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。
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/mizzlelover/cidaSee how cida compares with popular alternatives.
cida is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built 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。. It has 71 GitHub stars.
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Clone the repository with "git clone https://github.com/mizzlelover/cida" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above). cida ships a SKILL.md manifest, so compatible agents can discover and load it automatically.
cida is primarily written in Shell. It is open-source under mizzlelover on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh cida against similar tools.
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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
让 AI 把一个值得表达的思想,用现代中文说得 清楚、自然、漂亮、亲近,而且有分量。
不做「去 AI 味」——追求真正的表达质量。
「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。」 ——苏轼《答谢民师书》
把事物看透彻,已是难得;还能把它说清楚、写明白,便是辞达。
一个工具的边界,就是它的立场。辞达对六类流行做法说不:
| 拒绝 | 理由 | |
|---|---|---|
| ✕ | 不做「去 AI 味」 | 工整、分点、逻辑清楚不是 AI 的专利。辞达优化的是可读性、对话感、节奏与思想密度本身。 |
| ✕ | 不骗检测器 | 目标不是「让人看不出是 AI 写的」,而是让文字值得被读完。 |
| ✕ | 不假装不完美 | 不随机加错别字、不故意插口误。像人 ≠ 不完美。 |
| ✕ | 不模仿活人 | 不复刻在世作者或主持人的个人风格;可按语境调整正式度、语气和节奏。 |
| ✕ | 不设禁用词表 | 「其实」「所以」——每个词只看它有没有真实的话语功能。 |
| ✕ | 不判百分比 | 不输出「AI 味 87%」。诊断只给具体、可修复的问题清单。 |
最高原则:降低语言门槛,不降低思想门槛。
| # | 中文 | English |
|---|---|---|
| 01 | 先质量,再谈像不像人 | Quality before Humanization |
| 02 | 受众先于风格 | Audience before Style |
| 03 | 功能先于措辞 | Function before Phrase |
| 04 | 机制先于规则 | Mechanism before Rule |
| 05 | 事实先于修辞 | Facts before Flourish |
| 06 | 中文原生优先 | Chinese before Translation |
| 07 | 借鉴会话,不照搬聊天 | Conversation-informed, not Spoken-like |
| 08 | 结构不是罪 | Structure is not AI |
| 09 | 修辞必须承担意义 | Rhetoric is not Decoration |
| 10 | 自然不等于随意 | Natural ≠ Casual |
| 11 | 清楚不等于浅薄 | Clear ≠ Simple-minded |
| 表达路径 | 适用场景与交付方式 |
|---|---|
| 快速优化 Quick Rewrite | 轻诊断、直接改;交稿时简要说明关键改动的理由和知识库机制依据。适合短文本与明确场景。 |
| 深度重写 Deep Rewrite | 完整十项诊断后按 P0→P4 重建:先修意义与逻辑,再调结构,最后才是语言;交稿时说明关键取舍及其依据。 |
| 解释改动 Explain | 在简要说明基础上展开关键改动的文本依据、理由、机制节点与适用边界。改写方向由任务目标、文本证据和机制判断支撑,个人风格偏好不单独决定质量方向。 |
| 风格校准 Calibrate | 从你的真实文本抽取风格参数,形成个人文体档案。学参数,不抄句子。 |
辞达的默认输出语域是「正常说话的达意中文」——口表语域行为清单:
任何更书面或更花哨的处理都必须有语境理由。特稿技法(倒装钩子、元叙述框架、粗体标签脚手架)在无语境理由时禁用。
# 克隆并安全复制安装到 ~/.claude/skills/cida
git clone https://github.com/mizzlelover/cida.git
bash cida/install.sh
# 然后直接说:
# 「帮我把这篇文章改得更自然」
# 「把这段会议转录整理成可发表的文章」
# 克隆到你的项目目录即可
git clone https://github.com/mizzlelover/cida.git
# 仓库根部的 AGENTS.md 会被自动读取,
# 引导 agent 进入 SKILL.md 的主流程。
# 任何能读指令文件的 agent:
# 让它先读 SKILL.md,按路由表取用
# workflows/ 与 knowledge/ 下的文件。
git clone https://github.com/mizzlelover/cida.git
cida/
├── SKILL.md ← 核心路由(主流程 + 铁律 + 自检)
├── workflows/ ← 8 条工作流
│ ├── topic_to_article.md 主题 → 成文
│ ├── rewrite_article.md 整篇重写
│ ├── rewrite_paragraph.md 段落优化
│ ├── oral_to_article.md 口述 → 文章
│ ├── deep_rewrite.md 深度重写
│ ├── diagnose_text.md 诊断
│ ├── platform_adaptation.md 平台适配
│ └── style_calibration.md 风格校准
├── knowledge/ ← 话语机制、反模式与表达参考
│ ├── register/ 语域与口表表达
│ ├── mechanisms/ 话语机制
│ ├── anti_patterns/ 常见表达问题
│ ├── rhetoric/ 修辞表达
│ ├── pragmatics/ 语境、立场与礼貌
│ ├── discourse/ 篇章组织
│ ├── conversation/ 对话感与衔接
│ ├── hosting/ 现场表达与主持能力
│ └── writing/ 中文写作
├── platforms/ ← 7 个平台适配器
├── STYLE_SYSTEM.md ← 十维文体空间
├── AGENTS.md ← AI agent 使用指引
├── README.md ← 项目与安装说明
└── install.sh ← 安装脚本
谁是专家
内容创作者,长期关注表达、语言与 AI 写作。 辞达是其对「什么样的中文值得被读」这一问题的一次系统作答。
辞达 · CÍDÁ · Say it well, in Chinese
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辞达而已矣。