让 AI 写一篇“像样的公文”，过去几乎是一句空话：开头塞程式化套话，结尾塞程式化收束，中间凑几个“一是二是”，成品像不像只能靠肉眼判断。lieflat-gongwen 的做法是把 102 万字真实公文的写作风格拆成可测量、可验收的数值参数：它的公文写作逻辑是“像不像”不再凭感觉，而是用 12 项参数对照真实语料来验收。本篇讲七类文体怎么分、参数卡怎么读、六步流程里哪一步不可跳过。
公文写作先分清文体族
方法论只有一句：参数来自全量统计，不是经验归纳。仓库不存逐字原文，只存参数卡与中位数加四分位区间，代价是参数第三方无法独立复核——这一条作者作为已知局限直接写在文档里，没有回避。
语料分两个文体族、七个类别：公文族六类（调研报告、领导讲话、工作意见、经验材料、工作方案、经验总结），篇幅中位 2500 到 3700 字、2 到 5 个一级标题；党建族一类（党建材料），约 1120 字、零一级标题。不做法定公文，因为这类文体的正文是固定结构、风格已确定，不需要量化提炼。102 万字是 91.4 万字公文语料加 10.3 万字党建语料的合并计数。
判族只看两件事：篇幅与一级标题数——千字材料一旦加上多个一级标题就变成压缩版公文，参数会跟着乱。按文体错位是最常掉的坑：工作方案要短业务标签、密集三级标题，调研报告要“判断加转折”长标题，党建材料反过来——不能加一级标题、靠段首动宾句推进。用一份通用模板应付所有文体，参数一开始就错了。
七类文体的参数卡怎么读
| 文体 | 篇幅与标题特征 | 文种指纹 |
|---|---|---|
| 工作方案 | 中位篇幅在 2500 到 3700 字区间，一级标题 4 到 8 字业务标签 | 三级标题密集，七类里唯一大量用数字列表的文种 |
| 调研报告 | 中位篇幅在 2500 到 3700 字区间 | 一级标题 17 到 21 字“判断加转折”双分句，承载观点 |
| 领导讲话 | 中位篇幅在 2500 到 3700 字区间，2 到 5 个一级标题 | 按参数卡区间验收，不套通用模板 |
| 工作意见 | 中位篇幅在 2500 到 3700 字区间，2 到 5 个一级标题 | 按参数卡区间验收，不套通用模板 |
| 经验材料 | 中位篇幅在 2500 到 3700 字区间，2 到 5 个一级标题 | 按参数卡区间验收，不套通用模板 |
| 经验总结 | 中位篇幅在 2500 到 3700 字区间，2 到 5 个一级标题 | 按参数卡区间验收，不套通用模板 |
| 党建材料 | 约 1120 字，零一级标题 | 靠段首动宾句分层，长引语是这一族的正向指纹 |
7 类文体各自带一张参数卡：平均句长、顿号密度、三级标题数、“一是二是”频次等 12 项参数都按中位数加四分位给出区间。配套的自检脚本把参数偏离分两类：硬冲突与软偏离。硬冲突只有一种：文种识别错误——比如给工作方案写出了调研报告的层级结构。其他偏离都按提示处理：自检器拒绝把均值当合格线，例如调研报告里“一是二是”从 0 到 20 次都有人用、四分之一的样本完全不用。
流行认知被全量数据推翻的 5 项
| 流行说法 | 全量数据 |
|---|---|
| 开头都用依据式套话 | 依据式仅 6 到 8%，无单一主导 |
| 结尾必须程式化 | 75 到 87% 是自然收束，程式化收束类不足 2% |
| 好公文要有数据支撑 | 60 到 72% 完全不用百分比，党建 100%、工作方案 80%、调研报告 51% 零百分比 |
| 一级标题应简短 | 分析类平均 17 字，承载观点；短标题只属于业务类 |
| 必须、应当体现文件力度 | 密度 0.56 到 0.58‰，3000 字公文只有 1 到 2 个 |
这五条的样本原文已被剥离，作者把推翻的统计与修正过程留在文档里。范文的边界也要先说清：仓库示例目录放 22 篇合成范文与一份返工审计，范文只能借结构和节奏、不能借内容。首批 10 篇范文的返工过程被完整记录：当时是从原文中切前 700 到 1200 字、正则抽一遍标题就动笔，骨架拿到了、场面与结尾没进过视野；审计后六篇重写、四篇保留。
六步调用流程：第 3 步不可跳过
- 判文体族：依据篇幅与一级标题数，确定走公文族还是党建族，再选具体文种。
- 定参数行：读同文种的参数卡一页表，把 12 项参数的区间先摆出来。
- 读同文种的 DNA 文档加范文（不可跳过）：抽象的参数说不清并列成分怎么堆、过渡句放哪，看一篇真稿子比读十条规则有效——这是作者的明确判断，所以这一步在文档里被标成不可跳过。
- 出骨架，停下等确认：把标题层级与段落大纲交给用户核对再下笔，不要一口气写到底。
- 按参数写正文：对照 12 项参数区间写，软偏离自己取舍，硬冲突必须改。
- 跑自检，按报告修正：只判硬冲突；软偏离按提示处理，不要把均值当合格线。
安装与使用前置条件
前置条件是兼容 agents.md 的 Agent，例如 Codex、Claude Code、Moxt 等任一；核心能力零依赖，附带两个 Python 脚本只用标准库。仓库作者推荐两条路：直接装到 Moxt 里用，长文的反复读取与逐句改写正需要工作空间的上下文能力；或者克隆到本地 skills 目录，把整个目录放进自己 Agent 的 skills 目录下。具体安装路径以网盘内文件为准，不要凭记忆拼路径。
数字占位原则也要先立好：遇到无法核实的数字一律留待补占位、绝不编造。示例中的工作方案范本里出现待补占位，这并非没写完，而是该填本地数字的地方刻意留坑；背后的逻辑是，没可靠数据时靠逻辑深度撑起文章是可行的。
易错点：这 4 处最容易写偏
- 跳过第 3 步直接写。参数卡只能告诉你范围，真正的判断要从 DNA 文档与范文中读出；跳过这一步，写出来的只是参数正确的空架子。
- 把均值当合格线。参数卡给的是中位数加四分位区间，不是单一标准答案；调研报告里“一是二是”从 0 到 20 次都有人用，硬套均值反而把正常写法判成错。
- 文种识别错了还继续写。这是唯一的硬冲突：给工作方案写出了调研报告的层级结构，后面写得再顺也要返工；判族、判文种两步错了，后面全错。
- 拿参数解决对错问题。参数解决“像不像”，管不了“对不对”——涉密与对外口径须经本单位核稿人终审；范文只能借结构和节奏，不能借内容。
适合谁，不适合谁
适合经常要写工作方案、调研报告、经验材料这类文体、又受够了“像不像只能靠肉眼”的人，适合想把返工成本降下来、用同一套参数验收多篇稿子的人。不适合要写法定公文的人——通知、请示、批复、函这类有固定模板的文体本技能不覆盖；也不适合指望参数替自己核稿涉密与对外口径的人，那一步必须有人终审。
一句话判断：先判族、再判文种、再读范文，第 3 步不跳过；硬冲突必改，软偏离自己取舍，无法核实的数字留待补占位。
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