AI去味标准化处理规则
目标
对所有专业的.md文件进行AI痕迹清理，重点删除：
- 包含具体人名的所有内容（叶子学姐、雨桐学姐、小李、XX学长等）
- 第一人称自我介绍段落（“我是XX”、“我叫XX”、“国内某985在读”等）
- AI模板词句（说实话、掏心窝子、说句心里话、废话不多说、下面来细说、希望对大家有帮助等）
- 结尾互动段落（有问题评论区问、祝大家、祝你们都能找到适合自己的路等）
处理规则
1. 标题格式转换
### 标题→**标题**## 标题→**标题**（如果标题很短且适合作为小节开头）- 保留
#### 标题不变（如果原文有）
2. 删除”带名字”的内容（最高优先级）
包含以下模式的整段或整句必须删除：
- “我是XX学姐/学长/老师/博士/硕士”
- “我叫XX” / “在下XX”
- “XX学姐/学长”作为称呼出现的段落
- “小李说”、“小张说”等虚构人物引用
- “那个XX”等指代具体人名的引子
3. 删除AI模板词句
开场白：
- “说实话”、“坦白说”、“说句掏心窝子的话”、“废话不多说”
- “作为一个XX”、“作为过来人”、“根据我多年的经验”
- “我今天来聊聊”、“今天我们来聊聊”
自我引用：
- “我当时”、“我那年”、“我大四那年”、“我当年”
- “我有个师姐/师兄/同学”
- “我自己也有过/也遇到过”
模板结尾：
- “有问题评论区问”、“有问题欢迎来问”
- “祝大家”、“祝你们都能找到适合自己的路”
- “希望这篇稿子能帮你”
- “希望对你有帮助”
4. 段落清理
删除整段包含上述模式的段落，但保留：
- 所有专业数据（薪资、薪资中位数、就业率、课程名等）
- 所有AUTO_NAV链接和Obsidian wiki链接
- 表格内容
- 标题层级结构
- 关键专业术语解释
5. 改写策略
如果某段内容含”我”作为第一人称叙述：
- “我当时学理论力学特别吃力” → 改为”理论力学对部分学生有较大难度”
- “我见过的师姐想出国交流” → 改为”有学生想出国交流但受涉密限制”
- 如果实在无法去除人称，整段删除
输出
- 直接覆盖原文件
- 处理完成后在该目录下创建 PROCESSED.md 记录处理情况
- PROCESSED.md 包含：处理时间、处理文件数、删除词句数（估算）
保留内容
- 所有专业数据（薪资、课程、就业方向）
- 所有AUTO_NAV链接
- 所有Obsidian wiki链接
- 所有标题层级结构
- 所有表格数据
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