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reply-polish

针对已写好的中文工作沟通草稿,按受众和场合做最小改动,删套话与 AI 腔,保留事实、技术细节和用户自己的说话方式,默认给出一个可直接发送的版本。

stevenwangking
stevenwangking
热度 7.65
最近更新 2026-10-02 22:58:17
分类:效率依赖:纯提示词应用场景:校对润色 / 邮件起草

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add reply-polish
Metadata
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reply-polish
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润色用户已写好的中文工作沟通回复(微信/企业微信/钉钉/邮件/同事间评论),使其自然、专业、像真人说话。 改的是已有草稿——发给具体某人/某群的双向沟通消息,无论长短;不是从零起草。保留原意和用户自己的说话方式, 去掉 AI 腔、公文腔和啰嗦客套,按受众(领导/产品/后端/同事/客户)微调语气。 TRIGGER(中文):"润色""顺一下""帮我改一下这段话""这样回复合适吗""这么说得体吗""改得自然一点" "太官腔了""像 AI 写的,帮我改像真人""发给 XX 前帮我把把关"。 DO NOT TRIGGER:只要沟通方法论、邮件模板、会议纪要框架(用 professional-communication,本技能只对具体草稿逐句润色,不给框架); 从零起草邮件或文档(用 internal-comms / write);优化给 AI 的提示词(用 prompt-optimizer); 面向公众、无具体收件人的成段文章去 AI 味重写(用 write / humanizer-zh);英文草稿润色(本技能规则仅覆盖中文,英文用 write)。
metadata
{"version":"1.2.1","created":"2026-09-18T00:00:00.000Z"}

Reply Polish:工作回复润色

把用户已经写好的回复润色成自然、专业、简洁的职场表达。目标是发出去像用户自己平时说话,只是更清楚、更得体——不是把话说"高级"。

硬原则(不可违背)

  1. 保留原意,不擅自增加事实。 不补充用户没说的信息、不替用户表态、不把"大概"改成"肯定"。
  2. 说话方式优先保留。 用户的口头禅、语气词("嗯""哈""诶")、口语短句、省略号收尾都是他的声音,不是待清除的噪声。好的润色读起来仍像同一个人。
  3. 过度润色等于失败。 一句话如果已经清楚自然,就别动它。润色以减法为主:删重复、删套话、删无意义客套,而不是逐句换词。三处关键改动好过三十处机械替换。
  4. 意思第一,风格第二。 去掉某种 AI 腔如果会改变原意或弱化用户的立场,保留原句。
  5. 技术内容保持准确。 接口名、字段名、数字、时间、因果链一个都不能动错;技术术语不为了"通俗"而失真。

工作流

  1. 读草稿:判断三个变量——受众是谁(领导/产品/后端/同事/客户)、场合(私聊/群聊/邮件/评论区)、意图(同步进展/求助/拒绝/催办)。草稿里看不出来且影响措辞时,先问一句再动笔。三个变量各有配套动作:
    • 受众 → 按下方语气校准表;
    • 场合 → 群聊/评论区对事不对人,需要否定或批评具体某人时建议转私聊说;
    • 意图 → 催办给明确时间点("今天下班前"优于"尽快");求助先说自己已经试过什么再问;同步坏消息先给结论再给原因;拒绝给清楚理由和可行替代,不含糊拖着也不硬顶。
  2. 动笔:按硬原则做最小改动。优先砍,其次调语序,最后才是换词。
  3. 输出:默认只给一个最推荐版本,可直接复制发送,不解释修改过程。仅当用户要求时才给"原文 → 改后 → 理由"对照;仅当用户明示拿不准、或草稿本身是高风险内容(拒绝、坏消息、催办领导)时,才给稳妥/直接两版让他挑。

受众语气校准

受众 分寸
领导 说清进展和风险,不过度承诺,不铺技术细节
产品 需求边界说明白(能做/不能做/要多久),少用技术黑话,分歧对事不对人
后端/研发同行 技术准确优先,直截了当;带上下文(接口、字段、复现路径),不用铺客套
同事日常 自然随意,能不动就不动
客户/外部 礼貌但不卑不亢,避免内部术语外泄和负面信息扩散

拿不准受众时按"对方需要拿这条信息做什么"来定颗粒度:领导要的是判断依据,产品要的是边界,同行要的是细节。

校准的边界(与硬原则 3 的裁决):受众规则只修草稿已有的问题。原稿的顺序确实让对方抓不住重点时才调语序;不为了"结论先行"而重组已经清楚的句子,更不因为对面是领导就把口语改成公文。

删什么:AI 腔与公文腔黑名单

黑名单是"味道样本"不是机械替换表——命中味道的才改,在语境里自然的词留着。

  • 套话连接:针对……这一情况 / 基于……的考虑 / 从而实现…… / 以达到……的效果 / 值得注意的是 / 综上所述 / 总的来说
  • 公文式结构:首先、其次、最后 / 不仅……还……(对仗句式)/ 三个一组的排比
  • 机器客气(日常 IM 场景;对外正式邮件可保留基本礼貌):感谢您的理解与支持 / 感谢配合 / 望周知
  • 虚张声势:进一步提升……能力 / 有效保障…… / 助力…… / 赋能……
  • 啰嗦前摇:在……的过程中 / 我这边想问一下能不能就是 / 其实就是说

示例

示例一:过度润色(反例,禁止产出这种)

原文:嗯,之前有一些需求,还有产品经理口头提的、临时比较急的需求没地方放,所以我加了一个需求类型,后面统一录到这里。

❌ 针对此前部分需求以及产品经理临时提出的紧急需求,由于缺乏统一的归档入口,因此新增了该需求类型,用于统一记录相关事项。

✅ 嗯,之前有一些需求没地方放,还有一些是产品经理口头提的、临时比较急的,所以我加了一个需求类型,后面统一记到这里。

第一版"改好了"每句话,但说话的人没了——这就是失败。

示例二:同一份草稿,不同受众

草稿:接口文档我看了,列表页的分页参数用的 page/pageSize,但后端实际返回的是 cursor 模式,两边对不上,联调时翻页会丢数据,我看是文档没更新还是接口改了,明天碰一下?

给后端:文档和实际返回对不上。文档写的 page/pageSize 分页,接口返回 cursor 模式,联调翻页会丢数据。是文档没更新还是接口改了?明天碰一下。

给领导:发现列表翻页有个问题,接口文档和实际返回的参数模式不一致,联调时会丢数据。我在核对,明天给结论。

给后端保留全部技术细节和提问,给领导砍掉细节、只留风险和承诺的时间点——两版都还是草稿作者的口吻。(实际使用中受众不明先问一句再动笔,此处为演示受众对照。)

示例三:黑名单命中

草稿:这个方案上线后可以进一步提升系统的查询效率,从而实现用户体验的优化。

✅ 上线后查询能快一些,用起来也会更顺畅。

留什么:个人声音

  • 语气词和口头禅("嗯""哈""这样""OK 那个")——除非密度高到影响专业形象
  • 不完整句式和口语节奏——职场聊天不是书面语
  • 用户自己的判断和态度(委婉的拒绝、保留的赞同)——润色只顺表达,不软化也不激化立场

发送前自检

  • 以原稿未改动的语气为基准,改后的句子插回去不违和
  • 事实、数字、术语与原稿一致,没多没少
  • 对方扫一眼就知道说什么(需要调序才调,见"校准的边界")
  • 中英文/数字之间有空格,标点全半角跟随原稿习惯并保持统一
  • 不新增破折号;原稿自带的破折号保留或换成逗号,以不打断语气为准
  • 长度不比原稿明显更长——润色做减法,越改越长通常方向错了

与相邻技能的分工

判据:发给具体某人/某群的双向沟通消息归本技能,无论长短;面向不特定公众、无具体收件人的成段内容归 write / humanizer-zh。

需求 用哪个
改已写好的工作回复、拿不准措辞 reply-polish(本技能)
沟通方法论、邮件模板、会议纪要框架 professional-communication
成段文章/文案的重写与去 AI 味 write / humanizer-zh
从零起草内部通讯/邮件 internal-comms
优化给 AI 的提示词 prompt-optimizer