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dufu：中文文案去掉机器腔，怎样保留原意？

dufu（杜甫）是一套中文润色 Skill，供能读取 SKILL.md 的 Agent 使用。它帮助检查套话、调整表达，并要求保留事实、数字和原意；附带的检测脚本只提供规则提示。

这篇属于“我的 100 个开源项目”系列。前面介绍过选题和上传工具，这次把注意力放到写稿：技术说明已经写清楚了，为什么读起来还是像一段产品宣传？

文案里的机器腔，具体从哪里找？

“全面提升效率”“赋能创作者”很容易写出来，却没有交代谁做了什么。介绍一个工具，如果读者看完仍不知道输入什么、得到什么，换几个形容词也解决不了问题。

dufu 把常见问题拆得很具体：模板连接词、抽象名词、冗长定语、过于对称的句子，以及反复出现的总结。这些线索能帮作者定位需要重读的地方。技术创作者可以先检查产品介绍、教程开头和发布文案，再决定哪些句子确实需要改。

有操作顺序的教程可以保留“首先、其次”。有准确因果关系的句子也不用为了少一个词就拆掉。判断应落到这一句是否让人理解，不能把词表变成禁用清单。

怎样先检查，再动手改？

dufu 有直接改、先诊断和深度改三种路线。普通润色默认交付改写结果；先诊断只列问题和建议，不改全文；深度改允许调整段落顺序，但要先列出保留的信息。诊断结果按位置、原句、问题和建议组织，便于逐句核对。执行规则

如果还没想好是否重写，可以这样向 Agent 提要求：

使用 dufu，先诊断这段产品说明，只列影响理解的问题和原句位置，暂时不要改写。保留产品名、版本、数字和原始立场。

拿到诊断后，再指定要改的段落。这样能把“哪里难读”和“怎么改”分开处理，原稿也方便留作对照。

输入也要给得具体。比如这段文字用于项目 README，读者第一次接触工具，希望留下安装前提和限制；那就把这些要求和原稿一起交给 Agent。只说“写得高级一点”，很容易把清楚的说明改成更多修辞。需要短稿时，还可以说明哪些段落允许压缩，哪些命令和参数必须原样保留。

想快速扫一遍文本，还可以在项目目录执行：

python scripts/detect.py--file./input.txt--json

这个命令需要 Python 和 UTF-8 文本文件。它不会调用一个远程检测服务，脚本本身读取文本后按固定规则分析；改写仍由读取 Skill 的 Agent 完成。脚本源码

表达变自然了，事实也要留住

对技术文章来说，“读起来顺”只是一个条件。版本号、时间、接口名、参数限制和产品承诺改错了，句子再自然也不能直接发。

下面是为说明方法编写的示例，不是项目的实际运行记录：

原句：为了进一步提升资料整理效率，我们进行了导出流程的优化。新版支持将搜索结果导出为 JSON 和 Markdown。

改写：我们改了导出流程。新版支持把搜索结果保存成 JSON 和 Markdown，方便继续整理资料。

改写保留了两种格式，也没有增加“快了多少”“一键完成”等原稿没有的信息。如果原文没说明优化效果，不能添上节省几小时的故事；如果写的是“可能支持”，也不能顺手改成“已经支持”。

dufu 的规则要求保留人物、数字、专名、因果关系和原始立场。我的使用建议是，把这些信息单独列成检查项，改完再对照原稿。涉及引用时，措辞润色也不能代替查证出处。写作规则

复核可以先只看事实，再看文风。第一遍检查数量、条件和承诺有没有变；第二遍检查句子是否顺、段落是否重复。发现一句话缺少依据时，回到资料补证据或删去主张，不靠改成更像真人的口吻掩盖问题。

检测结果能证明文章是谁写的吗？

不能。detect.py 检查的是文本特征：是否出现预设连接词、抽象词和对称句式，是否有较长句子，以及能否找到部分时间、数字或地点线索。输出包括命中的词、句子长度和启发式提示，没有“AI 写作概率”字段。

这些规则的覆盖范围有限。人工写的文章也可能命中“因此”，模板稿也可能完全避开词表。脚本找到的数字线索不等于事实已经核验，没有找到时间地点也不代表文章质量差。

所以，检查结果适合用来挑出值得重读的句子。它不能证明作者身份，不能保证通过第三方检测，更不能替文章的原创性、准确性和平台审核作结论。dufu 自身也明确不承诺“检测必过”。

开始使用前，需要准备什么？

从项目仓库取得 Skill 文件，按你所用 Agent 的安装方式放入可读取的位置，再提供原稿、读者、用途和不可改动的信息即可。dufu 自身无需注册账号或申请专用 API Key；Agent 的运行方式和费用仍取决于你使用的工具。

截至 2026 年 10 月 3 日，公开仓库清单为 1.0.2，采用 MIT 许可证；GitHub 与 Gitee 的 HEAD 提交一致。项目地址：GitHub 主仓、Gitee 镜像。版本以以后读取的仓库清单为准。

给它第一段原稿时，先说明需要诊断还是改写。收到结果后对照事实，再通读语气和段落。技术内容有些术语本来就必须准确，保留它们比刻意追求口语化更合适。