强制LLM采用简化技术英语的Agent技能
一款让大语言模型（LLM）遵循ASD-STE100简化技术英语撰写文档的Agent技能：
这套受控语言自1983年起便用于航空航天领域，确保疲惫的机械师绝不会误解操作指令。
顺带终结AI生成的冗余废话。💀
查看演示 · 安装技能 · 规则详情 · 不止于文档 · 效果实例 · 常见问题
兼容所有支持Agent Skills标准的工具：Claude Code、Cursor、VS Code Copilot、OpenAI Codex、Gemini CLI、Goose、OpenCode等，共计约25款工具。仅需一个文件夹，无额外依赖，采用MIT开源协议。
左栏为未编辑的Claude原生输出，右栏为加载本技能后的同模型输出。
| 🤖 未加载技能 | |
|---|---|
┌── 测试范围：6款Claude模型 × 8项任务 × 2种场景，共96次生成 ──┐
│ 每百字STE违规率▼ 72.9%（所有模型均达标） │
│ 所有6款模型的输出token数均有所减少 │
│ 平均句长从11.2词缩短至9.7词 │
│ "seamlessly（无缝地）"这类冗余词彻底消失 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
更多改写案例见examples/before-after.md：含README、错误提示、事故报告、版本说明等。
npx skills add AminBlg/SimpleEnglish
就是这么简单。skills命令行工具会自动检测你使用的AI工具（Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini CLI等），并为你选中的工具完成安装。可先试用再安装：
npx skills use AminBlg/SimpleEnglish@simple-english
完全不支持SKILL.md？可将prompts/system-prompt.md中的内容粘贴至系统提示词、AGENTS.md或.cursorrules文件中。我们还提供了约60token的精简版，适配token预算紧张的场景。之后只需提出技术写作需求，或直接说："用简化技术英语改写这段内容"。
Claude.ai（付费版）原生支持技能功能：
- 下载技能文件：打开SKILL.md并保存（Ctrl+S / Cmd+S）。
- 在claude.ai中进入设置→功能，开启代码执行权限。
- 进入设置→自定义→技能→上传，上传保存好的
SKILL.md文件。 - 开启该技能即可。此后只要你要求撰写技术文档，Claude就会自动应用这套规则。
ChatGPT：无技能支持，需使用提示词版本。将prompts/system-prompt.md中的内容复制到 设置→个性化→自定义指令，或项目/自定义GPT的指令中。
Gemini：创建Gem应用，将上述提示词内容粘贴至其指令中。
其他聊天机器人：将prompts/system-prompt.md内容粘贴到对话窗口，告知对方"此后所有为我撰写的内容都需遵循此规则"。
这套标准包含9大类、53条编号规则，由航空航天领域专家于1983年制定——毕竟一旦指令表述模糊，读者可能付出生命代价。核心规则及约束效果如下：
| 规则 | 杜绝的问题 🪦 |
|---|---|
| 操作指令句最多20词，描述句最多25词 | 冗长的流水句 |
| 全文统一术语含义，一词一义 | "检查/验证/确认/核准"随意混用 |
| 仅使用一般时态 | 避免"has been updated（已被更新）"，改为"we updated（我们已更新）" |
| 禁用动词-ing形式 | 杜绝", making it easy to...（从而使其易于……）"这类冗余从句 |
| 采用主动语态 | 摒弃"it should be noted that（应当注意）"这类被动套话 |
| 禁用should/would/may/might | 消除模糊表述（can/will/must可正常使用） |
| 条件前置，指令后置 | 避免读者因看到末尾的"…if the flag is set（如果标记已设置）"而误操作 |
| 一句仅含一项指令 | 防止凌晨2点还没人能看懂的复杂操作步骤 |
| 保留冠词与连词that | 拒绝电报式生硬表达，STE追求简洁而非简略 |
含软件行业示例的完整规则释义见SKILL.md。没错，这份自述文件就违反了半数规则——毕竟营销内容不在STE的适用范围内，技能会自动区分场景，仅在撰写技术文档时生效。😌
本技能针对不同场景做了适配（详见use-cases.md）：
- 🚨 错误提示：按"问题现象→原因→解决方案"的顺序表述
- 📟 运行手册：STE的原生适用场景，运行手册本质就是维护指南
- 🧯 事故报告：用一般过去式替代模糊表述，比如将"we have identified an issue that may have impacted（我们发现一个可能影响了……的问题）"改为明确表述
- 📣 版本说明：将破坏性变更列为警告，先说明操作指令，再提示风险
- 🤖 AGENTS.md/提示词：系统提示词本质是写给"无法提问的读者"的操作流程，模型会将"should（应该）"视为可选要求，而STE禁用此类表述，这点值得深思
- 🌍 翻译预处理：STE的最初设计目标就是让非母语读者易读，同时降低本地化成本
以下场景不在适用范围内：营销文案、博客随笔、品牌宣传内容。这是刻意为之的限制。✋
加载技能后，6款模型在8项写作任务的96次生成中，平均每百字STE违规率降低72.9%。
| 模型 | 基准违规率（每百字） | 加载技能后违规率（每百字） | 降幅 |
|---|---|---|---|
| claude-opus-4-8 | 1.05 | 0.62 | 41% |
| claude-opus-4-7 | 2.28 | 0.42 | 82% |
| claude-opus-4-6 | 2.24 | 0.40 | 82% |
| claude-opus-4-5 | 2.55 | 0.57 | 78% |
| claude-sonnet-5 | 2.67 | 0.53 | 80% |
| claude-sonnet-4-6 | 2.06 | 0.52 | 75% |
所有6款模型的输出token数均有所减少（技能会生成更精炼的内容）。测试采用确定性正则校验器，两种场景使用同一套规则，完整的说明及测试方法见evals/results/RESULTS.md。可通过以下命令复现测试：
python3 evals/run_bench.py —— 仅需登录Claude Code CLI即可运行。
本技能采用测试驱动开发（TDD）模式，严格基于**第9版官方文本（2025年）**开发，而非博客摘要：
- 未加载技能的基准模型会写出40词的长句，甚至杜撰规则编号。曾有模型信誓旦旦地引用"规则3.1：使用短句"，但真实的规则3.1是关于动词形式的💀
- 网上的二手资料对情态动词的说明有误：
can和will是允许使用的，我们已核实官方PDF文件 - 技能针对基准测试中发现的每一项问题进行优化，反复测试直至模型达标。测试场景及结果记录见
evals/pressure-tests.md
使用本技能能让输出获得STE认证吗？ 不能。目前没有任何工具能获得ASD认证。默认模式为实用主义：遵循结构规则+适配你的领域词汇。严格模式下的输出已接近标准，但词汇层面的最终判定需参考官方标准，可免费下载。
我的文档会听起来像机器人写的吗？ 会像空客的操作手册：风格平实，但绝无歧义。这正是技术文档的核心目标。博客等内容仍可保留你的个人风格。✍️
为什么不直接用"写清楚点"作为提示词？ "清楚"是主观判断，"句子不超过20词"是明确规范。AI模型更擅长遵循规范。📐
为什么选用已有40年历史的航空航天标准？ 因为它不是凭感觉制定的，而是持续更新（2025年1月已更新至第9版）、有明确编号、可量化测试的标准。巧合的是，它几乎完美规避了AI写作的所有通病。
本项目所有内容采用MIT开源协议。仓库仅对规则进行释义以方便教学，未复制任何官方标准文本或词典内容。本项目为非官方项目，与ASD或STEMG无关联，也未获得其认可。ASD-STE100是ASD的注册商标。