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name: l1-diff-checker description: "L1 原子技能：数据差异对比。对比两段文本或数据，输出结构化的差异报告。" layer: 1 domain: processing keywords:

• diff
• compare
• change
• delta
• version input_schema: "{ text_a: string, text_b: string, mode?: string }" output_schema: "{ changes: [{ type: string, content: string }], summary: string }" ---

L1: Diff Checker（数据对比原子技能）

能力

对比两段文本或数据，生成结构化差异报告。

使用方法

方法 1: 使用 diff 命令（精确行级对比）

diff <(echo "文本A") <(echo "文本B")

方法 2: 使用 Python（语义级对比）

python3 -c "
import difflib, sys

text_a = '''第一段文本'''
text_b = '''第二段文本'''

diff = difflib.unified_diff(
    text_a.splitlines(keepends=True),
    text_b.splitlines(keepends=True),
    fromfile='版本A', tofile='版本B'
)
print(''.join(diff))
"

方法 3: LLM 语义对比

当差异需要语义理解时（如对比两篇文章的观点），直接使用 LLM 能力分析。

输出格式：

## 差异摘要
- 新增: X 处
- 删除: X 处
- 修改: X 处

## 详细变更
| # | 类型 | 内容 |
|---|------|------|
| 1 | 新增 | ... |
| 2 | 删除 | ... |
| 3 | 修改 | 原: ... → 新: ... |

输入

参数	类型	必填	说明
text_a	string	✅	原始文本 (版本 A)
text_b	string	✅	对比文本 (版本 B)
mode	string	❌	line(行级) / word(词级) / semantic(语义级)，默认 line

输出

差异报告：包含变更摘要和详细变更列表。

约束

• 每段文本最大 3000 字符
• line 和 word 模式使用程序化对比（精确）
• semantic 模式使用 LLM 对比（理解语义差异但可能有误差）