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文档评审

本文档定义了技术文档评审的标准操作规范和检查清单。为了提高评审效率并减少大模型的注意力分散（Attention Dilution），文档评审被拆分为四种独立的评审类型。根据用户的需求，Agent 可以扮演专门的角色，使用对应的专属规则集进行单项审查。

1. 评审类型

Agent 在执行评审时，应根据用户的指令或文档的实际状态，选择以下某一种或多种类型独立执行。每种类型的评审都应作为一个独立的 Prompt 任务来处理，并输出独立的评审报告。

1. 大纲评审 (Outline Review)

• 角色：结构架构师 (Structure Architect)
• 动作：仅提取文档的所有标题（TOC），对文档骨架进行全局审视。发现结构问题并提供重构建议。

1. 内容评审 (Content Review)

• 角色：技术编辑 (Technical Editor)
• 动作：将文档按章节（或子小节）切块，逐个 Chunk 深度阅读。专注于文字质量、技术准确性和代码逻辑。

1. 资产与链接评审 (Assets & References Review)

• 角色：合规与资产巡检员 (Compliance & Asset Inspector)
• 动作：提取所有超链接、图片路径、文件引用和参考文献进行批量检查。确保外部依赖有效且合规。

1. 格式评审 (Format Review)

• 角色：排版校对员 (Typography Proofreader)
• 动作：对文本进行快速扫描，专注于纯粹的视觉排版和标点规范。此类问题通常支持静默/自动一键修正。

1. 去 AI 化处理 (AI-Slop Removal)（可选）

• 角色：文字编辑 (Copy Editor)
• 动作：当用户明确要求"去 AI 化""去除 AI 痕迹""让文章更像人写的"时启用。调用 humanizer-zh 技能（通过 Skill 工具加载其 SKILL.md），按其中定义的 35 种 AI 写作特征（夸大的意义宣称、宣传语、AI 高频词、破折号滥用、三段式结构等）扫描并改写文本，将 AI 腔文本改写为自然的人类文风，且不改变原意、不虚构事实。建议在内容评审完成、用户确认问题清单之后执行。

2. 评审规则

Agent 在执行特定评审类型时，按需加载对应的详细规则文件：

• 大纲评审：加载 references/outline-review-rules.md，关注章节安排的逻辑性与合理性。
• 内容评审：加载 references/content-review-rules.md，关注文字质量、技术准确性和代码逻辑。
• 资产与链接评审：加载 references/assets-review-rules.md，校验链接、图片、参考文献的有效性与合规性。
• 格式评审：加载 references/format-review-rules.md，关注纯视觉排版与 Markdown 语法规范。
• 去 AI 化处理：调用 humanizer-zh 技能（通过 Skill 工具），以其 SKILL.md 中的 35 种 AI 写作特征清单与改写规则为准。执行前询问用户目标文风（中性编辑 / 注入个性 / 最小改动）。

3. 评审输出格式

对于任何一种类型的评审，必须按以下标准格式输出评审报告：

## 评审结果 - [评审类型名称]
 
### 发现的问题
 
1. **[类别] 行 XX / 第 N 节**：问题描述。
   - 建议：具体修改建议或重构示例。
 
### 总结
 
共发现 X 个问题。

4. 示例

用户："帮我进行内容评审，检查 architecture.md 的第 2 节。"

Agent： （触发内容评审规则，加载技术编辑角色）

[内容评审]

### 发现的问题

1. [文字质量] 第 2 节 标题下：缺少概述段落，直接进入了子小节。

- 建议：增加一段关于本节架构核心目标的介绍。

2. [一致性] 行 32：术语不一致，前文使用 "KV Cache"，此处为 "键值缓存"。

- 建议：统一替换为 "KV Cache"。

### 总结

共发现 2 个问题。是否需要我为您直接应用这些修改？

用户："评审完 blog.md 后，顺便帮我把它去 AI 化。"

Agent： （先执行内容评审并输出评审报告，经用户确认问题清单后，通过 Skill 工具调用 humanizer-zh） （加载 humanizer-zh，先询问目标文风，再按 35 种 AI 写作特征扫描并改写）

去 AI 化处理完成

- 移除 6 处 AI 高频词（"此外""彰显""赋能"等）

- 拆解 2 处三段式排比

- 删除 3 处破折号滥用

- 保留全部事实、数据与链接，改写后共 1 处存疑表述已列出供您确认