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Markdown leggibile integro

Trasforma i documenti Markdown in testi leggibili anche per chi si distrae facilmente: conclusioni in apertura, paragrafi più brevi, frasi più semplici, azioni chiare e rumore ridotto a zero. A differenza del generico «aiutami a migliorare la formattazione», questo skill si distingue per tre aspetti. Primo: l'ambito delle modifiche è controllabile. Puoi intervenire solo sulla formattazione, lasciando intatta ogni parola del testo e riordinando esclusivamente markup, spazi e blocchi; oppure modificare solo la formulazione, senza toccare lo stile di impaginazione. Se non specifichi una preferenza, vengono modificati entrambi. Per specifiche e documentazione API, dove è meglio intervenire con cautela, puoi usare la modalità di revisione leggera; per verbali e appunti disordinati, la modalità di ricostruzione. Secondo: nessuna informazione viene eliminata. Quando chiedi a un modello di «semplificare», il risultato più comune è che spariscano in silenzio un paio di condizioni o vincoli, senza che tu te ne accorga subito. La regola inderogabile di questo skill è riordinare senza eliminare: se il testo è troppo lungo, i contenuti vengono compressi o spostati in appendice. Al termine, viene anche indicato «cosa non è stato modificato intenzionalmente», così puoi verificare il risultato. Terzo: riduce anche il tono da testo generato dall'IA. Tono da rivelazione, due punti usati per creare suspense, profondità ostentata, gergo, quantificatori vaghi, affermazioni senza numeri e accumuli di subordinate non sono solo problemi di stile: ciascuno costringe il lettore a spendere ulteriore attenzione. E proprio questi sono gli elementi che un modello tende a introdurre quando riscrive un contenuto. Il progetto originale è uno skill condiviso tra agenti, con un livello di script deterministico per la valutazione e la verifica senza perdita di informazioni (installabile su Claude Code, Codex, Grok Build, Gemini CLI, Cursor e opencode). La versione su YouMind è basata esclusivamente su prompt: le regole sono incluse, ma non è presente la verifica tramite script. Dopo la modifica, confronta quindi il risultato con l'originale, controllando numeri e condizioni eccezionali. Codice sorgente e raccolta di regole: github.com/tsonglew/adhd-md