zizi 476bb71da4 框架: 去AI味与人感资产层入库——humanization 规则库（26 条 active，其中 16 条经所有者留痕豁免 holdout 激活）与五技能先行验证副本

2026-08-16 03:04:12 +08:00

9.6 KiB

Raw Blame History

name, description, disable-model-invocation

name	description	disable-model-invocation
capture-ai-flavor-cases	从已有作品或创作反馈中抽取可复核的 AI 味案例卡，保留来源哈希与位置并产出规则候选。需要反向积累人感样例、记录一次写作事故或把重复观察送入规则评审时使用；不直接修改正文、范式或生产规则。	true

抽取 AI 味案例卡

在五技能接力链中的位置

本 Skill 是技能 5「挖掘」的执行入口（链路登记见 meta/chains/README.md 的 AI 味接力段）：

创作/已有作品 → 案例卡采集（本 Skill）→ 人工标注 → canonical → 规则候选（propose-rule）
        → 四类样例 + 回放 + 评审 → humanization/rules active → 技能 2/3 消费

它不碰本次创作正文：只记账（作者回退、误杀、门禁失败都走 feedback 入卡），在背后进化规则库；
规则候选永远从 candidate 起步，激活要走 humanization/ 的装载门（四类样例齐备）与评测；
模型换版本后的规则巡检：对 active 规则用 evaluate-frozen-replay 回放，失效规则降级，同样经本链路的评审入口回写。

目的与边界

本 Skill 只生产质量证据层的 ai_flavor_case 卡片。它不是作品实体卡，也不是公共范式卡；卡片默认处于 shadow，不能进入生成上下文，不能直接改变正文或规则。

输入有两条来源链：

backfill：扫描已有作品，记录表面候选、全文哈希、章节/行位置和上下文。来源未明确授权时只保存哈希与位置，不把原文写入仓库。
live_feedback：记录创作中发现的具体问题、候选正文哈希和人工判断，允许快速入卡，但同样先停在 shadow。

确定性脚本负责发现、哈希、状态、结构门禁和自动落库；“这是 AI 味还是有意写法”由人工/独立评审标注。不得把正例样本单独归纳成全局规则。

数据与副作用合同

读取：用户明确提供的文本文件，以及本 Skill 输出的案例卡 YAML/JSON。
写入：检测命令指定的回执文件，以及 muse-example 中的案例卡与重验证账本；生命周期入口更新案例卡当前投影、写质量评测账；不写正文、knowledge/ 正式资产或生产规则目录。
自动落库：scan、inventory、feedback 在检测完成后自动以一个事务写入数据库。--offline 是显式例外，只用于离线合同测试或数据库恢复准备；不能把离线文件当正式内容。
恢复入口：persist_cases.py 只用于把已审计的 inventory/revalidation 文件恢复或迁移入库，正常检测不得依赖它单独执行。
模型：扫描、哈希、校验和候选归纳前置门不调用模型；语义标注可由独立评审完成，结果必须回写卡片的 review 字段。
失败：任何来源、哈希、状态或反例门失败都返回 CASE_CARD_CONTRACT_FAILED，不输出部分成功的规则。

运行

采集只是第一步；确认与规则生命周期由同目录 mine_ai_flavor.py 承担：

# Shadow 卡人工标注（默认写回数据库当前投影）
.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/mine_ai_flavor.py annotate \
  --cards /tmp/cards.yaml --card-id case-... --label sf --carrier narration \
  --reviewer qingse --note "当前上下文无叙事功能" --output /tmp/annotated.json

# 来源已 verified 后确认 canonical；数据库再次检查 verified 回执
.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/mine_ai_flavor.py confirm \
  --cards /tmp/cards.yaml --card-id case-... --verification /tmp/revalidation.json \
  --reviewer qingse --note "作者确认" --output /tmp/canonical.json

# 规则候选合同回放；带 holdout 才有资格进入激活门
.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/mine_ai_flavor.py evaluate-rule \
  --rule humanization/rules/structural/s002.yaml --samples /tmp/projected-samples.yaml \
  --cards /tmp/canonical-cards.yaml --verification /tmp/revalidation.json \
  --holdout /tmp/holdout.json --output /tmp/rule-evaluation.json

正常检测入口仍如下：

# 既有作品反向扫描；research_only 是默认安全值，输出 hash-only 卡
.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/capture_cases.py scan \
  /path/to/work.txt --work-ref work-7 --output /tmp/ai-flavor-cases.yaml
# 命令结束时自动写入 muse-example；同时生成 .inventory.json/.revalidation.json 回执

# 批量回填并固化可复核清单；只写来源哈希、位置和观察，不复制第三方正文
.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/capture_cases.py inventory \
  /path/to/works --source-root-ref 小说清单 --output /path/to/backfill-inventory.json \
  --generated-on 2026-08-13
# 8 本作品的卡与逐卡重验证在同一检测运行中自动入库

# 创作反馈快速入卡（正文只在本次受控输入中读取）
.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/capture_cases.py feedback \
  --text-file /tmp/candidate.txt --work-ref work-12 --run-ref run-abc \
  --issue "段尾抽象升华没有功能" --output /tmp/feedback-card.yaml
# 创作反馈也会自动入库，保留 run_ref 绑定

# 明确只做离线构造（不会写库）
.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/capture_cases.py inventory \
  /path/to/works --output /tmp/inventory.json --offline

# 对卡片做结构与来源门禁
.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/capture_cases.py validate \
  /tmp/ai-flavor-cases.yaml

# 在确认/投影/规则使用前手工重验证来源；默认自动追加数据库回执。
.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/capture_cases.py revalidate \
  /path/to/ai-flavor-cases.yaml --source-root /path/to/source-root \
  --checked-on 2026-08-14 --output /tmp/ai-flavor-revalidation.json
# 仅需离线回执时显式加 --offline

# 只有已标注正反证据且来源重验证通过时才生成 candidate 规则；命令不会生成 active
.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/capture_cases.py propose-rule \
  --cards /tmp/cards-a.yaml /tmp/cards-b.yaml \
  --rule-id candidate-lexical-001 --name "空洞元话语" \
  --verification /tmp/ai-flavor-revalidation.json \
  --output /tmp/rule-candidate.yaml

owned、licensed 和 public_domain 才允许把片段写入卡；research_only、unauthorized 只能 hash-only，且永远不能确认。source_sha256 针对原始文件字节，excerpt_sha256 针对保存的片段，二者不可由模型自报。重验证不会在看板打开时自动发生；它是确认、样例投影和规则消费前的显式 fail-closed 门。来源找不到不是“仍然有效”，而是 unavailable。

状态与升级

scan/feedback 产生 shadow + unclassified。
人工标注为 sf（确实应修）、snf（表面相似但不应修）、boundary 或 regression；标注不等于确认。
来源重验证结果为 verified 后，只有可审阅且获授权的卡才能 canonical，再投影为样例。
规则候选至少需要两个不同来源作品，并同时包含一张 sf 与一张 snf/boundary/regression 卡；所有引用卡必须有 verified 回执。候选状态固定为 candidate。四类样例、跨任务回放和规则评审完成后，才由现有质量链决定是否激活。

详细字段和失败码见 references/case-card-contract.md。规则候选的完整合同评测见 humanization/src/deai/evaluation.py；project-sample 产出的四类样例可用 --samples 作为评测输入；样例带 case_card_id 时，评测还必须提供 --cards 与 --verification，脚本会复核 canonical、verified 投影、样例正文和规则引用。holdout 必须保留 sf_hit、snf_false_repair、boundary_false_repair、regression_safe 等分层计数及派生指标；没有 holdout 和人工审批，候选永远不能写成 active；唯一例外是所有者留痕豁免——激活门代码不放宽，豁免必须在规则 evidence 写明决定、日期与理由（见 humanization/rules 2026-08-16 批量豁免）。

首版回填清单与候选规则种子见 references/fixtures/；其中既有作品只保留 hash/位置，不能直接确认。 backfill-inventory-*.json 与 revalidation-*.json 是可复核的导出/恢复证据；正式内容在 muse-example 的 example_ai_flavor_case、example_ai_flavor_revalidation_batch、example_ai_flavor_revalidation 三张表。 dashboard/server.py 的 /ai-flavor 默认查这三张表，数据库不可用时才明确标注离线回退；页面不会因打开而重新读取原文。

状态语义：案例卡 shadow 只供复核，canonical 仅表示获授权且完成评审，rejected/archived 不进入生成上下文；重验证 verified 才能确认、投影样例或消费规则，stale（全文哈希变化）、unavailable（来源不可得）和 card_mismatch（锚点变化）都使当前卡在这些动作上失效，但历史回执保留。

机械验收

.venv/bin/python .claude/skills/capture-ai-flavor-cases/scripts/test_capture_cases.py
.venv/bin/python .claude/skills/access-database/scripts/test_skill_catalog.py
git diff --check

测试必须覆盖：来源 hash、重验证 verified/stale/unavailable/card_mismatch、未授权 hash-only、重复 ID、live feedback 来源绑定、shadow 不能投影样例、缺重验证回执不能确认、跨作品/反例门，以及候选评测不足时不能 active。

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