验一遍 YanYiBian · 汐星札记
静态介绍页 · 不采集数据

EXPERIMENT 04 · 交付前自检

验一遍 YanYiBian

AI 写完之后,先自己查一遍

验一遍是给 AI 生成的文字做交付前自检的实验:把周报、通知、项目说明这类要交出去的东西放进去,按一套写死的约束逐条比对,指出格式、要素覆盖、长度、语气、套话和缺出处的数字上的问题,并把有问题的片段标回原文。判断来自规则而不是模型——同一段文字每次结论一致,也说得清是哪一条没满足。

它不是一个网页,而是同一套规则的两个外壳:浏览器里能直接用的 Web 版,和用 Tauri 写的桌面客户端——后者随包带一个 yyb-check 命令行,能一次过一批文件,也能在完全不出网的机器上跑;客户端界面本身可以直接打开 .txt / .md / .docx。

「打开验一遍」进的是本页的二级页面:贴文本、选模板、当场出结论。判定在浏览器里算,不联网、不上传。

WHAT IT IS

它做的事:一段文本,一套约束,一份缺陷清单

输入是(文本, 约束),输出是(结论, 缺陷列表, 一句解释)。不给模糊印象,只回答「这一条满足了没有」。

01

贴一段要交出去的文字

周报、通知、项目说明这类「别人要照着做事」的文本。不需要排版,也不需要先改一遍。

02

选一套约束

一套约束规定字数上限、必需要素、该避开的套话,以及语气上的红线。

03

逐条比对,把问题标回原文

能定位到片段的直接标在句子上;缺要素、缺结构这类没有原句可标的,写清缺了哪一项、该补什么。

可以交付 建议改一遍再交 不建议直接交付 对应「没有需要先处理的问题 / 有中优先缺陷 / 有高优先缺陷」

CONSTRAINTS

六类约束

一套模板就是这六类的组合。每一类都能单独说清「查什么、怎么算不通过」。引擎里它落成七条判定:语气拆成「感叹号」与「绝对化表述」,格式按段落数算——缺陷标签用的就是这七个名字。

01 · FORMAT

格式

段落数、结构是否成形。

例:周报至少要两段,一段讲做过什么,一段讲卡在哪。

02 · COVERAGE

要素覆盖

模板要求的关键要素是否出现。

例:周报缺「风险」,通知缺「地点」。

03 · LENGTH

长度

是否超出模板的字数上限。

例:通知超过 200 字,超出的那一段被标出来。

04 · TONE

语气

感叹号数量与绝对化措辞。

例:「一定能」「百分之百」「彻底解决」。

05 · BANNED

禁用项

模板自带的套话黑名单。

例:「赋能」「闭环」「抓手」「生态位」。

06 · FACTUAL

事实一致性

无量化的断言是否缺少出处。

例:「提升 40%」「增长 3 倍」提醒补来源,不替你判断真假。

TEMPLATES

内置的五套模板

先有能用的默认值,再按自己的场景改。字数上限按「中文非空白字符」计。

五套内置模板的字数上限与必需要素
模板字数上限必需要素
周报300进度 · 计划 · 风险
通知200时间 · 地点 · 对象 · 要求
项目说明500背景 · 目标 · 用法 · 限制
通用长文600不限要素,只看长度、语气、套话与结构
Agent 命令验收20000角色 · 背景 · 步骤 · 约束与边界 · 验收标准

模板写在页面脚本里,改一处即生效,不需要重新训练或重新部署后端。

WHY RULES

为什么用规则,不用模型

同一段文字,今天查和下周查,结论应该一样;说它不行,也得说得出是哪一条不满足。
  • 可复现:结论不随采样波动,同样的输入永远得到同样的结论。
  • 可解释:每条缺陷都指向具体规则和具体位置,不是「读起来感觉不好」。
  • 可修改:想加一类检查,改脚本里的约束定义即可,不用重训模型。
  • 边界清楚:它只比对「有没有满足这套约束」,不做语义理解,也不判断内容真假。

TWO FORMS

两个入口:Web 版与 Tauri 桌面客户端

同一套约束、同一个判定口径,装法不同、用它做的事也不同。桌面端不是「网页塞进壳里」,是同一个规则内核的独立客户端。

WEB · 浏览器

打开网页就能用

不用装东西,贴一段要交出去的文本,当场拿结论与缺陷清单。适合单篇、随手查一次。

适合:临时想起要交的周报、一条通知、一段项目说明。

DESKTOP · TAURI

装一个客户端,管一批

Tauri 打包的独立客户端,规则在本地跑:一次丢进一批文件,离线也能用,不必把稿子交给任何服务器。

适合:一周攒下的十几份文档、不能出网的场合。(待补充:支持平台与最低系统版本)

两个外壳共用同一份约束定义与判定口径,结论不因入口不同而变。(待补充:桌面端与 Web 版的规则同步方式、是否需要后端服务)

SCOPE

不做的事

写清楚不做什么,比写能做什么更能说明它适合用在哪。

  • 不训练模型,也不微调;判断全部来自写死的规则。
  • 不调用大模型接口做判断:比对在本地按规则算,判断过程不需要联网。
  • 不保存文本、不留历史、没有账号体系。
  • 不做语义理解与事实核查:它只提醒「这里缺依据」,不给真假结论。
  • 不替代人做判断:结论是「先补哪几处」,最终发不发仍然是人决定。

ACCESS

想先看它怎么跑

交互演示尚未上线(待补充:演示地址、上线时间、试用方式)。仓库里是同一套规则的两个外壳:Web 版取下来用浏览器打开即可,桌面客户端用 Tauri 构建(待补充:客户端当前进度、安装包获取方式、构建前置条件)。

打开验一遍 GitHub 源码

(待补充:演示地址)