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writing-config.yaml 加入 gitignore（用户自己跑 loop 优化，每人结果不同）。 提供 writing-config.example.yaml 作为起点。 optimization-results.tsv 也加入 gitignore。 这解决了开源对抗问题：框架公开，但检测方没有一个固定靶子可以反向训练， 因为每个用户优化出来的参数不同。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2.2 KiB
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# WeWrite 写作参数（可优化）
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# 复制为 writing-config.yaml，然后用 optimize loop 迭代调优
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# 或手动调整后观察朱雀检测结果
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# 这个文件是起点，不是最优解。
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# 运行: python3 scripts/optimize_loop.py --topic "你的主题" --iterations 10
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# 每次迭代会修改 writing-config.yaml 中的参数，保留得分更好的版本。
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# 写作人设——影响整体语感和视角
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persona: "科技媒体资深编辑，写了八年公众号，对AI行业有深度认知"
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# 句子变化度 (0-1)——越高句长方差越大
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sentence_variance: 0.7
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# 破句/不完整句比率——每1000字出现几次
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broken_sentence_rate: 0.04
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# 成语/俗语密度——每段平均出现几次
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idiom_density: 0.15
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# 口语填充词风格
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# literary: 坦白讲、怎么说呢
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# casual: 说白了、懂的都懂
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# mixed: 混合
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# minimal: 尽量少用
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filler_style: "mixed"
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# 段落节奏
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# structured: 匀称（AI默认）
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# chaotic: 剧烈长短交替
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# wave: 长→短→长波浪
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paragraph_rhythm: "chaotic"
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# 自我纠正频率——"不对，准确说是..."
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self_correction_rate: 0.02
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# 跑题频率
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# never / every_500_chars / every_800_chars / every_1200_chars
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tangent_frequency: "every_800_chars"
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# 真实数据引用密度
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# low: 每H2段1条
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# medium: 每H2段2条
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# high: 每H2段3条+
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real_data_density: "high"
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# 词汇温度偏向
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# cold: 偏专业书面
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# warm: 偏日常口语
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# hot: 偏网络用语
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# balanced: 均匀混搭
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word_temperature_bias: "warm"
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# 情绪弧线
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# flat: 全程平稳（AI默认，避免）
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# gradual: 缓慢升温
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# restrained_to_burst: 克制→爆发（推荐）
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# volatile: 剧烈波动
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emotional_arc: "restrained_to_burst"
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# 开头策略
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# scene: 场景描写
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# data: 数据冲击
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# question: 反问
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# anecdote: 个人经历
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# cold_open: 冷开场（直接切入）
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opening_style: "scene"
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# 收尾策略
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# summary: 总结回顾（AI默认，避免）
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# open_question: 留一个没答案的问题
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# image: 用一个画面收束
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# abrupt: 戛然而止
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closing_style: "open_question"
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# 结构线性度 (0-1)
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# 0 = 完全非线性（跳跃、倒叙、插叙）
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# 1 = 完全线性（观点→论据→总结）
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structure_linearity: 0.3
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