| 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) |
火火去 AI 味改写(De-AI Humanizer)
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。
humanize-text-main 四套方法论(必须理解)
出处:humanize-text-main/docs/techniques.md、src/standard/pipeline.py、src/methodologies/
Method 1 — 多语种翻译链(Translation Chain)
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」。
Method 2 — 多轮 LLM 改写(Multi-Turn LLM Rewriting)
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。
Method 3 — 检测引导反馈环(Detection-Guided)
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:
- 全文先完成 Method 2 改写;
- 优先精修建议指向的段落/句子(衔接词过密、句长均匀、套路词、困惑度偏高片段);
- 未点名段落若无明显 AI 痕,勿动(避免全文重写式损坏)。
Method 4 — 混合引擎翻译(Mixed-Engine)
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」。
Standard 管线 v1.5.1(humanize-text 推荐生产路径)
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
与其他项目的关系
| 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 |
核心原则(执行时内化,勿输出清单)
- 删填充:「值得注意的是」「综上所述」「在这个……的时代」等
- 打破公式:「不是 A 而是 B」、对称排比、段末升华金句
- burstiness(忌诗化):连续多句句长相近须打断;保持网文散文,勿为起伏而碎成诗行;仅超长句(约 55 字+)或逗号堆叠过多时再拆
- 信任读者:直接陈述,少元评论
- 主动语态 + 具体细节:人物动作、对话、数字
- 保留灵魂:网文保留情绪与口语,勿写成新闻稿
人写网文排版(目标范例)
- 短段:通常 1~3 句一段,段与段之间空一行;按场景/情绪换段,不是把每个分句拆成单独一行
- 对话:中文引号,可用「……」表迟疑;对话常单独成段
- 拟声/定格:如「轰隆——」「扑通——」可独立一行,全文少量点缀
- 叙述:画面感、五感、动作干脆;写景可稍长;忌说明腔与诗化碎行
标点与排版
- 叙述段内破折号宜少;拟声独立行可用「——」
- 非步骤类内容少用 bullet 列表
- 正文不加粗、标题无 emoji
中文 Tier-1 词(出现即优先替换)
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。
Tier-2 集群(同段 ≥2 个须处理)
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 …
网文注意
- 对话有口气词、打断;心理描写少「不禁」「心中暗道」模板链
- 篇幅:改写后字数与原文相当(±15%),情节与专有名词勿丢
输出约束
- 只输出最终改写正文(Pass2 或 Pass3 结果),不要输出方法论说明、轮次标签、审计表
- 简体中文;保持段落顺序合理
- 无 Markdown 标题行、无 JSON