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消除AI写作痕迹，使文本更自然真实。基于维基百科"AI写作特征"指南，识别并修正夸张象征、宣传用语、肤浅-ing分析、模糊归因、破折号滥用、三项排比、AI词汇、负面平行结构及冗长连接词等模式。

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去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式：夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。

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为着陆页、邮件、广告、销售页及营销材料撰写说服性文案。适用于撰写标题、行动号召（CTA）、产品描述、广告文案、邮件序列或任何旨在促成行动的文本。涵盖文案公式（AIDA、PAS、FAB）、标题撰写、情感触发、异议处理及A/B测试。触发词包括“撰写文案”、“文案写作”、“着陆页文案”、“标题”、“撰写销售页”、“广告文案”、“邮件文案”、“说服性写作”及“如何撰写[营销文本]”。

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去除文本中的AI写作痕迹，让文字读起来更像人类写作。当用户要求'去AI味'、'降AI味'、'让回复更像人话'、'润色'、'改写得更自然'时使用。检测并修复：AI高频词汇、过度结构化、虚假客观性、机械化连接词、完美主义陷阱、公式化结尾、过度修饰、情感缺失等问题。

Create, validate, and publish Agent Skills following the official open standard from agentskills.io. Use when (1) creating new skills for AI agents, (2) validating skill structure and metadata, (3) understanding the Agent Skills specification, (4) converting existing documentation into portable skills, or (5) ensuring cross-platform compatibility with Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, and other tools.

基于 Block 的 g3 辩证自动编码研究，进行对抗式实现审查。用于以全新客观性验证实现完整性。

在 AWS Bedrock AgentCore 上部署生产级 LangGraph 代理，适用于多代理系统（编排器+专家代理）、有状态跨会话记忆、外部工具连接（AgentCore Gateway）、分布式共享上下文管理以及通过 CLI 实现具备可观测性和弹性伸缩的复杂代理生态部署。

利用密度链技术迭代式精炼文本摘要。适用于压缩冗长文档、精简需求或编写信息密度高的执行摘要。

利用技能感知格式的Chain-of-Density压缩冗长的SKILL.md文件。适用于技能超过200行或需精简重构的情况。