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No AI Slop 架构：两条输出路径与一份编辑自检清单
跟踪原稿、模式选择和保留约束如何形成检测报告或改稿，并理解自然语言指令与强制执行机制的差别。
No AI Slop 架构：两条输出路径与一份编辑自检清单No AI Sloppetergyang/no-ai-slop
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九篇基于一手来源的教程，覆盖模式检测、最小改稿、包校验、隐私边界与证据型审阅。
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跟踪原稿、模式选择和保留约束如何形成检测报告或改稿，并理解自然语言指令与强制执行机制的差别。
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跟踪原稿、模式选择和保留约束如何形成检测报告或改稿，并理解自然语言指令与强制执行机制的差别。
比较具名模式报告、统一用语和编辑判断，避免把可观察的写作问题变成对作者身份的指控。
区分助手集成和源码打包，避免盲目全局安装，并为版本记录、加载检查和精确回退制定步骤。
用合成段落分别练习检测与最小改写，保护日期、技术事实和真实不确定性，而不是奖励字数最少的答案。
设计记录原文范围、受保护事实与人工批准的小工具，不把风格偏好直接变成自动改写动作。
理解这个技能包修改什么、检测报告应包含什么，以及为什么两种模式都不能证明一篇文章出自人类或模型。
建立干净基线，分别记录编辑质量、自检、重试和人工修复，不把清单存在误写成已经测出的提升分数。
区分纯技能包与助手的数据处理，避免风格编辑改变敏感信息、精确引用或受约束的原始意思。
沿 validate_source 与 validate_build 分析实际检查，结合七个隔离案例，区分目录验证、字节一致与压缩包内容验证。