让 AI 交付最终结果，而不是复述被否掉的方案。 Ship the result, not the conversation.
我让它做一盘番茄炒蛋，它加了东坡肉；我说去掉，它端上来一盘"番茄炒蛋（无东坡肉）"。
AI 助手在多轮修改后，会把被否决的内容、纠正指令本身回放进最终交付物——标题变成 参数表（不做评分），注释里解释"为什么不用某个方案"，回复开头写"已删除第4章"，结尾还要加一句"全文不含任何相关字眼"（否认即提及，此地无银三百两）。
一句验收标准：没参加过这次会话的读者，不该从产物里反推出会话历史。
三层机制，各取所需：
| 层 | 形态 | 适合 |
|---|---|---|
| ①两行规则 | 手动粘贴进全局指令 | 所有人，零成本，覆盖大部分场景 |
| ②echo-guard skill | 纯文本 skill，装完即用 | 多轮修改后出重要交付物的人 |
| ③hook 自动提醒 | 可选进阶脚本 | 想要"不靠人记"的可靠性的人 |
把下面两行加进你的全局指令（AGENTS.md / CLAUDE.md / 系统提示词）：
- 一切交付物以"编者→读者"口吻生成：读者对本次会话一无所知，从产物中反推不出任何会话历史（包括被否决的方案、纠正过程、修订指令本身）。
- 用户的否决是控制数据：它决定产出什么，但不进入产物；修订请求先翻译成最终形态（"去掉评分"＝"两列表格：参数名/参数说明"），标题等高显著度文本从最终形态重新生成，交付回复直接给结果。
完整版（含保留例外、防误杀条款）见 extras/agents-md-rule.md。
git clone https://github.com/Hansweek/echo-guard.git
# 把 skill 文件夹复制到你的平台目录：
cp -r echo-guard/echo-guard ~/.claude/skills/ # Claude Code
cp -r echo-guard/echo-guard ~/.codex/skills/ # Codex / ChatGPT（或 ~/.agents/skills/）
cp -r echo-guard/echo-guard .cursor/skills/ # Cursor（也兼容读 .claude/skills/）或从 Releases 下载 zip 直接解压到技能目录（zip 根就是 echo-guard/ 文件夹）。装完说一句"用 echo-guard 做终检"验证触发。
skill 是纯文本指令：无脚本、无网络访问、无文件读写、无路径依赖，指令体内零 URL——可用任意文本工具复核。
重要交付靠人记着调用 skill，迟早会忘。支持 hooks 的平台（Claude Code 等）可以配一个 UserPromptSubmit 钩子：检测到用户消息里的修订动词（去掉/删除/移除/换成/remove/delete），自动往对话注入一行终检提醒。脚本和接线范例见 extras/hook-reminder/。
设计原则：hook 注入的是提醒而不是拦截——正则拦不住语义级改写（"不做X"换成"按最新口径"就漏了），可靠的路线是"提醒 + 常驻规则"组合。
发布前做过小规模 A/B 对照（独立全新会话；场景：删表格列、删整章、连纠两轮）：
- 无规则组：回复开头"已删除第4章'风险与应对'（含两个小节）"；连纠后输出"已彻底清理干净……全文不含任何相关字眼"
- 带规则组：直接输出交付物，无叙述、无口号、无误删
样本量小（每组 n=1），欢迎自测。复现技巧：transcript 里保留一轮失败史（助手上一版就翻过车），病灶更容易出现——污染史本身就是诱因。
- 粉红大象：说"别想大象"，大象就进了激活状态；被禁止的词在上下文里越禁越活跃
- 证明听话：模型倾向于把"我服从了"渲染成可见文本，服从声明本身成为新的泄漏
- 递归天花板：任何写进上下文的指令（包括反回声规则本身）都可能被复读——所以多层组合比单点规则可靠
相关参考：Anthropic 提示词文档"Tell Claude what to do instead of what not to do"；ruff 项目 AGENTS.md 的"someone with no access to the session"验收标准；anthropics/claude-code#65961。
MIT License。设计思想（从最终状态重生成、按交付面检查、保留/删除边界判定）参考并致谢 LB623/no-negative-echo（MIT）。本作为独立重写，场景面向中英文商务文档，新增回复正文受控条款与中文表述变体清单。