用途：从学术文本中检测并消除 AI 写作模式，依据维基百科「Signs of AI writing」指南，支持英文与中文。核心思路是 LLM 倾向输出统计上最可能的结果从而形成可识别模式，该技能识别并改写这些模式，同时保留原意并注入真实语气。
主要能力：三阶段流程——阶段一检测并评分，输出被标记段落与初始分；阶段二改写与润色，注入人味；阶段三校验并评分，输出前后对比与差异报告。评分体系为五维各 10 分、共 50 分，维度含直接性、节奏、信任度、真实性、密度，各维度目标不低于 7 分，学术论文目标不低于 35/50，投稿级不低于 40/50。
使用方式：先收集偏好——输入来源（文件路径、目录或粘贴文本）、语言（英文/中文/双语自动检测）、写作场景（学术论文/技术报告/博客文章/通用散文）、改写力度（保守/均衡/激进）。自动模式下默认处理当前目录所有 .tex 文件，自动检测语言，采用学术论文场景与均衡力度，并跳过确认提示。可选预载步骤：若存在 .workflow/codebase/ARCHITECTURE.md 则读取项目上下文；可运行 maestro load --type spec --category coding 载入编码规范；可运行 maestro search "academic writing research paper" --json 取前 5 条作为先验上下文，均为可选，缺失时照常执行。
限制与规则：不得丢失技术主张、数据与具体事实；保守模式下只标记问题由用户决定；学术语域保持正式但自然，不使用俚语口语；改写不得破坏 LaTeX 结构，只改散文内容；重写后仍低于阈值则标记人工复核；文件未找到时询问正确路径；中英混排按各段检测语言分别处理；用户不认可修改时提供并排差异，支持按段落接受或拒绝。