Aprieta drafts chinos removiendo translationese, finales de slogan, abstracciones apiladas y ritmo de IA rígido mientras preserva precisión factual. Esto aborda los modos de fallo específicos de texto chino machine-translated o AI-generated: estructuras palabra-por-palabra de inglés, patrones retóricos occidentales que se sienten naturales para lectores chinos, y frases filler que añaden longitud sin significado.
Casos de uso
- Reescribiendo resúmenes de noticias chinos o artículos que fueron inicialmente escritos en inglés y machine-translated
- Editando copy de marketing de producto que se lee como artificial o slogan-heavy cuando se espera una voz china natural
- Localizando documentación originalmente escrita para una audiencia angloparlante hacia chino natural
- Limpiando texto chino AI-generated que usa estructuras retóricas inglesas inapropiadamente
- Puliendo contenido de redes sociales chino donde la autenticidad de voz importa para el engagement
Funciones principales
- Elimina filler primero: remueve cualquier oración o frase que no añada nueva información antes de considerar el estilo
- Rompe oraciones paralelas formulaicas que mimican estructuras de lista inglés y reemplázalas con flows apropiados para chino
- Reemplaza nominalizaciones abstractas y frases de tipo slogan con lenguaje concreto y directo que lectores chinos esperan en contextos profesionales
- Lee el draft final como si fueras la audiencia intentada: un hablante nativo chino en el contexto profesional relevante y marca cualquier oración que suene foreign o stiff
- Verifica que todos los reclamos factuales están preservados y que las ediciones no introdujeron sutiles mistranslations
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Humanizer
Elimina los patrones comunes de escritura generada por IA: inflación de significancia, construcciones filler -ing, cadenas de em-dash y cierres formulaicos que hacen que la prosa generada por máquina se sienta genérica o sobreproducida. Ejecuta un paso final de auditoría '¿todavía es obviamente IA?' antes de enviar cualquier prosa destinada a lectores humanos.
Receiving code review
Estructura cómo respondes al feedback de revisión de código para que el proceso de revisión se mantenga enfocado, respetuoso y productivo. Esta habilidad separa feedback sustantivo de-nitpicks, rastrea seguimientos sin perderlos y produce un registro que hace los merges más rápidos y los post-mortems más claros.
Requesting code review
Enmarca un pull request para que los revisores entiendan el perfil de riesgo, qué ha sido probado y dónde enfocar su atención limitada. Esto produce revisiones más rápidas y útiles porque los revisores pasan menos tiempo reconstruyendo contexto y más tiempo evaluando los cambios reales.