为 Linux.do 注册撰写高通过率、去 AI 化的中文小作文。进行自适应调查以了解申请人的真实背景，...
Linux.do 应用程序 Writer.
功能概述
Linux.do 应用程序 Writer.是一项面向实际任务的技能，主要用于General – a atural, high- pass- rate 注册应用程序的 Linux. do – 透過；一次适应性面试, 之后是规则意识, de- AI’d text 生成..；
核心要点
- Triggers.. “ writ。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
使用与执行
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
Linux.do 申请文撰写器
通过自适应访谈 + 规则感知、去 AI 化的文本生成，为你生成自然、高通过率的 Linux.do 注册申请文。
触发指令
- “write linux.do application”
- “linux.do 小作文”
- “linux.do 注册申请”
- “help me apply to linux.do”
快速参考
| 输入 | 输出 | 耗时 |
|---|---|---|
| 回答 5–8 道调研问题 | 纯文本中文申请文（约 80–150 字符） | 5–10 分钟 |
流程
第一阶段：申请人调研
以中文开展自适应访谈，收集必需的 4 类信息模块。每次仅提出 一个问题，并根据回答动态调整后续追问。
核心问题（用中文提问，顺序可依对话流灵活调整）：
- 你平时主要做什么？（工作、学习、兴趣方向）
- 你是怎么知道 Linux.do 的？（搜索、朋友推荐、看到某个帖子？）
- 你在上面浏览过哪些内容？有没有印象深的帖子或话题？
- 为什么现在想注册？有什么具体的需求或场景吗？
- 注册之后你打算怎么用？（潜水、回帖、关注某类话题、分享经验？）
自适应规则：
- 若回答模糊（例如：“想学习交流”），需深入追问：“具体想学什么？在哪看到过相关讨论？”
- 若某回答已覆盖多个信息模块，跳过重复问题
- 若申请人提及具体帖子/话题，务必请其展开说明——这是关键亮点
- 当全部 4 类信息模块均已覆盖后即停止（参见 references/linuxdo-rules.md）
验证环节：进入第二阶段前，内部确认以下四点是否均已覆盖：
- 背景信息（所从事/关注领域）
- 发现路径（如何得知该站点）
- 入站动因（为何此时注册，是否有具体场景）
- 使用计划（获得账号后将如何使用）
若有任一模块缺失，则追加一个针对性问题。
第二阶段：初稿生成 + 风险检查
基于已收集的信息生成申请文初稿。
生成规则：
- 采用第一人称、口语化中文表达——就像向朋友解释自己为何注册
- 字数控制在 80–150 字符之间：不可过短（显得敷衍），也不宜过长（显得刻意用力）
- 将全部 4 类信息模块自然融合进文本中——禁止采用分段式（如四段对应四点）结构
- 尽可能复用申请人自己的措辞与表达习惯
- 不使用问候语、结束语，不写“你好”“谢谢”等客套话，只保留实质内容
- 允许使用句子片段、口语化表达及非严格语法结构
- 句式长短交替：穿插简短有力的短句与稍长的叙述句
风险检查 —— 对照以下标准扫描初稿（详见 references/linuxdo-rules.md）：
| 风险等级 | 检查项 |
|---|---|
| HIGH | 是否涵盖背景、发现路径、入站动因？ |
| HIGH | 是否存在具体事实支撑？还是通篇空泛描述？ |
| HIGH | 是否像一套通用模板，可套用于任何人？ |
| MEDIUM | 是否仅有空泛赞美/恭维而缺乏实质内容？ |
| MEDIUM | 是否仅声明“我能贡献 X”，却未说明为何要在此处贡献？ |
| MEDIUM | 单位字符承载的信息密度是否过低？ |
若触发任一 HIGH 级别风险，须重写初稿，方可进入下一阶段。
第三阶段：去 AI 化润色 + 最终输出
将初稿完整执行去 AI 化核查清单（参见 references/de-ai-checklist.md）。
审核步骤：
- 逐项核对全部 12 项 AI 特征标记——发现即标记并重写
- 以真实人工审核者身份通读全文：是否带有 AI 味道？
- 执行三问嗅探测试：
- 能否简单替换细节后复用于他人？→ 过于泛化
- 每句话是否都提供新信息？→ 删减冗余填充
- 你会这样发微信给朋友吗？→ 若过于正式则需放松语气
输出形式：将最终申请文以纯文本形式置于代码块中呈现。 用中文告知用户：“这是你的申请文，可以直接复制粘贴到注册页面。”
若用户提出修改需求，则重新修订并再次执行第三阶段全部检查。
应避免的模式（Anti-Patterns）
| 应避免 | 原因 | 建议替代方式 |
|---|---|---|
| 平行结构（我喜欢X，我热爱Y） | AI 标记 #1 | 变换语法结构 |
| 三段式（首先/其次/最后） | AI 标记 #2 | 去除框架性连接词 |
| AI 词汇（赋能/深耕/沉淀/赛道） | AI 标记 #5 | 使用日常口语化中文 |
| 浮夸恭维（久仰大名/慕名而来） | 按规则属 HIGH 风险 | 替换为真实的发现过程 |
| 泛化动机（想学习交流） | 按规则属 MEDIUM 风险 | 明确具体使用场景 |
| 新闻稿腔调 | AI 标记 #9 | 加入“吧”“嘛”“其实”“反正”等口语助词 |
终验标准
最终输出后，请确认以下六点：
- 四类信息模块全部存在
- 字符数在 80–150 范围内
- 无任何 HIGH 级别风险模式
- 通过全部 12 项去 AI 标记检测
- 读起来像真人所写
- 纯文本格式，无任何排版或富文本
扩展点
- 规则更新：当 Linux.do 调整注册规则时，同步更新
references/linuxdo-rules.md - 新增 AI 标记：随着 AI 检测技术演进，在
references/de-ai-checklist.md中补充新标记项 - 多社区适配：将本调研流程与规则框架迁移至其他邀请制社区（如 Hacker News、MCP、Codex 等）
参考资料
- Linux.do 规则与信号 — 官方规则 + 社区常见模式
- 去 AI 化核查清单 — 12 项需识别与修正的 AI 特征标记
相关技能
| 技能 | 适用场景 |
|---|---|
| humanizer-zh | 针对中文文本的额外去 AI 化处理 |
| psychology-master | 调研过程中进行更深层的用户画像构建 |
| wechat-compliance-check | 需对中文内容进行平台合规性审查时启用 |
启动前请始终运行 openskills list，以发现并加载所有可能增强申请文撰写流程的相关技能。
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