用途：对发布前的中文文章做深度润色，去除表层与结构层面的 AI 写作痕迹，让文章读起来更像真人写作。
主要能力与流程：先判断内容类型（narrative、analysis、casual、technical，未确定时默认 narrative，不同类型影响口语化尺度）；Step 1 调用 humanizer-zh 处理表层痕迹（宣传性语言、模糊归因、AI 高频词、破折号滥用、三段式等）；随后执行 Step 2 至 Step 9 的结构性检查——句子长度方差、段落高度方差、过渡词多样性、AI 套话扫描、第二人称分布、口语插入、总结性句子、结尾质量。判定标准与修复方法位于 references/check-criteria.md，润色加减法与克制要求位于 references/polish-principles.md，输出模板位于 references/output-template.md。
使用方式：给出待润色文本即可触发。完成后输出结构化报告，含内容类型、humanizer-zh 处理状态、8 项结构性检查结果、修改摘要、5 维度 50 分制润色评分以及润色后完整文本。humanizer-zh 是前置依赖，可用 Skill(humanizer-zh) 校验；缺失时跳过 Step 1，继续 Step 2-9，并在报告中标注未处理表层痕迹。文本为空时提示提供文本；少于 100 字时跳过句长与段高方差检查，仅做套话和结尾检查。
适用场景：中文文章发布前润色、降低 AI 味、改善行文节奏与活人感，覆盖叙事、分析、口语化文案和技术文档等类型。
限制：润色不是重写，需保留核心信息、结构与风格；不得添加虚假个人经历或编造对话；不删除有实质内容的长句；历史、科技类内容准确性优先于口语化；原文已自然时不应为润色而润色。具体阈值、词表与评分细则等以参考文件为准，资料未提供其完整内容。