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上一篇文章《技术文档 AI 审核实践:从本地轻量校验到 Codex Code Review》中,我简单提到过,在引入 Codex 做更深入的内容 Review 之前,我先做过一套本地 AI 文档纠错系统,用来处理错别字、术语误写、基础病句和部分格式异常。

当时只是顺手带了一句,没想到有读者对这块更感兴趣。所以这篇文章就单独展开聊聊:为什么要做一个本地中文 AI 文档纠错系统,它和直接调用大模型有什么区别,以及从一个能跑的 Demo,到一个团队里真的能用的 Web 工具,中间需要补上哪些工程设计。

当技术文档全面采用 Doc-as-Code 并托管在 GitHub 之后,Review 流程也开始越来越像代码协作,面临越来越高的质量压力。过去半年里,我围绕文档审查做了一次比较完整的演进:先用本地轻量校验处理错别字和基础文本问题,再引入 Codex 的本地与云端 Code Review,并通过 AGENTS.md 把审查规则逐步沉淀下来,最终形成一套轻量、本地、云端三层配合的内容审查流程。

这篇文章想分享的,不只是工具体验,而是这套流程为什么值得做、怎么设计,以及它的边界在哪里。