中文公文写作

核心功能

中文公文写作 Skill 是一套面向中文正式文书的专业写作工具，覆盖请示、报告、通知、函、批复、决定、公告、纪要等27+种法定公文文种，以及方案、调研报告、讲话稿、AI算力可研等事务材料。

核心用法

起草场景：智能判断文种→抽取办理要素→组织论证链条→语言格式复核。支持一文一事规范、请示请批语标准格式（如"妥否，请批示"）、AI算力材料专用结构（需求来源→Token测算→成本边界→SLA/安全/验收）。

审稿场景：检测AI腔（旁白句、教学腔、二元包装句）、重复事项、标题漂移、未完成占位符；支持压缩、去口语化、格式核验。

技术材料：针对GPU/服务器租赁、AI算力采购等场景，提供并发测算、SLA保障、验收指标的专业组织框架。

显著优点

• 文种精准：内置genre-routing.md和genre-playbooks.md，避免文种混用
• 降AI味专业：270条合成反例训练，识别并修正"旁白式写法""教学腔"等AI典型痕迹
• 办理要素完整：强制核对主体、对象、事项、时限、附件、反馈渠道，减少漏项
• 视角控制严格：从发文/报告单位视角写作，杜绝旁观者、评论员口吻
• 事实边界清晰：不编造数据，测算标注性质，缺项正文外提示而非中断成稿
• 格式规范：支持GB/T 9704公文格式核验，与DOCX/document技能衔接

潜在缺点与局限

• 不替代专业判断：法律、财务、采购、审计结论需人工复核
• 时效性依赖用户：联网搜索仅用户明确要求或涉"最新政策"时启用，默认不外搜
• 英文与创意排除：明确不用于英文写作、文学创作、营销文案、社媒贴文
• 占位符处理刚性：严格禁止残留〔签发日期〕等占位符，用户未确认日期时不得用当前日期补落款
• 社区模板限制：不复制社区代码、正则、固定话术，可能降低与特定单位内部模板契合度

适合人群

• 政府机关、事业单位文秘人员
• 国企、央企、学校行政人员
• 需频繁起草请示报告的项目经理
• 负责AI算力采购/租赁的技术管理人员
• 需批量处理公文降AI味、去口语化的文字工作岗位

常规风险

• 数据编造风险：若用户未提供完整事实，模型可能补造"依据""成效"；规则明确禁止但未完全杜绝
• 时效性偏差：政策依据若未联网核验，可能引用过时文件
• 格式要素遗漏：正式签发要素（文号、签发人、印章、密级）需人工补充，技能仅做缺项清单
• 模板冲突：用户自带提纲/模板时优先保留，可能与技能推荐结构产生张力

技术实现

基于规则+示例的混合架构：入口规则（SKILL.md）+ 12份references/专业文档（文种路由、办理要素、论证链条、任务路由、格式规范、校对清单等）+ scripts/prose_lint.py轻量脚本。采用"任务模式判定→事实处理→正文生成→分层复核"的流水线，避免连续追问中断用户体验。

核心用法

chinese_official_writing 是一款专为中文公文和正式事务材料设计的AI辅助写作技能，安装后可通过自然语言指令直接调用。核心功能分为三大模块：

起草功能——支持请示、报告、通知、函、批复、意见、决定、公告、通告、通报、纪要等27+种法定文种，以及方案、可研、总结、调研报告、讲话稿、致辞、述职报告等事务材料。系统自动完成文种路由判断、办理要素核对（主体、对象、事项、时限、附件、反馈渠道）、论证链条组织，并严格控制写作视角（发文单位/报告单位视角，避免教程腔）。针对AI算力、GPU/服务器租赁等技术材料，可按"需求来源→Token/资源测算→成本边界→SLA/安全/验收"的标准结构生成。

审稿功能——提供低AI味审查（识别旁白句、教学腔、二元包装句、口语化判断）、重复事项检测（相邻段落换词重复、胶水段落、空泛套话）、标题核验（防止跑题、漂移、过度承诺）、交付完整性检查（落款、日期、未完成占位符清理）。

改写与压缩——支持顺稿、去重、去口语化、降AI味、格式核验、篇幅压缩（限字稿件先做预算，保留措施、责任、时限和结尾落点）。

显著优点

文种专业性——基于《党政机关公文处理工作条例》等规范，内置文种路由规则和论证链条模板，避免"该用请示却写报告"的常见错误。

低AI味设计——270条合成反例用于规则回归检查，针对性消除AI写作的标志性缺陷：旁白式写法（"让我们来看看"）、教学腔（"首先需要明确的是"）、二元包装句（"既要……又要……"的空泛表述）、过度完整的结构感。

技术材料专精——针对AI算力租赁等新兴场景，提供Token/资源换算、成本比较、SLA保障、并发设计、安全验收等结构化写作框架，避免技术空话。

安全纯净——纯本地文本处理，零网络依赖、零第三方依赖、零敏感数据收集，供应链攻击面极小。

多平台兼容——支持Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes、Qwen-code、Kimi-code-cli、Trae等主流AI Agent平台。

潜在缺点与局限性

场景边界严格——明确不适用于英文写作、文学创作、营销文案、社交媒体贴文、学术论文、个人求职材料、批量语料生成，也不替代法律/财务/采购/审计的专业判断。超出边界时可能强行套用公文格式，导致输出不当。

人工复核依赖——法律、财务、采购、审计和正式签发结论仍需人工复核；涉及文号、签发人、印章、密级、版记等要素时，Skill仅做要素核对和缺项清单，不主动生成正式文件要素。

联网搜索受限——默认不联网搜索，仅在用户明确要求或涉及时效性事实（"最新政策""近期数据"）时才启用，可能无法自动获取最新政策动态。

占位符处理保守——遇到成文日期、会议时间、具体项目名称等缺失信息时，Skill不会在正文中编造，而是正文后列待确认事项；部分用户可能期望AI"智能补全"。

长文协同限制——多材料合稿时若遇数据冲突，Skill不会默认就高或自选最优，需用户明确取舍原则。

适合的目标群体

• 机关单位文秘人员：需高频处理请示、报告、通知、函等法定公文
• 企事业单位行政人员：负责方案、总结、调研报告、讲话稿等事务材料
• 技术项目管理人员：撰写AI算力可研、服务器租赁、采购公告等技术文档
• 高校科研机构：处理科研项目申请、可研报告、审查材料等正式文本
• AI Agent重度用户：希望减少AI写作"塑料感"、提升正式文档专业度的开发者

使用风险

性能风险：长文档处理时，复杂的多材料合稿场景可能因上下文长度限制导致处理不完整，建议分章节提交或明确任务模式。

依赖项风险：虽无第三方依赖，但prose_lint.py脚本依赖Python 3标准库，极端环境下需确认Python版本兼容性。

版本漂移风险：references/目录下的文档内容（文种规范、格式标准）可能随政策更新而滞后，重要材料建议人工复核最新规范。

误用风险：若用户未明确写作场景，Skill可能默认按公文格式处理，导致非公文场景（如创意写作）输出生硬。

平台适配风险：不同Agent平台的安装路径和调用方式略有差异，首次使用建议参照GitHub仓库README完成配置验证。