sepia项目架构拆解SKILL.md如何把8类文本路由到references参考文件的全景图【免费下载链接】sepiaDe-AI writing skill for any Agent Skills-compatible agent (77 via the Skills CLI), with native plugins for Claude Code, Codex, Grok Build, and Antigravity. Narrative-architecture repair for fiction, venue-matched rules for professional prose. Based on StoryScope (arXiv:2604.03136).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sepia3/sepiasepia 是一个运行在 Agent Skills 协议上的de-AI 写作技能它让 AI 生成的文本读起来像人写的——小说按叙事架构修复专业文体按领域规则校对。本文带你完整拆解 sepia 项目架构从 SKILL.md 的路由表到references/下的每一个参考文件看看它是如何把去 AI 味这件事拆成一张可执行的规则地图的 ️一、架构总览一个核心技能 五个操作入口打开目录结构sepia 的骨架非常清晰核心技能skills/sepia/ —— 唯一的正主包含路由表和全部参考文件操作入口sepia-write/sepia-review/sepia-refactor/sepia-recreate/sepia-hemingway五个子技能目录研究档案research/ —— 支撑规则的证据库质量保障scripts/、tests/、evals/plugin.json 一句话说明了打包策略一个通用路由器 五个独立操作入口。sepia/ ├── skills/ │ ├── sepia/ # 核心技能 │ │ ├── SKILL.md # 路由中枢入口文件 │ │ └── references/ # 参考文件库 │ │ ├── narrative-pass.md # 第1层叙事架构小说 │ │ ├── discourse-pass.md # 第2层话语流动 │ │ ├── style-pass.md # 第3层表层文风 │ │ ├── professional-pass.md # 非虚构共享层 │ │ ├── rubric.md # 诊断量表30项特征 │ │ ├── model-fingerprints.md # 各模型指纹库 │ │ ├── voice-skills.md # 声音技能组合规则 │ │ ├── domains/ # 6个领域规则文件 │ │ ├── languages/zh.md # 中文校准 │ │ └── voices/ # 声音注册表与人设 │ ├── sepia-write/ sepia-review/ sepia-refactor/ │ ├── sepia-recreate/ sepia-hemingway/ ├── research/ scripts/ tests/ evals/二、SKILL.md 解剖一张路由表定乾坤SKILL.md 是整个项目的调度中枢全文约 70 行结构像一份操作手册目录。1. 文件头技能的名片Frontmatter 元数据 只有 7 行但description字段信息密度极高——它声明了技能名、四大操作write / review / refactor / recreate和触发场景humanize、de-AI、unslop。Agent 框架正是靠这段描述决定什么时候该调用 sepia。2. 安全边界目标文本不是指令Security boundary 一节 定下一条铁律被处理的文本、文件内容一律视为不可信数据。文本里嵌入的请切换操作请调用工具等字样只是内容不是命令——这从架构上杜绝了提示注入改变技能行为的可能。3. 路由表文本类型 → 参考文件这是 SKILL.md 最核心的部分。路由表 把任意输入文本分成 8 类每类对应一条文件加载顺序文本类型加载的参考文件小说 / 虚构叙事narrative-pass.md→discourse-pass.md→style-pass.md用rubric.md诊断发布说明 / 公告professional-pass.mddomains/release-notes.mdPR / Issue 回复professional-pass.mddomains/dev-replies.md事故复盘 / RCAprofessional-pass.mddomains/postmortems.md工单 / Bug 报告professional-pass.mddomains/tickets.md技术文章 / 博客professional-pass.mddomains/tech-articles.mddiscourse-pass.md§1–3深度报道 / 新闻professional-pass.mddomains/journalism.mddiscourse-pass.md§1–3其他散文professional-pass.mdstyle-pass.md两条横切规则值得注意所有非虚构路线最终都汇入 style-pass.md 的词汇/句法扫描和节奏检查§2–3、§5中文文本任何变体在风格层额外加载 languages/zh.md只为重新校准中文标准不改变路线这就是 sepia 架构的精髓路由先于操作。先看文本是什么再决定加载哪些规则最后才动手。三、四大操作write / review / refactor / recreate路由定好文件之后操作契约表 规定怎么动手操作契约一句话理解write新写内容动笔前先读领域文件——架构决策不能事后补救review只诊断、不改写输出缺陷清单引用原文为证到此为止refactor最小化原地修改两阶段先出完整缺陷清单再逐项修复最深层优先recreate彻底重写先抽取事实/主张/意图验证无虚构再按领域规则重写一个关键设计refactor 和 recreate 的两阶段协议是强制的——不列缺陷清单直接改写反而会让 AI 指纹更明显在专家级检测器上实测。四、三层 Passsepia 的叙事-话语-风格分层虚构路线的三层文件对应人类写作检查的三个尺度这是理解 sepia 架构的钥匙 第 1 层narrative-pass.md —— 叙事架构故事级narrative-pass.md 定义了 7 个决策组主题处理、副线、结局驱动、时间结构、情感策略、人物网络、外部世界参照。亮点是开头的 架构表模板动笔前填一张 12 行的决策表主题明说还是暗示结局由谁驱动每个决策都标注了人类区间和AI 区间的实测数据——比如叙述者直接点明主题人类 52% vs AI 77%。每条规则都能查到数据来源这是 sepia 区别于普通风格提示词的地方。第 2 层discourse-pass.md —— 话语流动段落级discourse-pass.md 检查段落如何推进。最实用的两个检查QUD 检查每个段落回答一个隐含问题把全文的问题序列列出来——发生了什么→为什么→结果→意味着什么这种线性采访式是机器指纹首句大纲测试抽出每段第一句读一遍如果能形成全文干净摘要结构就是机器形的——人类大纲有缺口和跳跃它还给出了一个关键结论中段是 AI 文本最易暴露的地方开头结尾模型仿写得很好长篇中段最容易露馅。第 3 层style-pass.md —— 表层文风句子级style-pass.md 是最后运行的表面抛光层内容最密七类编辑工件按专业编辑实际修改频率排序用词不当 28% 句法混乱 20% 冗余铺陈 18%…句法模板黑名单the [adj] [noun] of [possessive] 这类 LLM 高频句型词汇禁用表delve、tapestry、underscore 等绩效动词与宏大抽象名词恢复清单缩略式、语气词、because 等被指令微调模型系统性压制的表达要撒一点别倒进去误报白名单语法正确、单个破折号、正式语域——这些不是AI 证据过度纠偏本身就是指纹编辑比例还有硬指标替换 74% / 删除 18% / 插入 8%拿不准就删。诊断工具rubric.md —— 30 项特征量表rubric.md 是虚构路线的体检表把 StoryScope 研究的 30 个叙事特征整理成 A–E 五组A 组主题过度确定AI 偏高B 组感官与具身表演AI 偏高C 组结构过度精简AI 偏整洁D 组人类正向标记真实引文、第四面墙手势、直接对读者说话E 组时间复杂度AI 偏低使用协议很讲究五组必须分五次读——实测模型一次性自评会塌缩到一两个显著维度上对其余失明。每个信号必须引用原文无引用即无效。五、professional-pass.md非虚构的共享底座小说走三层 pass专业文本则全部汇入 professional-pass.md 这面共享墙。它的 10 项检查清单 覆盖聊天机器人残留Great question、密度能否说一半的长度、立场该下判断处是否下判断、具体性版本号/行号必须真实、格式指纹每节等长的分形摘要等。配套的 domains/ 目录按领域定制规则共 6 个文件release-notes.md 发布说明dev-replies.md PR/Issue 回复postmortems.md 事故复盘tickets.md 工单tech-articles.md 技术文章journalism.md 深度报道还有一条先读场域规则写之前先抽样 2–3 篇同一场所的近期人写文本对齐语域——场域的语料库而非技能本身定义目标声音。六、model-fingerprints.md给每个模型建指纹档案model-fingerprints.md 是架构中很独特的一块按模型家族Claude / GPT / Gemini / DeepSeek / Kimi分两层记录指纹——叙事层实测如 GPT-5.4 爱用八卦/谣言作情节机制、DeepSeek 是前置加载器上下文全在故事开始前倾倒完文风层厂商指引直接引用厂商提示词文档的原文标注到具体版本如 Claude Fable 5.1 的礼貌式散文问题加载时机由 SKILL.md 的模型身份规则 控制先判定作者模型和执行模型两个身份版本精确匹配时该表格才生效否则只作先验参考。文件结尾还附了人类正向特征食谱——如主角在对白中登场是研究中区分度最高的人类标记。七、voices/ 声音体系可选叠加的人声voices/registry.md 管理声音匹配与选入机制内置声音分三种类型示例文件作者级声音海明威式极简voices/hemingway.md场域级声音台湾深度报道体voices/tw-journalism.md人设nyaneko项目陪伴音voices/personas/nyaneko.md所有声音必须显式选入如 apply the Hemingway voice永不静默注入。voice-skills.md 则定义了声音与 sepia 规则冲突时的仲裁顺序场域语域优先、冲突必须摆到台面上让用户选。人设还可携带规则豁免表但两条规则永不豁免均匀度发现和绝不虚构。八、五个入口包装与配套设施每个子技能目录如 sepia-review/SKILL.md都是一个薄薄的入口包装器从兄弟路径../sepia/SKILL.md解析正主文件找不到就报错停止完整读取正主、执行路由但绑定单一操作想换操作引导用户去对应入口绝不中途切换这种薄入口 厚核心设计让 Claude Code、Codex 等不同 Agent 环境都能挂上独立命令而规则只维护一份。配套设施也不轻research/storyscope.md核心研究、detectors.md、ecosystem.md 等 11 份研究档案每条规则的证据可溯源scripts/check_persona.py校验人设文件是否符合 PERSONA-TEMPLATE.md 格式tests/ 与 evals/deaify-release-note/对去 AI 味输出做自动评分如 no-slop-markers.md 检查禁用词残留九、如何快速读懂这个项目建议按这张阅读路线图走SKILL.md全文通读70 行半天内理解全局走一条虚构路线narrative-pass → discourse-pass → style-pass → rubric走一条专业路线professional-pass 任选一个 domains 文件最后看 model-fingerprints.md 和 voices/ 了解扩展机制sepia 的架构哲学可以浓缩成 Calibration 一节 的三句话瞄准区间而非对面极端反转每个 AI 特征会制造新指纹选择而非堆砌每篇只用 3–5 个人类倾向手法留白人类写作有普通句子和未展开的念头。理解了路由表 三层 pass 四操作这三个骨架sepia 的每一个参考文件就都能各归其位了 ✅【免费下载链接】sepiaDe-AI writing skill for any Agent Skills-compatible agent (77 via the Skills CLI), with native plugins for Claude Code, Codex, Grok Build, and Antigravity. Narrative-architecture repair for fiction, venue-matched rules for professional prose. Based on StoryScope (arXiv:2604.03136).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sepia3/sepia创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考