会先读懂你，
再替你写好的写作 Agent。
大多数 AI 写作工具只做一件事：你把题目丢给它，它把文章吐给你，结果像模像样，却一眼假。 Stylotrace 换个思路——先花时间了解作者，再动笔。
问题不在模型，在于它不认识你
通用 AI 写作的痛点是"千人一面、AI 腔明显"：结构工整、辞藻平滑，却没有人味。 它不知道你读过什么、在意什么、句子习惯怎么断、情绪习惯怎么收。它写的是"一篇好文章"， 而不是"你写的文章"。
风格错配
同一作者写散文是文学性的，写议论文是理性的——系统若用散文指纹生成议论文，必然失真。
素材伪门槛
澄清时你已提供的案例与数据，没有被结构化传递到写作阶段，导致重复追问或"假大空"。
数据孤岛
读过的书、写过的文、检索到的资料彼此隔离，无法共同支撑一篇文章。
我们相信的三件事
这三条既是产品理念，也是研究论文里的理论框架。
一、风格不是模仿，是提取
我们把风格定义为：人天然的不规范表达，与完美表达之间的差异弥补。 这种差异不可预测、带着个人知识库里的无限联想，正是"人味"的来源。 Stylotrace 用四层复合风格向量持续追踪它——从你写过的文、读过的书、反复改过的地方里提取， 而不是套用某个名人的模板。
二、读过的书，是写作的土壤
一个人的联想和理论，都来自他读过什么、经历过什么。Stylotrace 归纳式地收集你的知识： 你提到一本读过的书，它问一句"要我记进知识库吗"；你心里有模糊的想法，它主动递上一本 与你想法相近的书，说清"这个理论是什么、为什么适合你"。
三、AI 该有自己的生态位
Stylotrace 只负责"写作"这一件事，但在这件事里它主导：问什么、何时写、缺什么数据，它自己决定。 需要查资料时自动排队请求，数据回灌后自动补写缺口；在编程、答疑、翻译上完全让位，不和其他 Agent 打架。
它能写什么
不止"写一篇作文"——论文、公文、小说、长文系列，各有对的路径。
议论文 / 散文 / 演讲稿
澄清 → 大纲 → 双风格写作 → 审计 → 读者群像，全流程自动。
学术论文
自带论证链（已知→缺口→张力→洞见→方法→证据→局限），逐节论证完备性检查，自动参考文献草稿。
公文 / 投标书 / 申报书
25+ 种文体范式，党政机关公文按国标排版导出。
小说 / 推理小说
角色预演：为每个角色建档案，写前让角色自己决定会怎么想、怎么说、怎么做——故事像自己长出来的。
长文 / 系列文
交付时沉淀"文章圣经"（世界观/角色/时间线/伏笔），续写自动保持一致。
任何文体
扩写、缩写、润色、古文风、脱敏改写；版本回滚；导出 docx / pdf / html / 字幕。
用它写一篇东西，会发生什么
全程你只回答该你决定的问题，其余它自己推进。
# 装进 Codex / Claude Code / OpenCode，一句话开始 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zhangyoufu-123/stylotrace/main/install.sh | bash -s -- --all # 然后在新对话里说： "写一篇关于××的散文，要有我的风格"
不是玩具，是研究
337 项自动化断言覆盖从澄清到交付的全链路；真实任务的红队审计能检出并自动修复重复比喻与句式复用； 成稿人类化指标（句长标准差 14.4、段落变异系数 0.45、句首去重率 81%、二元 TTR 0.78）处于真人写作区间。
配套研究论文给出"风格 = 个体表达对完美表达的结构化偏离"的差异弥补模型、 四层风格表征与三个实证实验设计；实验工具已内置，数据回填后即为完整实证研究。
快速上手
- 研究论文（理论框架 + 实验设计）风格差异弥补模型 · 四层表征 · 认知写作流程
- 产品介绍给评审/用户看的产品叙事
- 使用手册安装、命令大全、协作协议、开发维护
- 实验执行手册伦理声明 · 样本规范 · 盲评流程
开箱即用
未配置 API 密钥时自动读取宿主已配置的密钥；不覆盖你的稿子；密钥绝不打印。
# 一行命令，装好全部
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zhangyoufu-123/stylotrace/main/install.sh | bash -s -- --all