yomiyasu Skill 技能

技能简介

yomiyasu（よみやす）是一款面向 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程与写作环境的 Agent Skill，专门用于消除 AI 生成日文的「机械感」，把生硬的机器文风改写成人类读起来自然、信息密度更高的日语。它不只是替换几个敏感词，而是从句子骨架（统语结构）入手，系统性重构主谓宾关系，让每一句都能独立读懂。

核心能力

• SVOCM 完整还原：明确动作主体（开发者、运维者、系统等），把「これ」「両者」等模糊指代还原为具体名词，保证单句语义自洽。
• 非生物主语拆解：消除把概念、工具拟人化的表达，改写为人类或系统的客观动作。
• 比喻动词技术化：把「壊れる（坏掉）」「倒す（推倒）」「効く（见效）」等隐喻动词替换为直接操作或客观状态变化。
• 冗余铺垫与否定对比肯定化：删除「重要なのは」这类前置套话，把双重否定、修辞对比改写为简洁肯定句。
• 语义保持与防增补：不损失原文技术约束与数值，同时剔掉 AI 固有的免责声明和泛泛而谈，绝不擅自添加原文没有的主体或规格。
• 呼吸感文长与装饰抑制：以平均 30～45 字为基准，每句逗号控制在 0～2 个，抑制 emoji、句末冒号、过量加粗与多余空格。
• 附赠量化检查脚本：内置 yomiyasu_lint.py，用纯标准库对文章「AI 味」打分（比喻滥用、加粗与列表比例、emoji、句末重复等），支持 CI 严格模式。

安装配置

• 方式一（推荐）：执行 npx skills add nanaism/yomiyasu，安装到 Claude Code 等 Agent 的配置目录。
• 方式二：执行 npx openskills install nanaism/yomiyasu 后再 npx openskills sync，面向 Cursor / Codex，经由 AGENTS.md 调用。
• 方式三：在 Claude Code 中运行 /plugin marketplace add nanaism/yomiyasu 与 /plugin install yomiyasu@yomiyasu。
• 方式四：从 Releases 下载 yomiyasu.skill 后手动解压到 Agent 的 skills 目录。
• 注意：若环境中同时启用了其他日语校正文风 Skill，可能产生指令冲突，建议临时停用同类技能。

使用步骤

1. 在 AI 对话或编程 Agent 中粘贴需要润色的草稿。
2. 输入指令，例如「この文章を読みやすくして（把这段文字改得更易读）」。
3. 按用途指定领域：在自然句中补充「技术記事向けに」，或直接写明「ドメイン tech」；省略时由输入内容自动判别。
4. 可选领域包括 tech（技术文章）、business（业务文档）、essay（随笔）三类，分别针对不同文体特点调整。
5. 如需检查，用 python3 scripts/yomiyasu_lint.py 文件.md 打分，加 --strict 可在有告警时返回退出码 1，便于接入 CI 或 Git 钩子。

适用场景

• 技术博客、代码解说类文章：恢复步骤与机制描述，减少堆砌式列表。
• 业务规格书、PR 描述、提案文档：排除比喻表达，明确边界条件与责任主体。
• 个人博客、note 等随笔：避免过度说教化，保留真实情感与体感。
• AI 批量生成内容的人工化润色与发布前质检。

适用人群

需要用日文对外发布内容的开发者、技术写作者、产品与市场文案人员，以及任何希望消除「AI 味」、提升日文可读性的使用者。

工作原理

技能把文章骨架——统语结构——体系化为七条转换原则（SVOCM 还原、动作主体明确化、非生物主语拆解、比喻动词技术化、铺垫与否定对比肯定化、语义保持防增补、呼吸感文长与装饰抑制），在主流 LLM 环境中据此逐句推敲，并借助附带的静态检查脚本量化「AI 味」，形成改写与验证的闭环。

官方链接

• GitHub 仓库：https://github.com/nanaism/yomiyasu