Kiterlin/anti-defensive-writing

Anti-Defensive Writing – 这是什么

Anti-Defensive Writing 是面向 LLM 驱动代理（例如 OpenAI Codex、Anthropic Claude Code）的 技能规范。它教会模型如何重写学术或技术性散文，去除不必要的道歉、冗余的免责声明和过多的委婉修饰，同时保留证据、方法论局限以及伦理/法律边界。结果是更加果断、主张明确的稿件，同时仍然尊重科学的严谨性。

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工作原理

1. 技能文件 (SKILL.md) – 项目的核心是一个 markdown 文件，其中编码了改写规则（诊断、修剪、积极投射、不确定性校准、结构重排）。代理将该文件作为 技能 加载，并暴露命令行快捷方式 ($anti-defensive-writing …)。
2. 5 阶段流水线 – 调用时，代理将文本依次执行以下步骤：
   • 对防御性元素进行功能诊断
   • 删除无信息的免责声明
   • 将否定表述转为肯定的范围定义
   • 将情态修饰词的堆叠精简为基于证据的不确定性
   • 重新调整段落结构，使主要主张置于开头
3. 零运行时依赖 – 安装只需将 SKILL.md 文件复制到代理的技能目录；不需要 Python、Node 或编译后的二进制文件。

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入门

# 推荐的 Codex 技能目录示例
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Kiterlin/anti-defensive-writing/main/install.sh \
  | sh -s -- --dest "$HOME/.agents/skills"

相同的脚本也适用于传统 Codex (~/.codex/skills) 或 Claude Code (~/.claude/skills)。 安装后，您可以直接调用技能：

$anti-defensive-writing 请修改这些段落。删除不必要的防御性语言，保留证据和必要的限定条件。

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谁可以使用？

• 研究人员：在会议或期刊投稿前润色草稿。
• 资助申请书撰写者：需要自信地呈现目标。
• 技术文档撰写者：希望文档听起来权威。
• 基于 LLM 的助手：帮助用户即时重写文本。

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局限性

• 该技能不会生成新数据；它只重写现有内容。
• 它设有防范幻觉、因果过度推定和删除必要限制的护栏，但输出的质量仍取决于底层 LLM。
• 它是一种 规范——实际转换质量因宿主代理（Codex、Claude Code 等）而异。

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快速参考

组件	提供内容
SKILL.md	代理遵循的规则手册
install.sh / install.ps1	适用于 macOS/Linux/WSL 和 Windows PowerShell 的一键安装程序
examples/	论文、方法部分、资助提案的改写前后示例
skill.json	代理用于注册技能的清单

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引用

如果您将技能整合到工作流程中，请按以下格式引用：

@software{antidefensivewriting2026,
  author       = {Sunlight and Contributors},
  title        = {Anti-Defensive Writing: Calibrated Assertiveness & Positive Scope for Academic and Technical Prose},
  year         = {2026},
  publisher    = {GitHub},
  journal      = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/Kiterlin/anti-defensive-writing}}
}

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概括： 本仓库提供了一个轻量级、与代理无关的技能，让 LLM 能够重写学术文本，使其更直接、更少防御性，而无需添加任何超出单个 markdown 规则文件的运行时代码。