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sepia 专业写作规则指南Release Notes、Postmortem、PR回复的6大场景完整改法【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 De-AI 写作技能写作去 AI 味它为 release notes、postmortem、PR 回复等专业文档提供按场景匹配的专业写作规则。本指南带你逐个拆解 6 大场景AI 味文本到底AI在哪以及如何一步步改成真实工程师会写出的样子。为什么专业文档需要专门的 De-AI 规则一句话结构出卖了 AI而不是措辞。一项 2026 年的复现实验用 2,250 篇人类公司博客和 11,250 篇 AI 改写对照仅靠 187 个结构特征就以 98.0 的 macro-F1 将它们分开——AI 文本整齐且自我宣告标题承诺收益、正文开头先报结构、结论复述论点。完整证据库见 research/。所以专业文档的目标不是骗过检测器而是文本承载信息、有立场、听起来出自署名者的手。一套规则、6 个场景sepia 如何路由专业文本sepia 的 SKILL.md 采用先路由、再操作每种文档类型加载共享的 professional-pass.md 加上该场景的一份薄规则文件避免一套标准打天下的错配。文档类型加载的规则文件Release notes / 版本公告release-notes.mdPR / issue 回复、代码评审评论dev-replies.md故障 postmortem / RCApostmortems.md工单、任务单、bug 报告tickets.md技术文章、博客tech-articles.md深度新闻报道journalism.md动笔前先抽样 2–3 篇同一发布场的人类近期产物过去的 release notes、维护者的近期回复对齐语气与长度习惯——目标声音由发布场已有文章定义而不是泛泛的人味。场景一Release Notes 写作规范——用户影响优先读者只关心一个问题要不要升级会坏什么其余都是噪声。典型 AI 痕迹怎么改营销膨胀Excited to announcepowerful new features只陈述改了什么特性本身就是新闻无机制的收益宣称improved performance给出数字或变更本身cold start 1.8s → 0.4s讲历程的开头 展望未来的结尾两段都删。版本号、日期、变更完每条变更都写成对称的长句按用户影响排序破坏性变更放最前release-notes.md 的核心规则破坏性变更在前附精确的迁移步骤命令、配置键、改名后的 flag无证据不宣称——每个 claim 都带 issue/PR 号、commit 范围或带条件的真实基准数字致谢一行带过thanks name for #398不写感谢段落长度跟随发布规模patch 发布就三行别硬撑场景二PR 回复与 issue 回复——答案放第一句人类基线就三个词直接、具体、称量。典型 AI 痕迹怎么改Great catch!Thanks for the detailed report!直接给结论真值得谢时才谢先把问题复述一遍再回答删掉线程里已经有了一句话能答的写成一大列 bullet长度与 stakes 成正比I understand how frustrating this must be直接问你要的复现细节结尾 Hope this helps!内容结束就停dev-replies.md 的 6 条规则答案优先结论在第一句理由按需在后引用工件file.py:214、commit SHA、报错原文——关于代码的说法指向代码本身不同意就直说并给理由不包道歉三明治诚实表达不确定not sure — does it reproduce on 2.4? 胜过三段对冲Wontfix 就说 wontfix一个理由 链接不软化评审评论里明确区分 blocking 与 nit场景三Postmortem 写作——对人无责对机制无情真正的 postmortem 长这样绝对时间戳、精确到代码/配置层的失败机制、诚实的死路、有人认领的行动项。典型 AI 痕迹怎么改mistakes were made通篇没有主语无责 ≠ 无主语点名系统和角色we will improve monitoring and communication改成带负责人和日期的变更add alert on queue depth 10k (owner: infra, due 09-15)对冲的根因a combination of factors下注到你相信的因果链真未知的部分标 unknown对每个模板小节都填满凑篇幅小节靠内容挣长度写不出就一行或删结尾升华可靠性文化停在行动项时间线里最有价值的恰恰是弯路——我们在错误假设上花了 40 分钟是最能教会团队的部分而模型会系统性地省略它。完整规则见 postmortems.md。场景四工单与任务单——标题即结果验收人应该不用问一个问题就能开工并且知道什么时候算完。典型 AI 痕迹怎么改请求之前先写小说级背景只留验收人不知道的信息其余贴链接描述用句子复述标题描述从标题停下的地方开始含糊验收works correctly可测试staging 压测下 p95 200msrefactor the moduleclean up画出边界哪些文件/函数在内哪些明确在外每个模板字段都用散文填满空也是合法值N/A 胜于一堆无物段落标题 结果不是动作Retry queue drops jobs on redeploy远胜 Investigate queue issue。细节在 tickets.md。场景五技术文章——问题先于话题这是 richest 的场景。人类技术文章刻意不均匀有趣的地方深写没意思的地方一行带过至少含一条死路、一条读者可以反对的观点。典型 AI 痕迹怎么改In the world of distributed systems… 式开场从那个故障、那个 bug、那个让你查下去的数字开始分形摘要每节都预告、展开、总结只说一次放在它该在的层级每个备选方案都一段但没有裁决下注一个推荐并给出改变你主意的条件每一步都成功、基准都印证论点写坏在哪、先试了什么、下次会跳过什么没带条件的基准数字机器、版本、数据量、运行次数——缺了就别印数字tech-articles.md 的语气规则第一人称、缩写、一两个 aside——这些人类标记正是专家读者判断这出自真人的依据。场景六深度新闻——导语与正文两种语域导语可以给出结果但正文第一段必须在任何定义之前把一个人、一个地点或一个数字放到读者面前。引用保留说话人的口语纹理结尾停在最后一个事实、最后一句引语或开头那个人上——对 169 篇深度报道的细读中只有 7 篇以总结收尾。journalism.md 要点小标题负责转场段落首不连续使用连接词每个数字带比较基线、上期、或读者已知的参照记者的第一人称用于陈述方法、引导信源、记录沉默——不下报道没建立的结论数字与事实先行圆整、无来源的数字直接不通过10 项共享检查清单一次跑一遍各场景规则文件都薄因为它们叠在共享的 professional-pass.md 上10 项检查逐条跑合并跑会漏聊天机器人残留Great questionI hope this helps——删密度同一内容能否用一半篇幅说完相关性每段是否服务于读者的任务立场需要判断的地方下注一个具体性版本号、数字、file:line在场且真实缺失就问或留 TODO绝不编格式痕迹Title Case 小标题、每节等长、到处都是恰好三条的列表结论残留In summary 复述——内容结束就停模板化同一个句式框架反复循环节奏雷同段落、句子长度处处均一人类专业文本是参差的流畅度大声读一遍——没人会在邮件里这么说就重写⚠️ 关键原则slop 是累积的——单点命中不算数成簇出现就是重写信号。而常规结构changelog 分类、issue 模板、正式语域属于白名单不算 AI 痕迹。4 个操作入口从诊断到重写装好 sepia 后安装方法见 README.md有 4 个操作直接对应不同深度的修改需求操作含义什么时候用/sepia-write新写动笔前先读场景规则文件架构和语域决定先行/sepia-review只诊断、不改先拿到带引用证据的缺陷清单再决定怎么动/sepia-refactor最小原地修改两阶段先出完整缺陷清单再逐条改、从最深层改起/sepia-recreate完全重写缺陷是结构性的、文本又够短时推倒重建更便宜⚠️ 两阶段协议不可跳过不带缺陷清单的改写会让 AI 指纹更显眼——这是实测过的。编辑动作整体偏删除74% 替换 / 18% 删除 / 8% 插入拿不准就砍。6 大场景的规则文件、10 项清单和模型指纹都开源在 skills/sepia/references/ 下每条规则都能追到证据出处。下次写 release notes 之前先花一分钟跑一遍/sepia-review。【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 sepia 专业写作规则指南：Release Notes、Postmortem、PR回复的6大场景完整改法
sepia 专业写作规则指南Release Notes、Postmortem、PR回复的6大场景完整改法【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 De-AI 写作技能写作去 AI 味它为 release notes、postmortem、PR 回复等专业文档提供按场景匹配的专业写作规则。本指南带你逐个拆解 6 大场景AI 味文本到底AI在哪以及如何一步步改成真实工程师会写出的样子。为什么专业文档需要专门的 De-AI 规则一句话结构出卖了 AI而不是措辞。一项 2026 年的复现实验用 2,250 篇人类公司博客和 11,250 篇 AI 改写对照仅靠 187 个结构特征就以 98.0 的 macro-F1 将它们分开——AI 文本整齐且自我宣告标题承诺收益、正文开头先报结构、结论复述论点。完整证据库见 research/。所以专业文档的目标不是骗过检测器而是文本承载信息、有立场、听起来出自署名者的手。一套规则、6 个场景sepia 如何路由专业文本sepia 的 SKILL.md 采用先路由、再操作每种文档类型加载共享的 professional-pass.md 加上该场景的一份薄规则文件避免一套标准打天下的错配。文档类型加载的规则文件Release notes / 版本公告release-notes.mdPR / issue 回复、代码评审评论dev-replies.md故障 postmortem / RCApostmortems.md工单、任务单、bug 报告tickets.md技术文章、博客tech-articles.md深度新闻报道journalism.md动笔前先抽样 2–3 篇同一发布场的人类近期产物过去的 release notes、维护者的近期回复对齐语气与长度习惯——目标声音由发布场已有文章定义而不是泛泛的人味。场景一Release Notes 写作规范——用户影响优先读者只关心一个问题要不要升级会坏什么其余都是噪声。典型 AI 痕迹怎么改营销膨胀Excited to announcepowerful new features只陈述改了什么特性本身就是新闻无机制的收益宣称improved performance给出数字或变更本身cold start 1.8s → 0.4s讲历程的开头 展望未来的结尾两段都删。版本号、日期、变更完每条变更都写成对称的长句按用户影响排序破坏性变更放最前release-notes.md 的核心规则破坏性变更在前附精确的迁移步骤命令、配置键、改名后的 flag无证据不宣称——每个 claim 都带 issue/PR 号、commit 范围或带条件的真实基准数字致谢一行带过thanks name for #398不写感谢段落长度跟随发布规模patch 发布就三行别硬撑场景二PR 回复与 issue 回复——答案放第一句人类基线就三个词直接、具体、称量。典型 AI 痕迹怎么改Great catch!Thanks for the detailed report!直接给结论真值得谢时才谢先把问题复述一遍再回答删掉线程里已经有了一句话能答的写成一大列 bullet长度与 stakes 成正比I understand how frustrating this must be直接问你要的复现细节结尾 Hope this helps!内容结束就停dev-replies.md 的 6 条规则答案优先结论在第一句理由按需在后引用工件file.py:214、commit SHA、报错原文——关于代码的说法指向代码本身不同意就直说并给理由不包道歉三明治诚实表达不确定not sure — does it reproduce on 2.4? 胜过三段对冲Wontfix 就说 wontfix一个理由 链接不软化评审评论里明确区分 blocking 与 nit场景三Postmortem 写作——对人无责对机制无情真正的 postmortem 长这样绝对时间戳、精确到代码/配置层的失败机制、诚实的死路、有人认领的行动项。典型 AI 痕迹怎么改mistakes were made通篇没有主语无责 ≠ 无主语点名系统和角色we will improve monitoring and communication改成带负责人和日期的变更add alert on queue depth 10k (owner: infra, due 09-15)对冲的根因a combination of factors下注到你相信的因果链真未知的部分标 unknown对每个模板小节都填满凑篇幅小节靠内容挣长度写不出就一行或删结尾升华可靠性文化停在行动项时间线里最有价值的恰恰是弯路——我们在错误假设上花了 40 分钟是最能教会团队的部分而模型会系统性地省略它。完整规则见 postmortems.md。场景四工单与任务单——标题即结果验收人应该不用问一个问题就能开工并且知道什么时候算完。典型 AI 痕迹怎么改请求之前先写小说级背景只留验收人不知道的信息其余贴链接描述用句子复述标题描述从标题停下的地方开始含糊验收works correctly可测试staging 压测下 p95 200msrefactor the moduleclean up画出边界哪些文件/函数在内哪些明确在外每个模板字段都用散文填满空也是合法值N/A 胜于一堆无物段落标题 结果不是动作Retry queue drops jobs on redeploy远胜 Investigate queue issue。细节在 tickets.md。场景五技术文章——问题先于话题这是 richest 的场景。人类技术文章刻意不均匀有趣的地方深写没意思的地方一行带过至少含一条死路、一条读者可以反对的观点。典型 AI 痕迹怎么改In the world of distributed systems… 式开场从那个故障、那个 bug、那个让你查下去的数字开始分形摘要每节都预告、展开、总结只说一次放在它该在的层级每个备选方案都一段但没有裁决下注一个推荐并给出改变你主意的条件每一步都成功、基准都印证论点写坏在哪、先试了什么、下次会跳过什么没带条件的基准数字机器、版本、数据量、运行次数——缺了就别印数字tech-articles.md 的语气规则第一人称、缩写、一两个 aside——这些人类标记正是专家读者判断这出自真人的依据。场景六深度新闻——导语与正文两种语域导语可以给出结果但正文第一段必须在任何定义之前把一个人、一个地点或一个数字放到读者面前。引用保留说话人的口语纹理结尾停在最后一个事实、最后一句引语或开头那个人上——对 169 篇深度报道的细读中只有 7 篇以总结收尾。journalism.md 要点小标题负责转场段落首不连续使用连接词每个数字带比较基线、上期、或读者已知的参照记者的第一人称用于陈述方法、引导信源、记录沉默——不下报道没建立的结论数字与事实先行圆整、无来源的数字直接不通过10 项共享检查清单一次跑一遍各场景规则文件都薄因为它们叠在共享的 professional-pass.md 上10 项检查逐条跑合并跑会漏聊天机器人残留Great questionI hope this helps——删密度同一内容能否用一半篇幅说完相关性每段是否服务于读者的任务立场需要判断的地方下注一个具体性版本号、数字、file:line在场且真实缺失就问或留 TODO绝不编格式痕迹Title Case 小标题、每节等长、到处都是恰好三条的列表结论残留In summary 复述——内容结束就停模板化同一个句式框架反复循环节奏雷同段落、句子长度处处均一人类专业文本是参差的流畅度大声读一遍——没人会在邮件里这么说就重写⚠️ 关键原则slop 是累积的——单点命中不算数成簇出现就是重写信号。而常规结构changelog 分类、issue 模板、正式语域属于白名单不算 AI 痕迹。4 个操作入口从诊断到重写装好 sepia 后安装方法见 README.md有 4 个操作直接对应不同深度的修改需求操作含义什么时候用/sepia-write新写动笔前先读场景规则文件架构和语域决定先行/sepia-review只诊断、不改先拿到带引用证据的缺陷清单再决定怎么动/sepia-refactor最小原地修改两阶段先出完整缺陷清单再逐条改、从最深层改起/sepia-recreate完全重写缺陷是结构性的、文本又够短时推倒重建更便宜⚠️ 两阶段协议不可跳过不带缺陷清单的改写会让 AI 指纹更显眼——这是实测过的。编辑动作整体偏删除74% 替换 / 18% 删除 / 8% 插入拿不准就砍。6 大场景的规则文件、10 项清单和模型指纹都开源在 skills/sepia/references/ 下每条规则都能追到证据出处。下次写 release notes 之前先花一分钟跑一遍/sepia-review。【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