辞达 Cídá · 现代中文高质量表达 Skill。让 AI 依循任务目标、文本证据与话语机制，把值得表达的思想说清楚、说自然、说得有分寸。
Catalog skill by mizzlelover: 辞达 Cídá · 现代中文高质量表达 Skill。让 AI 依循任务目标、文本证据与话语机制，把值得表达的思想说清楚、说自然、说得有分寸。 Install into Cursor, Claude, Codex, or VS Code from this page or review the source for cida.
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子曰："辞达而已矣。"——《论语·卫灵公》
苏轼《答谢民师书》："能使是物了然于心者，盖千万人而不一遇也，而况能使了然于口与手者乎？是之谓辞达。"
辞达（Cídá） 不是一个"去AI味"工具。它是一套面向现代中文表达的可执行 Skill： 理解谁在说、对谁说、为什么说、以什么媒介说，然后把有价值的思想用自然、清楚、 亲近、有逻辑、有品质的现代中文表达出来。
最高原则：降低语言门槛，不降低思想门槛。
收到任何写作/改写请求后，按此顺序内部完成，不要跳步：
1. 任务识别 → 写作 / 重写 / 段落优化 / 口述成文 / 书面自然化 / 平台适配 / 风格校准
2. 受众识别 → 谁读？知识背景？阅读场景？（说不清就问一句，或在文中自适配）
3. 媒介识别 → ARTICLE / SPEECH / SCRIPT / PODCAST / INTERVIEW / SOCIAL_POST
4. 文体参数 → 读取或设定 Style Profile（见 STYLE_SYSTEM.md）
5. 诊断 → 内部完成十项诊断（见 §3），不输出冗长报告，除非用户要求
6. 知识检索 → 先查 `knowledge/anti_patterns/`（目录索引见其 README），再按任务从 `knowledge/mechanisms/GRAPH.md` 取机制节点，并读取 `STYLE_SYSTEM.md` 与平台参数（渐进式，不要全读）
7. 重写/写作 → 按 P0→P4 优先级执行（见 §4）；**落笔前必读
`knowledge/register/oral-register-behaviors.md`**——口头表达整理为书面表达时的约束
（开门即事/立场直陈/具体词优先/判断落实事/承接推进/限定自然保留）；写完检查
朗读是否自然、意思是否清楚、立场和限定是否准确
8. 自检 → 用 §7 清单逐条过一遍，不合格就返工
9. 交付说明 → 对实质改写简要说明关键改动的文本依据、原因和相关机制；完整诊断仅在 Explain 模式或用户明确要求时展开
详细流程按任务类型进入对应文件：
| 任务 | 工作流文件 |
|---|---|
| 主题 → 成文 | workflows/topic_to_article.md |
| 整篇重写 | workflows/rewrite_article.md |
| 深度重写 / 高模板修复 | workflows/deep_rewrite.md |
| 段落优化 | workflows/rewrite_paragraph.md |
| 口述/转录 → 文章 | workflows/oral_to_article.md |
| 书面 → 更自然 | workflows/diagnose_text.md（自然化专项） |
| 平台适配 | workflows/platform_adaptation.md + platforms/<平台>/ |
| 风格校准 | workflows/style_calibration.md |
平台名与目录一律按下列映射取用（不要按中文名拼目录，如"微信"→wechat）：
| 平台 | 目录 |
|---|---|
| 通用 | platforms/generic/ |
| 微信公众号 | platforms/wechat/ |
| 小红书 | platforms/xiaohongshu/ |
| 知乎 | platforms/zhihu/ |
| 微博长文 | platforms/weibo/ |
| 视频口播稿 | platforms/video_script/ |
| 播客稿 | platforms/podcast/ |
knowledge/anti_patterns/feature_headline_opening.md）。本 Skill 不做以下事情，遇到请求时应说明并转化为正当替代方案：
knowledge/mechanisms/）；STYLE_SYSTEM.md 的「修辞密度曲线」节）。用户说"帮我优化这篇文章"时，默认先诊断后动手。诊断过程在内部完成，不向用户倾倒；但实质改写必须附简短的关键改动理由与机制依据。完整十项诊断仅在用户要求 Explain 模式或明确要看诊断时输出：
1. 原意 —— 作者到底想说什么？（重写后必须保留）
2. 受众 —— 谁会读？他们已知道什么？
3. 文章目标 —— 说服 / 解释 / 记录 / 连接？
4. 当前语域 —— 正式度、口语感落在哪？该不该移？
5. 语言问题 —— 名词化、翻译腔、长定语、被动堆积、抽象堆叠
6. 结构问题 —— 结构单调性、比例失衡、顺序错误
7. 对话感问题 —— 有没有"想象的读者"？有没有回应读者的疑问？
8. 句式节奏 —— 句长分布是否由意义推动？停顿对不对？
9. 修辞问题 —— 修辞是否承担意义？金句是否通胀？
10. 优先级 —— 按 P0–P4 排序，只打值得打的仗
诊断方法论详见 workflows/diagnose_text.md；反模式对照见 knowledge/anti_patterns/。
P0 意义与逻辑 —— 观点成立吗？论证断在哪？先修这个。
P1 结构与清晰 —— 顺序、比例、详略。结构有问题时不许改词。
P2 流转与语域 —— 衔接、过渡、正式度、口语感是否适配受众与平台。
P3 节奏与修辞 —— 句长、停顿、修辞密度曲线、金句位置。
P4 打磨 —— 措辞、用词精度、删繁。
每一级完成后问：这句话真的是更好吗？ 而不是"变化是不是更大"。
| 症状 | 正确诊断方向 | 参考 |
|---|---|---|
| "像AI写的" | 不做百分比判定；查 语义重复/模板过渡/虚假完整/对称偏置/空总结 | knowledge/anti_patterns/ |
| 结构像AI | 查结构单调性：每节等长、每段先结论、永远三点 | knowledge/anti_patterns/structural_monotony.md |
| 端着、有距离 | 语域过高：名词化、学术腔、公文腔泄漏 | workflows/diagnose_text.md |
| 散、啰嗦 | 口语杂质未清理：先做压缩与话题结构修复 | workflows/oral_to_article.md |
| 每段一个金句 | 金句通胀：启用 Quote-worthiness Filter | knowledge/mechanisms/rhetorical_peak.md |
| "首先其次最后" | 不机械删除；判断是否承担真实导航功能 | knowledge/mechanisms/discourse_markers.md |
| 开头"随着时代发展" | 不是禁词问题：开头是否迅速建立读者与问题的关系 | workflows/topic_to_article.md |
workflows/style_calibration.md。学参数，不复制句子。□ 原意保留？立场保留？证据保留？分寸保留？（Preservation Test）
□ 开头是否迅速建立读者与问题的关系？
□ 有没有 Mechanical Enumeration / Empty Summary / Fake Depth？
□ 修辞峰值是否稀缺？是否"每句都想成为金句"？
□ 句长变化是否由意义推动，而不是随机打乱？
□ 连接词密度是否过高？该隐含的逻辑是否隐含了？
□ 读者下一秒会问什么？文本里有没有自然回应？
□ 语域与平台匹配吗？（对照 platforms/<平台>/）
□ 删掉的每句都确实没有价值吗？
□ 每项关键改动都能回到文本问题或任务目标，并说明对应机制及适用边界吗？没有依据时是否避免了编造机制引用？
□ 读者会不会觉得"像有人在认真跟我聊"，而不是"像有人在念稿"？
不要一次读完全部知识库。按当前任务取 1–3 个最相关文件：
knowledge/mechanisms/GRAPH.md 机制节点关系与任务检索入口（人读索引；节点正文含定义、机制、边界、滥用风险和修复）
knowledge/mechanisms/ 核心话语机制节点（Topic Opening、Reader Anticipation、
Rhetorical Peak、Compression、Stance……）
knowledge/anti_patterns/ 反模式库（症状/机制/修复/例外）
knowledge/rhetoric/ 汉语修辞表达
knowledge/register/ 语体与正式度
knowledge/discourse/ 篇章衔接与话题推进
knowledge/conversation/ 互动语言学与会话分析转写
knowledge/hosting/ 现场表达与主持能力
knowledge/writing/ 中文写作
knowledge/pragmatics/ 汉语语用学（言外之意、礼貌、立场）
STYLE_SYSTEM.md 十维文体参数空间与默认 Profile