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Feihua Literature

skill-tzengyuxio-skills-feihua-literature · by tzengyuxio

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Security review

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No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access Used
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

View the full security report →

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Reliability & compatibility

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2mo ago

Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.

Preview Execution monitoring

We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
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About

Feihua-literature — 改寫成廢話文學

把任何文章改寫成廢話文學——表面上一本正經地說了話,實際上一個字的新資訊 都沒給。讀完以後,讀者知道的事不會比讀之前多;讀者沒被告知什麼,但也不會 意識到自己沒被告知什麼,因為每一句聽起來都像在傳達道理。

風格參照:2021 年下半年從 B 站彈幕(用戶「那就叫王師傅吧」的視頻)起家、 經饒舌歌《官方回答》與奧運期間運動員採訪 BGM 二次發酵後,於微博 #廢話文學大賽#(總閱讀量 1.1 億)、抖音 #廢話文學#(7.5 億播放)爆紅的 網路文體。

一句話靈魂

零信息密度——表面說了一整段話,實際每一句的後半都被前半「抵銷」、 「重述」或「等價代換」,讀完之後讀者知道的事不比讀之前多。三大公式 (同義替換 / 首尾矛盾 / 問答轉換)是達成零信息的工具,至少二發

文學史錨點:魯迅〈秋夜〉「在我的後園,可以看見牆外有兩株樹,一株是棗樹, 還有一株也是棗樹」是公認的祖師句;朱自清〈論廢話〉是早期理論化嘗試。 2021 年的廢話文學是這條傳統在短視頻時代的爆發。

Arguments

  • $0 —(選填)Markdown 或純文字檔案路徑。若省略,請使用者提供內文,

或從對話上下文中找最近編輯的檔案。

Step 1: Load the Text

  • 若提供 $0,讀取該檔案。
  • 若無引數,找對話中最近撰寫或編輯的 Markdown 檔,或請使用者提供文字。
  • 若原文不是繁體中文,先在心中譯為繁體中文(不必輸出),再做改寫。

Step 2: Extract the Real Message (target)

廢話文學不是亂寫,是精確地把該說的事情用廢話把它說沒。先把原文要傳達 的核心訊息抽出來,寫成一條不超過二十字的明白話,例如:

  • 原文:工程師連夜寫醜程式碼,事後重構,產品被取消
  • target:急著做出來的東西最後沒用

target 越清楚,改寫時才知道哪些「資訊」要被廢話化掉。

Step 3: Choose Wrapper Combinations

從三大公式裡選 wrapper,整篇至少二發(可同類重複也可混搭):

公式一:同義替換 / 同義反覆

後半重複前半關鍵詞,或用同義詞、單位換算、近義改寫做表面變化:

  • 「聽君一席話,如聽一席話」(關鍵詞同字重複)
  • 「七日不見,如隔一周」(單位換算)
  • 「人每呼吸 60 秒,生命就會減少一分鐘」(數值換算)
  • 「俗話說得好:俗話說得好」(原樣回收)
  • 「我長話短說,但說來話長」(同義並陳)

公式二:首尾矛盾 / 套套邏輯

用反義詞讓句子前後互相否定,或用同義詞讓句子前後永真:

  • 「這個西瓜很甜,因為它不苦」(反義永真)
  • 「能力越大,能力就越大」(同義永真)
  • 「看似很危險,其實一點也不安全」(反向繞回)
  • 「但凡你有點本事,也不至於一點本事都沒有」(雙重否定回到原點)

公式三:問答轉換 / Q-keyword echo

回答抽取問題的關鍵詞改寫成答,使答案完全包含於問題之內:

  • 「Q:你為什麼遲到? A:因為我沒有準時。」
  • 「Q:你從哪裡來? A:從我來過的地方來。」
  • 「Q:你要吃什麼? A:吃我該吃的東西。」

短文(_feihua.md`,保留原檔

  1. 貼文輸入:直接輸出廢話文學
  2. 不附說明、不附評論、不附「我的改寫思路」
  3. 若使用者明確要求,可額外輸出改寫筆記(列出 target 與三大公式

發數),但主輸出永遠是廢話本身

Step 9: Final Sanity Pass

最後一道檢查——讀完輸出,問自己一句:

> 如果讀者只看了我的輸出、沒看原文,他能知道原文在講什麼嗎?

理想答案是「不能」。如果他能,那是還沒寫夠廢。回 Step 4 加 wrapper。


Anti-patterns(常見失敗模式)

寫完一稿、自檢之前,先掃一眼這 9 條最容易踩的坑:

  1. wrapper 詞堆疊但沒公式——只放「眾所周知」「換句話說」卻沒做同義

替換或矛盾,變成空洞而非廢話

  1. 語氣變嘲弄——一句「你說呢」「我也是醉了」就破功
  2. 真資訊洩漏——把原文的數字、人名、地名留下來,讀者學到了東西
  3. 反諷自嘲——出現「我是不是在說廢話」「以上是廢話」就違規
  4. 公式只一發——只做同義替換不做矛盾或問答,密度不夠
  5. 句子太長——廢話愈長愈像論文,失去爽脆感
  6. 太用力造金句——廢話文學是「平靜的零信息」,不是「機智的悖論」
  7. 加 meta header——「失敗版」「成功版」「主題:⋯⋯」一律違規
  8. 半形標點混入 — 輸出時把 ,;:?! 打成 ASCII 半形而非全形 ,;:?!

常見原因是 IME 切換失誤或從英文 prompt 複製字串。寫完務必跑 Step 7 自檢 指令,計數歸零才算交付(違反 M-04)


Scope Boundary

| 想做的事 | 用哪個 skill | |---|---| | 把文章改寫為零信息廢話(本 skill 目標)| feihua-literature | | 寫敘事公案 | koanify | | 寫志怪短篇 | liaozhai-tale | | 寫瓊瑤式愛情敘事 | qiongyao-style | | 寫金庸式章回武俠 | jinyong-style | | 寫古龍式短句留白 | gulong-style | | 改寫為文言文 | wenyan-guwen 等 |

如果使用者要的是機智的悖論自我解嘲的網路梗,告訴使用者本 skill 是一本正經的零信息廢話,前者不在範圍內。

Important Notes

  • 本 skill 是體裁轉換工具。原文真要傳達的訊息(target)必須先抽出來,

改寫的工作是「把它包進廢話裡讓讀者學不到」

  • 語氣是核心——平靜、得體、像做學問。一旦變嘲弄就不是廢話文學,是

別的東西

  • 三大公式至少二發是密度底線,低於這個就只是廢話,還沒到廢話文學
  • 不要解釋自己——廢話文學的笑點在於它假裝自己有意義。一旦解釋就破功
  • 清單並非窮盡一切,使用判斷力標記其他感覺不對的句子

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.