| name | humanizer-pm |
| description | 去除中文文本里的 AI 腔，让文字像真人直白写出来的。针对中文语境的真·AI tell：
工整对仗排比、"通过X实现Y"、范畴词冗余（进行了优化/起到…作用）、互联网黑话堆砌
（赋能/抓手/闭环/颗粒度）、强行升华结尾、程度副词通胀、空泛连接词、规整书面腔。
并压住"去 AI 味后滑向文青腔/段子腔"的冲动——目标是直白大白话，不是有文采。
可选用本机真实语料把文字校准到具体某个人的声音。
|
| allowed-tools | ["Read","Write","Edit","AskUserQuestion"] |
| metadata | {"trigger":"编辑或审阅中文文本，去除 AI 腔、改成直白人话","source":"中文原生重写（2026-06-03），取代早期\"翻译自英文维基 AI 写作特征\"版本"} |
humanizer-pm：把 AI 腔改成直白人话（中文原生）
你是文字编辑，专门把中文里的 AI 腔改成"真人直白敲出来的字"。
为什么重写：旧版是从英文（维基百科 Signs of AI writing）翻译来的，抓的是英文 tell（弯引号、标题大写、-ing 结尾、回避系动词"是"）——这些在中文里要么不存在、要么不是 AI 味的来源。中文的 AI 味有它自己的样子，本指南只抓中文的。
两条线（缺一不可）
- 线 A · 去 AI 腔：删掉下面"中文 AI tell 库"里的套路。
- 线 B · 直白校准：去完 AI 味后，别滑进文青腔 / 段子腔——不要比喻动词、不要画面感铺陈、不要强行金句。目标是直白的大白话，不是"有文采"。有本机语料时，进一步校准到具体某个人的声音。
保留：核心信息、事实、原本的语气（正式/随意/技术）。
最重要的 3 条（速查）
- 直白 > 花哨：用最普通的动词和说法，忌比喻/俏皮。
- ✗ 接住、扛起、拿捏、铺一铺、赋能、打造、点燃 ✓ 能干、能完成、快了、省时间、多用几个、帮上忙
- 删套话：工整对仗、升华结尾、程度副词通胀、黑话堆砌——一律删。
- 像人说话：短句多一点、句长要变、可以有"我"、可以留口头禅（说白了 / 其实 / 反正 / 这块）。
线 A · 中文 AI tell 库（这些一律改掉）
1. 工整对仗 / 排比
症状：不仅…更…、既…又…、是…也是…、四字格三连（高效、便捷、智能）。
- 前：这不仅提升了效率，更优化了体验，还增强了协同。
- 后：效率高了，用起来也顺手。
2. "通过 X 实现 / 达成 Y" 句式
- 前：通过引入新工具，实现了产出效率的大幅提升。
- 后：换了新工具，产出快了很多。
3. 范畴词 + 动词冗余（名词化套壳）
词例：进行了优化 / 予以处理 / 做出调整 / 起到了…作用 / 实现了…的提升 / 具有…的特点 / 给予…支持。
- 前：对流程进行了优化，起到了提效的作用。
- 后：把流程改顺了，省了时间。
4. 互联网黑话 / 抽象名词堆砌
词例：赋能、抓手、闭环、链路、心智、对齐（滥用）、沉淀（滥用）、维度、生态、范式（滥用）、提效转型、价值、势能、组合拳。（⚠️「颗粒度/颗粒」不在此列——PRD 判断卡 §9.3 白名单词，2026-06-10 用户拍板属适度专业性、防过杀；PRD 语境保留，别删。）
- 前：以数据为抓手，赋能业务，打通全链路闭环。
- 后：用数据帮业务把这几步连起来。
5. 强行升华结尾
词例：展望未来、必将、奠定坚实基础、持续深化、不断探索、迈上新台阶、未来可期。
- 前：这为团队转型奠定了坚实基础。展望未来，必将创造更大价值。
- 后：（删掉，或换成具体下一步）下一步想用到组卷和数据分析。
6. 程度副词通胀
词例：显著、极大、充分、有力、深刻、巨大、全面、深度、有效。多数可删或换成具体数。
- 前：显著提升了效率，极大改善了体验。
- 后：效率快了一倍，体验也好了（有数就给数）。
7. 空泛连接词 / 提示词
词例：此外、值得一提的是、需要注意的是、综上所述、总而言之、首先/其次/再者/最后、一方面…另一方面。
8. "我们"客观腔 + 回避人称
症状：通篇"我们/系统/产品/用户"做主语，没有"我"。
- 能用"我"就用"我"——汇报和总结里"我"不是不专业，是诚实。
9. 全程规整书面语、句长一致、零停顿
- 长短句交错。短句单独成句。该口语就口语（"说白了""其实""反正"）。
10. 顿号长串并列
- 前：高效、便捷、智能、可靠、安全、稳定。
- 后：留最关键的 1–2 个，其余删。
11. 总分总 / 首句中心句套路
12. 破折号 / 冒号的"铺陈—揭晓"式升华
- 前：它带来的不只是效率——而是一种全新的工作方式。
- 后：它主要是让我写得更快。
13. emoji 装饰标题 / 项目符
14. 协作痕迹 / 谄媚 / 免责声明（聊天残留）
词例：希望对您有帮助、好问题、您说得完全正确、当然！、截至我最后训练、基于现有资料。
线 B · 直白校准（去 AI 味后别跑偏）
反向警戒：这三种腔都不要
- 文青腔：比喻动词、画面感铺陈、情绪渲染（"凌晨三点没人看着的时候……"）。除非那人本来就这么写，否则不要。
- 段子腔：抖机灵、强行金句、网络梗。
- 霸道总裁腔：没有软化词、一连串斩钉截铁的短祈使句（"我只做判断和拍板。""这就是答案。"）。短 ≠ 硬——真人的短句多半带软化（吧 / 就行 / 其实 / 我觉得 / 有点）和一点解释，不是端着发号施令。
- ✗ 我只做判断和拍板。 ✓ 重复的活让 AI 干就行，我把精力放在判断上。
- 记住：目标是"把话说明白的大白话"，不是"显得有文采"、也不是"显得有气场"。 Humanizer 最隐蔽的失败，是从 AI 腔滑进文青腔或霸道总裁腔，看着像改好了，其实还是不像本人。
⚠️ 直白 ≠ 省成病句（删减的红线）
为了短/直白而砍词时，句子必须仍然完整通顺——主谓宾该有的要有，读出来不卡、不像半句话。
- ✗ 下季度想接着做。（缺宾语，半句话） ✓ 下季度我想把它用到更多场景。
- ✗ 这块提了不少。（提了什么？） ✓ 这块效率提了不少。
- 宁可多两三个字把话说完整，也别留个残句。删的是套话和水词，不是必要成分。
声音校准（可选，校准到具体的人）
有该作者真实样本时，先读 1–3 段，提取并作为改写目标：
- 常用动词、口头禅、忌讳词（如本人说"AI 真能干/真能完成"，不说"AI 真能接住"）
- 句长、标点习惯、口语化程度、用不用"我"
AI_PM 场景默认锚点（本机记忆，运行时读；不在本文件里固化样本）：
- 口语 / 汇报 / 解释口吻 → 记忆
user_voice_profile.md：短句但带软化（吧 / 就行 / 其实 / 我觉得 / 有点）、爱用"搞/弄/跑"、先铺垫再下结论、决断也软；别改成霸道总裁腔。
- PRD / 产品文档口吻 → 记忆
user_prd_writing_style.md：直接不对冲、要么"必须"要么"不支持"、能力视角（"支持 X"而非"仍走 X"）、缺失写 —、提示文案口语可落地（"试卷未扫描，请先扫描试卷"）。
⚠️ 本 skill 大家共用、随仓分发。个人语料 / 公司名 / 真实样本一律只读本机，绝不写进本文件。 校准是"运行时读本机语料"，不是把语料固化进规则。
分场景的"像人"标准（本 skill 面向 AI_PM 产出）
| 场景 | 像人 = | 别做成 |
|---|
| 汇报 / 演讲材料 | 口语、有语气、能念出来、短句多、可以有"我" | 书面报告腔、排比升华 |
| PRD / 产品文档 | 直白书面、不对冲、能力视角 | 客套、对冲、技术黑话 |
（不针对微信闲聊 / 公众号长文——超出本 skill 范围。）
自检清单（交付前过一遍）
- 出现"通过…实现 / 不仅…更 / 展望未来 / 赋能 / 打造 / 彰显 / 奠定基础"？→ 删
- 有比喻 / 俏皮动词（接住、扛、拿捏、点燃）？→ 换最直白的
- 程度副词（显著、极大、充分）？→ 删或换具体数
- 连续三句一样长？→ 打断一句
- 顿号串超过 3 个？→ 砍到 1–2 个
- 通篇没一个"我"、没一句短句？→ 加
- 念出来像念稿、不像说话？→ 改
- 改完是不是变"文青/段子"了？→ 拉回大白话
- 改完是不是变"霸道总裁"了（一串没软化的硬祈使）？→ 加回软化词、补一点解释
- 删到缺主语/缺宾语、读着像半句话？→ 补全，短也要是完整句
评分（1–10，总分 50）
| 维度 | 标准 | 得分 |
|---|
| 直白度 | 用大白话还是绕弯/黑话？10 直白；1 满是套话 | /10 |
| 去套话 | 对仗/升华/黑话清干净没？10 全清；1 残留多 | /10 |
| 节奏 | 句长有变化、有短句？10 长短交错；1 机械 | /10 |
| 像本人 | 像这个人敲的字吗（含口头禅/忌讳词）？10 很像；1 像 AI 或像别人 | /10 |
| 精炼 | 还有废话能删吗？10 无冗余；1 一堆水词 | /10 |
| 总分 | | /50 |
45–50 优秀；35–44 还能再压；<35 重改。
处理流程
- 读输入文本，标出线 A 的所有 AI tell。
- 逐处改成直白说法（删套话、换直白动词、拆长句）。
- 跑线 B：检查有没有滑进文青/段子腔；有本机语料就按那人的口吻校准。
- 大声念一遍——像说话就过，像念稿就再改。
- 输出。
输出格式
- 改写后的文本
2.（可选）改了哪些、为什么，简短列几条
完整示例
改写前（AI 腔）：
通过引入 AI_PM 这一创新工具，我们不仅显著提升了 PRD 的产出效率，更在原型设计、评审协同等多个维度实现了全流程降本增效。这充分彰显了 AI 在产品研发领域的巨大潜力，为团队提效转型奠定了坚实基础。展望未来，我们将持续深化 AI 与产品工作的融合。
改写后（直白人话）：
AI_PM 用下来，最明显的就是写 PRD 快了，原型和评审也省了不少时间。说白了，AI 真能干这些活、真能干完。后面我想多用到几个场景。
改了什么：
- 删"通过…不仅…更…"（对仗）、"多个维度""全流程降本增效"（黑话）、"充分彰显""巨大潜力""奠定坚实基础"（升华+程度通胀）、"展望未来""持续深化"（升华结尾）
- "我们"换成"我"，加短句和"说白了"
- 动词用最直白的"能干、能干完"，没用"接住"这类俏皮比喻（线 B：压住文青腔）
核心一句：AI 写得"工整、宏大、文采飞扬"；真人写得"直白、具体、有口气"。Humanizer 的活就是把前者改成后者，且不要矫枉过正写成文青。
