ai-text-humanizer

name	ai-text-humanizer
description	中文AI文本检测与改写工具。当用户需要检测AI生成文本、优化AI文本使其更自然、降低AI痕迹、文本去重、论文降重时使用。支持检测16+类AI特征，自动改写冗余表达，清理Markdown格式，移除chatbot痕迹，输出详细报告和AI概率分数。

AI 文本净化器（中文版）

检测和改写 AI 生成的中文文本，识别 AI 写作的常见特征（如高频连接词、套话、宣传性语言、聊天机器人痕迹等），对文本进行自动优化，使文本更自然、更接近人类写作风格。

核心功能

• 检测分析：按 16+ 类 AI 特征统计问题，输出详细报告和 AI 概率分数（0–100）
• 智能改写：基于规则替换冗余表达、删除填充词、拆分长句
• Markdown清理：自动移除粗体、标题、代码块等格式标记
• Chatbot痕迹清理：移除"希望这对您有帮助"、AI署名等痕迹
• 前后对比：对比改写前后的检测结果，评估改进效果
• 用户自定义规则：可通过 JSON 文件添加或覆盖规则

使用方法

1. 检测文本

# 检测文件
python3 scripts/detect.py 文本.txt

# 输出 JSON 格式
python3 scripts/detect.py 文本.txt -j

# 仅输出分数
python3 scripts/detect.py 文本.txt -s

2. 改写文本

# 普通模式（推荐，平衡自然度与改进效果）
python3 scripts/transform.py 文本.txt -o 优化后.txt

# 激进模式（更多同义词替换、长句拆分，可能影响流畅度）
python3 scripts/transform.py 文本.txt -a -o 优化后.txt

# 静默模式
python3 scripts/transform.py 文本.txt -q -o 优化后.txt

模式选择建议：

• 普通模式（默认）：25%同义词替换概率，保留专业术语，适合大多数场景
• 激进模式：40%同义词替换概率 + 长句拆分，适合需要大幅改写的场景

3. 前后对比

# 对比改写前后的检测结果（默认普通模式）
python3 scripts/compare.py 文本.txt -o 优化后.txt

# 激进模式对比
python3 scripts/compare.py 文本.txt -a -o 优化后.txt

检测类别

类别	说明
AI Jargon	AI 高频词汇（此外、因此、综上所述等）
Puffery	夸大性短语（具有重要意义、至关重要等）
Marketing Speak	宣传性语言（蓬勃发展、卓越贡献等）
Vague Attributions	模糊归因（据专家分析、普遍认为等）
Hedging	模棱两可表达（可能、或许、一定程度上等）
Chatbot Artifacts	聊天机器人痕迹（作为AI、希望这对您有帮助等）
Citation Bugs	引用痕迹（oaicite、turn0search等）
Knowledge Cutoff	知识截止表述（截至我上次知识更新等）
Markdown Artifacts	Markdown痕迹（**、##等）
Filler Phrases	填充短语（值得注意的是、需要指出的是等）
Sentence Starters	句首连接词（此外，、因此，等）
Rhetorical Patterns	反问句模式（难道……吗等）

改写效果示例

输入：

值得注意的是，人工智能技术正在蓬勃发展。专家认为，这不仅是技术革新，更是深刻重塑。综上所述，我们坚信一定能够开创AI新局面。希望这对您有帮助。

输出：

人工智能技术正在蓬勃发展。专家认为，这是技术革新，是深刻重塑。能够开创AI新局面。

改进统计：

• Issues: 189 → 60 (减少 129 个，68% improvement)
• Markdown: 45 → 0 (完全清除)
• Chatbot Artifacts: 5 → 0 (完全清除)
• Filler Phrases: 7 → 0 (完全清除)

自定义规则

规则文件位于 resources/zh_rules.json，可复制并修改后通过 -r 参数指定：

python3 scripts/detect.py 文本.txt -r 我的规则.json

规则文件结构：

{
  "replacements": {
    "值得注意的是，": "",
    "此外，": ""
  },
  "ai_jargon": ["此外", "综上所述"],
  "puffery_phrases": ["具有重要意义", "关键作用"],
  "chatbot_artifacts": ["希望这对您有帮助"],
  "punctuation": {
    "em_dash_threshold": 2,
    "curly_quote_weight": 1
  }
}

依赖

• Python 3.8+
• 仅使用标准库，无需安装额外包

文件结构

ai-text-humanizer-zh/
├── SKILL.md              # 本文档
├── core/
│   ├── __init__.py
│   ├── analyzer.py       # 检测引擎
│   ├── rewrite.py        # 改写引擎
│   ├── rules.py          # 规则加载
│   └── utils.py          # 工具函数
├── scripts/
│   ├── detect.py         # 检测命令
│   ├── transform.py      # 改写命令
│   └── compare.py        # 对比命令
└── resources/
    └── zh_rules.json     # 中文规则库

注意事项

• 本工具基于规则匹配，无法处理所有复杂句式，建议结合人工审阅
• 改写可能删除少量信息，请确认不会影响核心内容
• 规则库主要针对常见 AI 中文文本特征，专业领域可能需要扩充词表
• 推荐优先使用普通模式，激进模式可能过度改写影响流畅度
• 专业术语（深度学习、图像识别等）已加入白名单，不会被误替换