larashero3-dotcom/lieflat-gongwen

何であるか

lieflat‑gongwen は、Claude、Codex、Moxt などの AI エージェント向けの スキル（プラグイン）であり、実際の政府レベルの文章スタイルに一致する中国語の公式文書（公文）を生成できるようにします。著者たちは、102万文字の本物の公共部門のテキストを抽出し、数十の定量的スタイルパラメータ（文の長さ、句読点密度、見出しのパターンなど）を測定し、それらの「DNA」統計をエージェントが従うルールセットにエンコードしました。

機能

• 文書の家族とサブタイプを検出（例：作業計画、研究報告、党建設経験文など）。
• そのサブタイプの統計的「DNA」を照会 – 通常のスタイルを表す数値範囲の小さな表。
• 骨格（見出し階層、段落開始の「導入文」）を構築 DNA に基づいて。
• LLM に数値制約を尊重するようにプロンプト（平均文長 ~55 文字、「、」の句読点密度 14–31 / 1,000 文字、特定の「一是…二是…」列挙の回数など）。
• セルフチェックスクリプトを実行 – 生成されたテキスト上で同じ統計を再計算し、範囲外の値を警告するため、最終確定前に編集できます。

対象ユーザー

• 実際の公式文章のように見える正式な報告書、作業計画、研究要約、党建設資料を生成する必要がある政府機関や国有企業の執筆者。
• 中国の官僚的文脈向けの AI アシスタントボットを開発している開発者で、一般的な「根据… 为…」のテンプレートではなく、データ駆動型の文章スタイルを求める人。

使用方法

1. Moxt互換エージェントの skills フォルダにリポジトリをクローンする（または Claude/Claude‑code 互換環境）。例：

   git clone https://github.com/larashero3-dotcom/lieflat-gongwen ~/.claude/skills/lieflat-gongwen
   

2. エントリーポイントは SKILL.md であり、6ステップのワークフローを説明しています。重要なステップは、検出されたサブタイプの DNA ドキュメントを読むこと（ステップ3）。
3. LLM がドラフトを完了した後、提供された Python セルフチェック（scripts/check_params.py）を実行する。スクリプトは標準ライブラリのみを使用。
4. 警告されたパラメータを調整し、最終出力を承認する。

内容物

• SKILL.md – スキルの全体的なルーティング論理と契約。
• 参数卡.md – 7つの文書スタイルとその数値範囲を1ページにまとめた表。
• 标题技法库.md と 句子对照库.md – 各スタイルごとの見出し技法と文レベルの例のコレクション。
• scripts/ – 小さな Python セルフチェックツールと、元のコーパスからメタデータを削除するスクリプト。
• 公文语料/ と 党建语料/ – 抽出された DNA 統計（著作権を尊重するため、原文は含まない）。
• 示例/ – 22件の合成例文と、それらがどのように改善されたかを示す監査ログ。

ライセンスと配布

リポジトリは PolyForm Non‑Commercial 1.0.0 の下でリリースされています。非営利目的（研究、教育、個人学習、政府利用など）での無償使用、改変、再配布を許可します。営利目的での利用（スキルの販売、有料製品への統合、有料執筆サービスでの使用など）は、著者との別途書面契約が必要です。

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この説明は、リポジトリの README に記載された情報に基づいています。