linkedin-humanizer

LinkedIn Humanizer 是一个面向 LinkedIn 草稿的审计与改写技能，核心目标是去掉文本中“像机器写的”痕迹。它把问题当作编辑问题来处理，并配有一套规则目录。

用途

当一篇草稿是用写作助手生成、却要以个人名义发布时；当一篇帖子“感觉不对”但没人能指出是哪句话的问题时；当编辑或代笔需要向喜欢某句话的作者解释修改理由时；当团队希望设置一个统一的发布前检查关卡时；当此前的清理把破折号和缩略形式全部删掉、结果读起来很僵硬时；当作者有多篇过往帖子、而新草稿不断偏离其本人写法时，都可以使用这个技能。

主要能力

Remove（RM-01 至 RM-07）：引用标记、助手前言与落款、模型自我指涉、未填写的占位符、未渲染的标记、选项标签。命中任意一条即判定失败。
Reduce（RD-01 至 RD-19）：套话词汇、对比框架、编排好的问答、三段式、碎片句、宣告式坦诚、套话开头与结尾、破折号密度、名词堆叠、模糊限定堆叠、缺少只有作者才知道的细节。按每篇允许量计数，权重 1-3，超出 --max-load 即失败。
Review（RV-01 至 RV-07）：单个破折号、单独的三段式、被动语态、弯引号、分号、过时标记词、没有缩略形式的长帖。仅作为提示报告，不影响关卡结果。

emoji 审计：按八条规则对 emoji 位置打分（0 到 100），关注位置而非是否存在，低于 --fail-under 即失败。
声音指纹：从作者本人过往帖子（建议至少五篇，用 --- 分隔）构建指纹，包含中位数、反复出现的词、受保护的规则；用 --compare 报告草稿的偏离程度，超过 --max-drift 即失败。受保护的规则仍会显示，但标记为作者习惯，不计入负载。

使用方式

技能提供若干脚本，均在本地对用户提供的文本运行：

tell_audit.py：关卡工具，对草稿应用三层目录，报告每条命中的规则、匹配文本和修复建议，支持声音文件，遇到阻断项或习惯负载超标时退出码为 1。

tell_rules.py：规则数据与共享文本切分器。--list 打印目录；--explain RULE_ID 打印某条规则为何触发、修复方式以及何时应保留原文。

emoji_audit.py：按八条规则对 emoji 位置打分，低于 --fail-under 时退出码为 1。

voice_fingerprint.py：从过往帖子构建指纹，配合 --compare 报告草稿偏离之处，超过 --max-drift 时退出码为 1。

典型工作流：

工作流 1：发布前审计草稿。按将粘贴的原始格式保存草稿，运行 tell 审计（先看 remove 层），运行 emoji 审计，逐条判断 reduce 层发现，最后验证关卡通过（退出码 0）。
工作流 2：改写且不留编辑痕迹。先彻底清除 remove 层再重跑；按段落从最严重处开始改写；用 references/rewrite-playbook.md 中的方法处理 reduce 层；向作者索取缺失的数字、姓名或日期；运行过度编辑检查清单；用 --tier review 重跑审计确认通过。
工作流 3：构建声音指纹并据此编辑。收集至少五篇作者本人独立写的帖子（转发和公关稿不算），构建指纹并保存 JSON，阅读 Protect 行，用 --voice 审计草稿，比较草稿与指纹，偏离三项以上说明草稿是别人的声音，最后把结果记录到 assets/voice_profile_template.md。

示例命令：

python3 tools/linkedin/linkedin-humanizer/scripts/tell_audit.py
--input tools/linkedin/linkedin-humanizer/assets/sample_draft.txt --why

python3 tools/linkedin/linkedin-humanizer/scripts/emoji_audit.py
--input tools/linkedin/linkedin-humanizer/assets/sample_draft.txt

python3 tools/linkedin/linkedin-humanizer/scripts/tell_rules.py --explain RD-03

python3 tools/linkedin/linkedin-humanizer/scripts/voice_fingerprint.py
--input tools/linkedin/linkedin-humanizer/assets/sample_past_posts.txt
--compare tools/linkedin/linkedin-humanizer/assets/sample_draft.txt

python3 tools/linkedin/linkedin-humanizer/scripts/tell_audit.py
--input tools/linkedin/linkedin-humanizer/assets/sample_draft.txt
--voice tools/linkedin/linkedin-humanizer/assets/sample_voice.json

适用场景

个人帖子（一般受众）默认 --max-load 6、emoji --fail-under 60；公司主页或高管帖子建议 --max-load 3、--fail-under 75；40 词以内的短转发说明密度规则可测量内容少，结果当作抽查；有指纹的作者使用 --voice 和 --usual N。

限制

该技能只编辑和审计已存在的草稿，不负责选题或从空白页写帖（那是 linkedin-post-writer 的职责）；不分析他人帖子的开头用于复用（那是 linkedin-hook-analyzer）；评论和回复另有技能（linkedin-comment-writer、linkedin-reply-manager），不过本目录适用于任何粘贴进来的短文本；向作者访谈缺失的故事或数字属于 linkedin-story-interviewer，本技能只报告数字缺失。它不对任何自动分类器如何评分作出承诺，也不试图击败分类器，目标读者是人。所有处理在本地对用户提供的文本离线运行，不会发布、定时、抓取或发送到任何地方，用户需自行把完成的草稿粘贴到 LinkedIn。所有允许量和权重都是编辑启发式，并非硬性事实。

技能介绍