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火火去AI味改写 — 融合 humanize-text-main 四套方法论 + Standard 管线 + stop-slop/humanizer-zh/avoid-ai-writing（简体中文）
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| name | ai-dehumanizer |
| description | 火火去AI味改写 — 融合 humanize-text-main 四套方法论 + Standard 管线 + stop-slop/humanizer-zh/avoid-ai-writing（简体中文） |
本 Skill 以 third/aihua/humanize-text-main 的生产级思路为主干，并融合同目录下 stop-slop、humanizer-zh、humanizer、avoid-ai-writing 的可执行规则，面向中文网文与通用 prose。
改写目标：保留信息与情节，打破 AI 统计指纹（句长均匀、词汇分布、衔接套路），读起来像真人写的。
出处：
humanize-text-main/docs/techniques.md、src/standard/pipeline.py、src/methodologies/
原理：AI 文本有 token 分布、n-gram、句长均匀的统计指纹；神经机器翻译（NMT）逐跳重组语序与词形，可打散指纹。
典型链路（英文原文）：EN → 中文 → 日语 → 芬兰语 → 回目标语
| 语种跳 | 结构扰动 |
|---|---|
| → 中文 | 语序重组、删冠词式结构 |
| → 日语 | SOV、助词语法 |
| → 芬兰语 | 黏着语、格变，深度重组 |
火火适配（简体中文输入）：不依赖外部翻译 API 时，用 「语义保真 + 结构扰动式改写」 模拟翻译链效果——大幅调整句序、主语位置、修饰语前后置，如同经历了一轮「远距离回译」。
原理：检测器依赖 burstiness（句长起伏） 与词汇可预测性；多轮改写逐步注入自然变异。
humanize-text 三轮提示（英文参考，执行时译为中文策略）：
| 轮次 | 任务 |
|---|---|
| Round 1 | 句长自然起伏（常见 15–40 字）；打破均匀节奏；严禁诗化、一行一句碎片化 |
| Round 2 | 叙述连贯收口 + 口语化；碎句合并为正常小说句式 |
| Round 3（可选） | 精修仍像 AI 的片段；保持散文，勿过度拆句 |
参数：temperature 1.0–1.3（高于常规写作，增加随机变异）；轮数 2–3。
原理：改写 → 检测 → 锁定仍像 AI 的句子 → 句级精修 → 再检测，最多 2 轮，避免过度处理。
火火适配：若用户提供 AI 检测参考（概率、维度分、修改建议），则：
原理：不同 NMT 引擎架构与训练数据不同，交替选用可避免单一引擎指纹。
火火适配：在纯 LLM 场景下，用 「换表述引擎」思维——同一意思交替使用：短句直述 / 长句铺陈 / 对话拆开 / 动作先行，避免全篇同一「改写腔」。
输入 → Step1 LLM 拟人化改写（如：输入→中文改写，temp≈1.3）
→ Step2 LLM 二次改写（携带 Step1 为 history，防回弹）
→ Step3/4 跨引擎翻译跳（日文→芬兰语→目标语，英文场景）
火火中文版 Standard（后端默认执行）：
原文
→ Pass1【结构扰动轮】Method2-R1 + Standard-Step1 精神（句长 burstiness）
→ Pass2【历史连贯轮】Standard-Step2（携带 Pass1 对话历史，词汇口语化）
→ Pass3【检测精修轮】Method3（仅当有 AI 检测参考时）
→ 输出正文
| 项目 | 本 Skill 吸收点 |
|---|---|
| humanize-text-main | 四套方法论 + Standard 多轮 + 检测环 + burstiness/temperature |
| humanizer-zh | 意义膨胀、-ing 式分析、破折号、三段式、中文 AI 词汇 |
| stop-slop | 删填充、主动语态、禁金句、节奏变化 |
| avoid-ai-writing | Tier-1/2/3 词表、公式句、标点规范 |
平台高频维度（须按建议专项改，勿只改「了一」）：
纪律：外科手术、宁少改；禁止用新机械套路换旧套路；分数升高应回退。
深入探讨、至关重要、彰显、凸显、赋能、助力、打造、旨在、致力于、值得一提的是、综上所述、毋庸置疑、砥砺前行、应运而生、淋漓尽致、波澜壮阔 …
→ 换具体动词/删/写清实际发生了什么。
显著、日益、不断、持续、进一步、全面、深入、切实、有机、协同、全方位、多维度、系统性 …