写作 Skill。
• 不把个人偏好包装成普遍正确的中文写作标准。
• 不用规则数量证明 Skill 完整，只看它在真实成稿中改对了什么、改错了什么。

仓库结构

.
├── LICENSE
├── README.md
├── ORIGIN.md
└── skills/
    └── bushiershi/
        ├── SKILL.md
        └── agents/
            └── openai.yaml

当前状态

• Skill 标识：bushiershi
• 展示名称：不是而是
• 调用策略：仅显式调用
• 结构校验：已通过
• 使用证据：已用于生成、改写和真实会议纪要
• 验证边界：现有样本不足以证明它已经稳定适用于所有中文任务

许可协议

本项目使用 MIT License。