用途：對繁體中文文章進行兩階段深度分析，先以 Python 腳本產出客觀量化指標，再由 LLM 基於數據與原文做質性解讀，最終整合為 Markdown 格式的「文章指紋報告」。
主要能力：量化階段涵蓋基礎統計（字數、段落、句數、標點密度）、詞彙豐富度（TTR、Hapax Legomena、詞頻、功能詞指紋）、句式節奏（句長熵、變異係數、四字格密度、氣口分佈）、語域特徵（文白比、成語密度、字頻層級、外來語密度）與段落情感弧線。質性階段涵蓋引用與典故圖譜、論證結構角色標記、修辭手法清單、主題結構與轉折分析。所有指標附行號或段落編號。
使用方式：先安裝依賴 pip install jieba --break-system-packages -q，再執行 python3 /path/to/skill/scripts/zh_analyzer.py /path/to/article.txt，腳本輸出 JSON 至 stdout。若使用者貼入文字，先存為 /home/claude/article_input.txt。報告儲存為 /mnt/user-data/outputs/article_analysis_report.md 並以 present_files 呈現。
適用場景：中文文章風格分析、寫作研究、文本比較與教學。
限制：行號採 1-based indexing，段落以空行分隔；四字格偵測不限成語；文白比與情感分析均為粗估，基於特徵詞表，非精確語言學標注；文章少於 200 字時跳過部分統計指標並註明原因。