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中文写作、改写、润色、翻译和审阅的去 AI 味技能。用于保留原意和原文风格，减少路标词、讲义腔、模板句式、协作口吻和 AI 痕迹。默认轻量加载，按任务只读取必要参考章节。
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Based on SOC occupation classification
| name | de-AI-writing |
| description | 中文写作、改写、润色、翻译和审阅的去 AI 味技能。用于保留原意和原文风格，减少路标词、讲义腔、模板句式、协作口吻和 AI 痕迹。默认轻量加载，按任务只读取必要参考章节。 |
| allowed-tools | ["Read","Write","Edit","AskUserQuestion"] |
| metadata | {"trigger":"去AI味、像人写的、保留原意改写、中文润色、结构保真翻译、检查中文稿 AI 痕迹"} |
默认先只读本文件。不要一上来读取完整 references/ai-trace-detector.md。
references/ai-trace-index.md，再按索引读取 references/ai-trace-detector.md 的相关章节。references/translation-guardrails.md。references/ai-trace-index.md，只围绕 Top 5-10 个最影响读感的问题读取详细章节。这是一个去 AI 味补丁工具，不规定新文风。原文是现代白话、口语、评论、科普或学术风格，改完仍保持原风格。
默认目标很窄：
不确定是否需要全文改写时，先做最小可用修补。只有用户明确要求“自由改写/允许增删重组”时，才重排结构。
最终交付前至少检查以下项目：
不是 A 而是 B、不在于 A 而在于 B 等讲义式纠错结构。逐字引文或原文自然表达最多保留 1 处。概念：解释、问题：答案、原因：结论 当固定模板。你/你会；确需读者推演时，最多 1 次 试想 或 当你。更关键/更要命/换句话说/事实上/值得注意/总之/与此同时 全文合计不超过 2 次。作为AI、截至我的知识、希望这能帮助你、接下来我们将、我们先来看、下面我们。拆一拆/盘一盘/捋一捋/聊一聊/划重点/敲黑板，以及无必要的 说白了/本质上/归根结底/简单来说。拆解/梳理/剖析/解构/聚焦/洞察/深耕/赋能/助力/践行/驱动/构建/打造 不要堆叠。一旦……就……、只有……才……、无论……都……、随着……的发展/推进、正是因为……所以……、通过……来…… 全文合计不超过 2 次。遮羞布/面具/外衣/揭开真面目/戳穿真相 这类替读者宣布真相的修辞。如果结构本身坏掉，可以整段重写；如果只是局部异味，只做局部修补。
references/ai-trace-index.md：轻量索引，先读它。references/ai-trace-detector.md：详细 AI 痕迹与修法，只按索引读取相关章节。references/translation-guardrails.md：翻译任务规则。生成和导出 PPT 的专业工作流 Skill。适用于把 Markdown、报告、方案、会议材料或已有文档整理为演示文稿，按策略规划、设计规范、SVG 页面生成和 PPTX 导出步骤执行。
中文 AI 味去除与文章润色 Skill。适用于把 AI 生成稿改得更自然、更有读者感，同时保留原意、逻辑和关键事实。
文本 AI 痕迹审阅与人类表达对照 Skill。基于 HC3 对比语料和检测仓库资料，帮助判断文本是否有 ChatGPT/AI 写作特征，并给出修正建议。
Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, passive voice, negative parallelisms, and filler phrases.
去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式：夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。
女娲造人：输入人名/主题/甚至只是模糊需求，自动深度调研→思维框架提炼→生成可运行的人物Skill。 两种入口：(1)明确人名→直接蒸馏 (2)模糊需求→诊断推荐→再蒸馏。 触发词：「造skill」「蒸馏XX」「女娲」「造人」「XX的思维方式」「做个XX视角」「更新XX的skill」。 模糊需求也触发：「我想提升决策质量」「有没有一种思维方式能帮我...」「我需要一个思维顾问」。