WaterPaper / 水论文

Overview

本技能支持两大工作模式：

1. 论文写作模式：从一句话出选题→真实文献采集→大纲→写作→图表→成稿，稳定生成格式规范、参考文献真实可核验的中文本科课程期末论文（3000-8000 字）
2. 检测/改写模式：对已有论文进行 5 维度 AIGC 特征深度分析 + 7 大技法智能改写，降低 AI 检测率

水论文不是真的水——而是让选题、文献、格式这些体力活自动化，把你的时间用在更有价值的事情上。

Mode Routing（模式路由）

根据用户意图自动判断工作模式：

触发论文写作模式的关键词："写论文""撰写""生成论文""毕业论文""帮我写""写一篇" → 执行下方「论文写作模式」流程（第 1-12 步）

触发检测/改写模式的关键词："分析""检测""改写""降低AI率""降AI""AIGC""AI率" → 执行「检测/改写模式」流程（参考 prompts/detection_pass.md）

如果意图不明确，使用 AskUserQuestion 询问：

1. "撰写新论文（论文写作模式）"
2. "检测或改写已有论文（检测/改写模式）"

核心差异化能力：

1. 格式提取：支持用户上传学校模板 .docx / .doc 或粘贴格式要求，自动提取并严格按模板排版（.doc 自动转换为 .docx）
2. 选题工作流：根据用户需求生成 5 角度 × 2 选题的结构化选题表
3. 真实文献采集：通过多源爬虫脚本抓取真实学术文献，杜绝编造
4. HTML 科研图表：用 HTML/CSS/JS 绘制科研级别图表，Playwright 渲染为 PNG 插入正文
5. 完整交付链：格式 → 选题 → 文献 → 大纲 → 正文 → 图表 → DOCX，一步到位
6. AIGC 检测+改写：5 维度语义分析定位 AI 痕迹 + 7 大改写技法精准降AI（新增）

Hard Gates

以下规则不可违反：

1. 用户提出论文需求后，必须先索要学校模板或格式要求：
   • 路径示例：D:\学校论文模板.docx
   • 或粘贴：格式要求文字描述
   • 如果用户明确说"没有模板，用默认格式"，才能跳过格式提取
2. 收到模板或格式描述后，必须先完成格式提取和分析，回传给用户确认，才能进入选题。
3. 选题阶段必须生成 5 个角度 × 每个角度 2 个选题 = 共 10 个选题，等待用户确认后才能继续。
4. 选题确认后，必须先跑文献采集脚本，拿到真实文献列表，再生成大纲。禁止先写大纲再补文献。
5. 参考文献必须全部来自采集脚本的真实输出，禁止 AI 自行编造任何参考文献条目。
6. 文献采集脚本跑完后，必须向用户展示文献核验清单，标注每个条目的来源和可信度，由用户确认保留哪些。
7. 正文中出现的数据、观点、引用必须标注对应文献编号，确保句句有出处。
8. 图表必须通过 HTML 文件渲染为 PNG 插入，禁止使用 Mermaid/PlantUML 占位（课程论文不需要系统架构图）。每篇文章至少 3 张图或表，3000 字短文也须满足。图表生成全程自动完成：写完正文后自动扫描插图位置 → 自动判断图表类型 → 自动生成 HTML → 自动渲染 PNG → 自动插入正文。禁止询问用户"是否需要生成图表""生成什么类型""放在哪里"等问题。 8a. 如果论文内容确实不适合配图（如纯理论思辨且无数据、无流程、无框架），可以跳过图表生成，但必须在最终交付时说明原因。
9. 最终交付物必须包含 .docx 成稿，文件名使用论文标题。
10. 如果爬虫脚本运行失败或返回空结果，必须如实告知用户，不得偷偷用 AI 编造文献替代。
11. 生成 DOCX 时，如果用户提供了模板/格式要求，必须使用提取的样式配置，不能退回默认格式。
12. 写作阶段必须应用 D0-D7 降AI约束（参考 prompts/humanize_constraints.md，默认 medium 档；参考 references/ai_pattern_taxonomy.md 了解 30+ AI 模式；参考 references/paperpass_patterns.md 了解 PaperPass 五大致命模式及破解实例；参考 references/ai_vocabulary_blacklist.md 了解三级词汇黑名单；参考 references/term_whitelist.md 了解术语保护白名单），不得使用禁用的 AI 高频连接词和套话。
13. 成稿前必须运行 python tools/humanize_check.py <paper.md> --markdown 验证，句长标准差 ≥ 6、连接词密度 ≤ 8/千字、无红色高风险词、无术语保护违规 才能交付。
14. 所有产物（中间产物 + 最终交付物）必须存放在 papers/{YYYYMMDD}_{序号}/ 目录下，文件名统一使用 {YYYYMMDD}_{序号}_{描述}.{ext} 格式。包括论文 .md 终稿、.docx 成稿、图表 .png 渲染成品。禁止将任何产物散落在用户模板文件所在目录。
15. 降AI检查通过后，必须运行 prompts/plagiarism_pass.md 降重流程，对全文中高风险段落（标准定义、文献综述、方法描述、结论汇总）进行深度语义改写，确保通用知识表述不与现有文献雷同。

检测/改写模式 Hard Gates：

16. 检测论文时，必须先读取全文再进行 5 维度语义分析，不得跳过任何维度。
17. 检测报告必须包含完整的维度评分表、段落级分析和改写优先级排序。
18. 改写时必须遵循 9 大改写技法优先级（句式重构 > 破解模板 > 碎片化断句 > 论证补全 > 概念具象 > 空行破并列 > 困惑度提升 > 风格断裂 > 添加主语），详见 references/rewrite_methods.md。PaperPass 五模式优先使用技法八（碎片化断句）和技法九（空行分段破并列），详见 references/paperpass_patterns.md。
19. 改写后必须运行 python tools/humanize_check.py <file> --markdown 验证通过（句长标准差 ≥ 6、连接词密度 ≤ 8/千字、无红色高风险词、无术语保护违规）。
20. 检测/改写产物必须放入 papers/{YYYYMMDD}_{序号}/ 目录，与写作模式产物管理规则一致。

Execution States

intake → format_confirmed → topic_selection → topic_confirmed → literature_collected → outline_confirmed → writing → humanize_check → plagiarism_check → delivery

1. intake — 收集需求信息，确认课程、学科、字数，索要模板或格式要求
2. format_confirmed — 已完成模板/格式分析，样式配置已确认
3. topic_selection — 已生成 10 个选题，等待用户选择
4. topic_confirmed — 用户已选定题目
5. literature_collected — 文献爬虫已完成，文献池已确认
6. outline_confirmed — 大纲和字数预算已确认
7. writing — 正文写作中
8. humanize_check — 降AI检查完成（句长/连接词/套话扫描通过）
9. plagiarism_check — 降重处理完成（高风险区域深度语义改写通过）
10. delivery — 已交付全部产物

状态约束：

• 未进入 format_confirmed 前，禁止生成选题（除非用户明确说用默认格式）
• 未进入 topic_confirmed 前，禁止运行文献采集
• 未进入 literature_collected 前，禁止生成大纲
• 未进入 outline_confirmed 前，禁止写正文
• 未通过 humanize_check 前，禁止进入 plagiarism_check
• 未通过 plagiarism_check 前，禁止进入 delivery
• 若用户中途更换选题，状态退回 topic_selection
• 若用户中途更换模板，状态退回 format_confirmed

Detection Mode Execution States

intake → language_detected → doc_loaded → analysis_done → report_done → rewrite_done → verified → delivery
                                                                    ↑                      ↑
                                                            paperpass_feedback ──→ targeted_rewrite

1. intake — 接收用户提供的论文（.docx 路径 或 粘贴文本）+ 可选学科类型
2. language_detected — 语言检测完成（中文/英文自动识别）
3. doc_loaded — 文档读取完成（docx_io.py 或文本解析）
4. analysis_done — 5 维度语义分析完成
5. report_done — 检测报告已输出，用户已选择后续操作
6. rewrite_done — 改写完成（仅当用户选择改写时）
7. paperpass_feedback — 用户提供 PaperPass 检测报告反馈（新增子状态：从报告提取 50+ 片段，映射到段落，执行针对性 PaperPass 五模式破解）
8. verified — humanize_check.py 验证通过
9. delivery — 检测报告 / 改写后 .docx 已交付

Core Flow — 论文写作模式

1. 需求收集 (intake)

用户首次提出论文需求时，必须确认：

信息项	说明	示例
课程名称	哪门课的期末论文	《管理学原理》
学科领域	论文所属学科	企业管理 / 计算机科学 / 经济学
字数要求	正文字数范围	5000 字
格式要求	引用格式、排版要求	GB/T 7714
偏好方向	用户感兴趣的方向（可选）	数字化转型

如果用户未提供上述信息，必须主动询问。

2. 格式提取 (format_confirmed)

用户首次提出需求时，必须主动索要格式输入（二选一）：

我需要了解你学校的论文排版要求。你可以：

A. 提供学校论文模板文件，如：D:\论文模板.docx 或 D:\论文模板.doc
B. 直接粘贴格式要求，如："标题黑体二号居中，正文宋体小四..."

如果没有模板也没有格式要求，我会使用默认格式。

如果用户提供了 .docx 模板：

1. 运行 python tools/analyze_template.py <模板路径> --json-out style_profile.json --text-out template_text.txt
2. 读取 style_profile.json 获取正则提取的结构化样式
3. 读取 template_text.txt，由 LLM 逐段分析全文，发现正则遗漏的格式特征（详见 prompts/format_extractor.md 中"LLM 全量文字分析"部分）
4. 合并两套结果，检查冲突项
5. 将格式分析结果回传用户确认

如果用户粘贴了格式要求：

1. 按照 prompts/format_extractor.md 中的维度解析文字描述
2. 将字号映射（"小四" → 12pt, "二号" → 22pt 等）
3. 构建结构化样式配置
4. 回传格式分析表给用户确认

如果用户说"没有模板，用默认格式"：

• 直接使用 references/default_format.md 的默认格式
• 跳过格式提取，进入选题阶段

格式分析回传必须包含：

1. 格式配置表（所有元素：字体、字号、加粗、对齐、行距、缩进）
2. 与默认格式的差异/冲突项
3. 样式配置文件路径（如有）

必须明确等待用户确认格式后，才能进入选题阶段。

3. 选题生成 (topic_selection)

基于用户需求，生成 5 个角度 × 每个角度 2 个选题 = 10 个选题。

选题生成规则：

• 每个角度必须是不同的切入点（理论分析 / 案例分析 / 实证研究 / 比较研究 / 应用研究）
• 每个选题必须具体、可操作，不能是空泛标题
• 选题难度应与本科课程论文匹配
• 必须考虑文献可得性（过于冷门的选题会导致文献采集失败）

输出格式：

## 选题方案

### 角度一：[切入点名称]
1. **[选题标题]** — [一句话说明研究内容和可行性]
2. **[选题标题]** — [一句话说明研究内容和可行性]

### 角度二：[切入点名称]
...

选题展示后，等待用户选择 1 个。

4. 文献采集 (literature_collected)

用户确认选题后，立即运行文献采集脚本。

采集流程：

1. 根据选题提取 3-5 组关键词（中文 + 英文）
2. 调用 tools/literature_scraper.py 逐关键词搜索
3. 脚本返回结果后，AI 进行去重和相关性初筛
4. 生成文献核验清单展示给用户

文献采集规则：

• 中文文献目标：5-8 篇（优先近 5 年核心期刊）
• 英文文献目标：2-3 篇（优先有 DOI 的期刊论文）
• 总数目标：8-12 篇
• 不达目标时如实告知，不编造

文献核验清单展示格式：

| # | 标题 | 作者 | 年份 | 来源 | 可信度 | 相关性 |
|---|------|------|------|------|--------|--------|
| 1 | ... | ... | 2022 | CNKI | ✅高 | ⭐⭐⭐ |
| 2 | ... | ... | 2020 | 百度学术 | ⚠️中 | ⭐⭐ |

用户确认后进入大纲阶段。

5. 大纲生成 (outline_confirmed)

基于选题和文献池，生成论文大纲。

课程论文标准结构：

1. 摘要 + 关键词
2. 引言
3. 正文（2-3 章，根据字数调整）
4. 结论
5. 参考文献

大纲输出格式：

## 论文大纲

### 题目：[论文标题]

### 摘要（约 200 字）

### 关键词：XXX；XXX；XXX

### 一、引言（约 800 字）
- 研究背景
- 研究意义
- 文献综述
- 研究方法

### 二、[正文第一章标题]（约 1500 字）
- 2.1 [小节]
- 2.2 [小节]

### 三、[正文第二章标题]（约 1500 字）
- 3.1 [小节]
- 3.2 [小节]

### 四、结论（约 500 字）

### 参考文献（8-12 篇）

### 字数预算
| 章节 | 目标字数 |
|------|----------|
| 摘要 | 200 |
| 引言 | 800 |
| 正文一 | 1500 |
| 正文二 | 1500 |
| 结论 | 500 |
| **合计** | **4500** |

等待用户确认（可修改章节结构、字数分配），确认后进入写作阶段。

6. 正文写作 (writing)

按章节顺序逐一写作。每写完一章统计字数，超出预算则压缩。写完所有正文后，立即自动扫描并生成全部图表（不询问用户）。

写作规则：

• 每引用一个观点或数据，必须标注文献编号，如 [1]
• 正文语言避免 AI 套话（"具有重要意义""实现了良好效果"等）
• 优先用文献中的具体观点和数据，不写空泛结论
• 引文格式：正文中 [序号]，参考文献列表用 GB/T 7714 格式
• 图表按章节编号：图 1、图 2、表 1、表 2
• 正文中用 <!-- chart: 图表描述 --> 标记需要插图的位置，写完正文后自动生成全部图表并替换占位符

对应资源：

• prompts/chapter_writer.md — 章节写作 prompt

7. 图表生成

正文中需要图表的地方，自动判断并生成科研级 HTML 图表文件，再用 Playwright 渲染为 PNG 插入。全程自动完成，不许询问用户是否生成、生成什么类型、放在哪里。

图表类型：

• 数据对比图（柱状图、折线图）
• 流程图
• 理论框架图
• 表格（复杂表格）

图表规则：

• 每篇文章至少 3 张图或表（Hard Gate），在此基础上每 1500-2000 字再增配 1 张，写完正文后自动扫描需要插图的位置并全部生成
• 图题置于图下方，表题置于表上方
• 图表必须与正文内容直接相关
• 图表来源如果是引用文献数据，需在题注中标注 （数据来源：[X]）
• 图表类型和内容由 AI 根据上下文自行判断决定，不询问用户

对应资源：

• prompts/chart_designer.md — 图表设计 prompt
• tools/render_html_chart.py — HTML 渲染脚本

8. DOCX 成稿

生成格式规范的 .docx 文件。

如果用户提供了模板/格式要求：

• 必须使用 analyze_template.py 输出的样式配置
• 模板提取的样式已内置在 generate_paper_docx.py 中，通过 -i 参数指定图表目录：

  python tools/generate_paper_docx.py paper.md -o 论文标题.docx -i charts/
  

• 不得退回默认格式

如果用户使用默认格式：

• 默认格式如下：
  • 论文标题：黑体二号加粗居中
  • 摘要/Abstract 标题：黑体小四加粗居中
  • 摘要正文：宋体小四
  • 关键词：黑体小四加粗，"关键词："标签加粗，内容宋体小四
  • 一级标题：黑体小三加粗
  • 二级标题：黑体四号加粗
  • 正文：宋体小四，1.5 倍行距，首行缩进 2 字符
  • 参考文献：宋体五号，悬挂缩进（GB/T 7714 格式）
  • 图题：宋体五号居中
  • 表题：宋体五号居中加粗

对应资源：

• tools/generate_paper_docx.py — DOCX 生成脚本
• tools/analyze_template.py — 模板格式提取脚本
• prompts/format_extractor.md — 格式提取 prompt
• references/default_format.md — 默认格式规范

9. 最终检查

交付前检查：

• 所有参考文献是否来自爬虫真实输出
• 正文引用编号是否与参考文献列表一一对应
• 文献核验清单中是否有"不可信"条目
• 字数是否在目标范围内
• 图表编号是否连续
• .docx 文件是否真实生成
• 文件名是否为论文标题
• 降AI检查是否通过（python tools/humanize_check.py <paper.md> --markdown）

10. 降AI检查（humanize_check）

在降重处理之前，对完整论文运行降AI验证：

python tools/humanize_check.py paper.md --markdown --write

检查通过标准：

• ✅ 句长标准差 ≥ 6
• ✅ 连接词密度 ≤ 8/千字
• ✅ 无红色高风险词（references/ai_vocabulary_blacklist.md）
• ✅ 未检测到 AI 高频套话
• ✅ 无长横线分隔符
• ✅ 无术语保护违规（references/term_whitelist.md）

如果未通过：

1. 根据 humanize_report.md 中的问题列表逐项修复
2. 对问题段落使用 prompts/humanize_pass.md 的改写流程（含模式扫描 + 句式多样化 + 语气自然化 + 逻辑人性化）
3. 重新运行检查直到通过

仅限用户明确要求时才产出 humanize_matrix.md（改动记录矩阵）。 日常课程论文默认只做检查和修复，不产出矩阵。

11. 降重处理（plagiarism_check）

降AI检查通过后，对论文运行降重处理（参考 prompts/plagiarism_pass.md）：

处理重点：

1. 标准定义段：重新组织语序，增加上下文特定说明
2. 文献综述段：分类归纳，融入个人视角，避免逐一罗列
3. 方法描述段：增加"为什么选择此方法"的动机说明
4. 结论总结段：用具体发现替换泛泛总结

处理规则：

• 应用表述角度转换（"是什么" → "为什么"；"做什么" → "怎么做"）
• 应用引用归并（多源合并引用，按主题分类）
• 全程保护专业术语（对照 references/term_whitelist.md）

该步骤为必执行步骤。如果论文内容特殊（如纯原创理论、无标准定义段），可以快速通过但必须在最终交付时说明跳过了哪些区域及原因。

12. 中间产物管理

每次运行产生的中间文件必须集中管理，不得散落在用户模板文件所在目录。

目录规则：

• 所有中间产物写入 papers/{YYYYMMDD}_{序号}/ 目录
• 序号从 001 起递增，同一次运行共享同一序号
• 示例：papers/20260621_001/

命名规则：

• 所有文件使用 {YYYYMMDD}_{序号}_{描述}.{ext} 前缀
• 示例：20260621_001_style_profile.json、20260621_001_literature_cn.json

中间产物清单（必须归档到 papers/）：

产物	命名示例	产生阶段
样式配置 JSON	{ts}_style_profile.json	format_confirmed
模板文本 TXT（脚本自动导出）	{ts}_template_text.txt	format_confirmed
中文文献 JSON	{ts}_literature_cn.json	literature_collected
英文文献 JSON	{ts}_literature_en.json	literature_collected
图表 HTML 源码	{ts}_fig1_xxx.html	writing
文献核验清单	{ts}_reference_checklist.md	delivery

不清扫的文件（与中间产物一起保留在 papers/ 目录）：

• 论文 .md 终稿 → papers/{YYYYMMDD}_{序号}/{YYYYMMDD}_{序号}_论文终稿.md
• 论文 .docx 终稿 → papers/{YYYYMMDD}_{序号}/{YYYYMMDD}_{序号}_论文终稿.docx
• 图表 .png 渲染成品 → papers/{YYYYMMDD}_{序号}/{YYYYMMDD}_{序号}_fig1_xxx.png
• 降AI检测报告 → papers/{YYYYMMDD}_{序号}/{YYYYMMDD}_{序号}_aigc_report.md
• 改写后论文 → papers/{YYYYMMDD}_{序号}/{YYYYMMDD}_{序号}_rewritten.docx

Core Flow — 检测/改写模式

当用户触发检测/改写模式时，按以下步骤执行。详细指令见 prompts/detection_pass.md。

Step 0：语言检测

分析输入文本的前 500 字符，自动识别中文/英文，后续步骤使用对应语言模板。

Step 1：读取文档

• .docx 文件：python tools/docx_io.py read "<路径>"
• 粘贴文本：直接使用

Step 2：5 维度语义分析

基于语义理解（非规则匹配）对文本进行 5 维度 AI 特征分析： 句式规整度 (25%) + 逻辑词密度 (20%) + 语态特征 (15%) + 词汇多样性 (15%) + 论证深度 (25%)

评分时考虑学科类型（文科/理工科/医学/经管），使用 references/detection_principles.md 中的特化阈值。

Step 3：输出检测报告

输出结构化 Markdown 检测报告，包含：

• 整体 AIGC 风险评分 + 维度评分表
• 段落级分析（每段标注评分、问题、风险原因）
• 改写优先级排序表 + 总体建议

Step 4：询问用户

使用 AskUserQuestion 询问后续操作：

1. "保存报告为 Markdown 文件"
2. "对高风险段落进行改写并输出 .docx"
3. "仅查看改写建议（不修改文档）"

Step 5：改写并输出（仅当用户选择时）

改写遵循 7 大技法优先级（详见 references/rewrite_methods.md）：

1. 句式重构 → 2. 破解AI模板 → 3. 论证补全 → 4. 概念具象 → 5. 困惑度提升 → 6. 风格断裂 → 7. 添加主语

使用 python tools/docx_io.py replace 逐段替换，保留原始格式。 改写后运行 python tools/humanize_check.py <file> --markdown 验证通过。

产物归档到 papers/{YYYYMMDD}_{序号}/ 目录。

Style Guardrails

改写技法参考（详见 references/rewrite_methods.md 的 9 大改写技法中英文版）：

1. D0 最小干预：句内微调优先，不推翻原段落逻辑，不搞大段 AI 式重写。保留作者原始逻辑与思维跳跃。
2. D1 句长：每 3-4 句必须有一句长度显著偏离（≤10字 或 ≥35字），禁止连续 3 句长度差 < 8 字。
3. D2 段落结构：全文使用至少 4 种段落模板（提问驱动/对比判断/因果链/点题收束/正反综合），相邻段落不同模板。
4. D3 信息密度：核心段高密度（配具体证据）+ 过渡段低密度（1-2 句过渡），形成"高-低-高"交替。
5. D4 连接词：禁用红色高风险词（"首先/其次/最后""综上所述""此外""至关重要""深入探讨"等），控制黄色中风险词密度。每千字连接词 ≤ 6 个。
6. D5 术语（heavy 档）：偶尔使用同义学术表达替代标准术语。必须遵循 references/term_whitelist.md 白名单约束。
7. D6 逻辑人性化：打破 AI 式"问题→方法→结论"直线型逻辑，增加背景铺垫、保留探索过程的曲折性、渐进式引入复杂概念。
8. D7 并列必死（元规则，2026-06 新增）：任何 3+ 项中文数字/字母序号并列必须拆散或砍掉序号，每 500 字至少 1 处 2-4 字碎片化断句。详见 references/paperpass_patterns.md。
9. 禁用套话："具有重要意义""为……奠定基础""在……的过程中""随着……的快速发展""从而凸显了……"。
10. 禁止长横线：如 "————"，用空白行或章节标题替代。
11. 术语保护：数学公式、专业术语缩写、参考文献编号——禁止修改。只调整外围连词和语序。
12. 正文不用"本文""笔者"开篇太多，适当变化句式。
13. 每个观点尽量配文献支撑，不写无出处断言。
14. 致谢可自然一些，但正文不能口语化。

Resource Map

Prompts

• prompts/format_extractor.md — 格式提取（模板 & 文字描述）
• prompts/topic_selector.md — 选题生成
• prompts/outline_builder.md — 大纲构建
• prompts/chapter_writer.md — 章节写作
• prompts/chart_designer.md — 科研图表设计
• prompts/plagiarism_pass.md — 独立降重改写 Prompt
• prompts/detection_pass.md — AIGC 检测 + 7 技法改写 Prompt（新增）

Tools

• tools/analyze_template.py — DOCX 模板格式提取
• tools/literature_scraper.py — 多源文献爬虫
• tools/render_html_chart.py — HTML 图表渲染
• tools/diagram_gen.py — Mermaid 图表渲染（新增：流程图/架构图/UML/ER图）
• tools/count_words.py — 字数统计
• tools/generate_paper_docx.py — DOCX 成稿（Markdown→DOCX 整体转换）
• tools/docx_io.py — DOCX 段落级读写替换（新增：检测/改写模式用）

References

• references/course_paper_structure.md — 课程论文结构模板
• references/default_format.md — 默认格式规范
• references/humanize_platforms.md — 各平台降AI策略
• references/humanize_matrix_template.md — humanize_matrix.md 模板
• references/ai_pattern_taxonomy.md — 35+ AI 模式分类学（含 S06-S10 PaperPass 五模式）
• references/paperpass_patterns.md — PaperPass 五大致命模式 + 破解实例（2026-06 新增）
• references/ai_vocabulary_blacklist.md — 三级词汇黑名单
• references/term_whitelist.md — 术语保护白名单
• references/rewrite_methods.md — 9 大改写技法中英文版（2026-06 新增技法八、九）
• references/detection_principles.md — AIGC 检测原理知识库

Humanize（降AI + 降重）

• prompts/humanize_constraints.md — D0-D6 降AI写作约束（含三级词汇体系）
• prompts/humanize_pass.md — 独立降AI改写 Prompt（含模式扫描 + 句式/语气/逻辑三维改写）
• prompts/plagiarism_pass.md — 独立降重改写 Prompt（含深度语义改写 + 表述角度转换）
• prompts/detection_pass.md — AIGC 检测 + 7 技法改写 Prompt（新增）
• tools/humanize_check.py — 降AI效果验证脚本（含三级词汇报告 + 术语保护检查 + 密度波动检查）