“熔断器像一扇会休息的门”是个容易理解的比喻。可如果原说明写着超时 200ms、失败率阈值 30%、5 秒后半开，而改写只剩下“疲惫时轻轻关门”，读者就无法配置和排障。

技术写作的亲和力来自解释清楚。关键事实、成立条件和失败方式，要比修辞更稳。

先给事实一张不能随意改动的卡

把原文拆成事实卡与解释文字。事实卡保留名称、数字、单位、否定条件和来源位置；解释文字可以换句式或补例子。模型输出后，先核对事实，再讨论语气。

2026 年 10 月 22 日的 ThinkingBox 研究以数据库最终状态评估 Agent，而不是根据它的完成宣言打分。写作工具也可以借用这个思路：评价改写结果留下了什么，而非只听它保证“信息完整”。本文没有复现该研究的训练或基准。研究说明

图中数值属于教学示例，不是某个线上系统的实测配置。

一个简单但有边界的数字检查

保存为 facts.py。它只能发现明确数字与单位的遗漏，不能理解“全盘加密”和“数据库加密”的范围差别。

import re PATTERN = r"\d+(?:\.\d+)?\s*(?:ms|QPS|s|%)" def quantities(text): return {re.sub(r"\s+", "", v) for v in re.findall(PATTERN, text)} source = "服务设计目标500 QPS；超时200ms；失败率30%；5s后半开。" good = "面向500 QPS的设计目标，超过200 ms就超时；失败率30%，5 s后半开。" bad = "请求太慢时，门会休息一会儿。" def missing(original, rewritten): return sorted(quantities(original) - quantities(rewritten)) assert missing(source, good) == [] assert set(missing(source, bad)) == {"500QPS", "200ms", "30%", "5s"} print("丢失的量值：", missing(source, bad))

同样的数值也可能被安到错误对象上，所以集合相同不是“语义保真通过”。再做一轮人工核对：200ms 是哪条链路的超时，30% 的分母和统计窗口是什么，5 秒后是尝试半开还是完全恢复，500 QPS 是设计目标还是观测结果。

改写示范

原句：“当统计窗口内失败率达到 30%，熔断器进入打开状态；5s 后转入半开。”

可改成：“一段时间内失败率达到 30% 时，熔断器先挡住后续请求。5s 后，它只放行试探请求，确认依赖恢复，再按配置决定是否完全打开通道。”若原文没有说明半开流量大小，不应加上“一次只放一个”。

具体项目的打开、关闭命名可能和门的日常含义相反，最后仍应对照实现。示例不是一个完整熔断器规范。

Ollama 的结构化输出可以约束 JSON 形状，方便返回“改写文本、保留事实、待核实项”，但合法结构不会替你证明内容正确。官方文档

本文只实跑了量值遗漏检测，没有调用真实模型或校验生产架构。把比喻放在事实旁边，读者能读懂，也能拿着说明做事。