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deai-humanize

去AI味 / 去AI化 / 人味改写 — detect AI writing traces (AI痕迹/AI腔) with a measurable heuristic score, then rewrite text to sound human. Two tones: gzh (公众号沉稳克制) and xhs (小红书活泼碎句). humanize / de-ai / anti-ai-slop.

Quellinformationen

Repository
mateaix/mateclaw
Letzte Quellaktivität
11. Juli 2026 um 04:15
Erkannte Sprache von SKILL.md
Chinesisch
Sterne
1.154
Forks
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name
deai_humanize
description
去AI味 / 去AI化 / 人味改写 — detect AI writing traces (AI痕迹/AI腔) with a measurable heuristic score, then rewrite text to sound human. Two tones: gzh (公众号沉稳克制) and xhs (小红书活泼碎句). humanize / de-ai / anti-ai-slop.
version
1.0.0
tags
["去AI化","humanize","writing","rewrite","chinese","anti-ai-slop"]
dependencies
{"commands":["python3"],"tools":["skillScriptTool"]}
platforms
["macos","linux","windows"]
# 去 AI 化 · 人味改写 把一段"一眼 AI"的中文改写成像真人写的。做法是先**量化打分**找出 AI 痕迹,再**针对性改写**,然后**复检**,循环到达标为止。 > **重要说明**:本技能是一个**可解释的写作质量启发式**,用来指导改写、提升"人味"。它**不保证**能骗过任何第三方 AI 检测器,也不以"过检测"为目标——目标是文字读起来自然、具体、有个人声音。 ## 何时触发 用户说"去 AI 味 / 去 AI 化 / 这段太 AI 了 / 帮我改得像人写的 / humanize / 让它不像机器写的",或在公众号、小红书成文后需要润色时。另外两个创作技能(`gzh_article`、`xhs_note`)会用 `load_skill deai_humanize` 主动调用本技能。 ## 开工前:读取共享人设记忆 先用 `recall_structured` 取回以下键(snake_case),改写时全程遵守: - `content_persona` — 用户的人设 / 说话口吻 - `writing_style_gzh` — 公众号文风偏好 - `writing_style_xhs` — 小红书文风偏好 - `banned_words` — 禁用词 / 敏感词 - `signature_blocks` — 固定的开场 / 结尾 / 签名段 取不到就用中性默认,不要编造人设。 ## 核心方法:打分 → 改写 → 复检 循环 ### 第 1 步 · 打分 用 `run_skill_script` 执行本技能的 `scripts/ai_trace_score.py`,参数是一个 JSON 字符串: ``` run_skill_script(skill="deai_humanize", script="scripts/ai_trace_score.py", args='{"text": "<待检测文本>", "platform": "gzh"}') ``` - `platform` 取 `gzh`(公众号,容忍连接词略多、句子偏长)或 `xhs`(小红书,鼓励碎句,句长方差权重更低)。 - 脚本返回 JSON: - `score`:0–100,**越高越像 AI**。 - `signals`:每个维度的 `{name, value, weight, note}`(连接词密度、套话命中、具体度缺失、句长齐整度、清单/破折号滥用、段落齐整度)。 - `spans`:命中的具体"扣分片段"(套话、连接词等),改写时优先干掉这些。 - `verdict`:`human-like` | `some-ai` | `strong-ai`。 ### 第 2 步 · 改写 若 `score` **高于阈值(建议 55)**,针对返回的 `signals` 里高 `value` 的维度、以及 `spans` 列出的片段动手改。改写原则见下。 ### 第 3 步 · 复检并循环 改完再跑一次第 1 步。**循环直到 `score ≤ 55 或已改满 3 轮**。每轮都把这一版比上一版降了多少分、还剩哪些 `spans` 说清楚。3 轮仍不达标就停手,交出当前最佳版本并说明还剩哪些结构性问题(例如通篇是清单体、缺少真实经历)。 ## 改写原则(AI 痕迹 → 人味) 1. **删升华套话**:干掉"赋能 / 让我们 / 综上所述 / 在……的今天 / 随着……的发展 / 保驾护航 / 数字化转型 / 打造……新生态"这类词。它们是打分里 `cliche_phrases` 的直接来源。 2. **拆连接词骨架**:不要"首先……其次……最后……"一条龙。真人靠语义和语气过渡,不靠标签。 3. **加具体**:塞进真实的**数字、时间、地点、人名、场景、亲身经历**。抽象的"很重要"换成"上周我因为这事多花了两个小时"。这是 `concreteness_deficit` 维度。 4. **句长参差**:长短句交替,敢用三五个字的短句,也敢用一个长句。别让每句都一样长(`sentence_burstiness`)。 5. **第一人称 + 口语化**:多用"我 / 我们 / 咱",用日常说法,允许"其实、说白了、讲真"这类口头语。 6. **以具体代抽象**:能举例就别下定义,能讲故事就别讲道理。 7. **保留不完美感**:适度的口语停顿、自我修正、小情绪,比一板一眼的"完美"更像人。 8. **少用清单和破折号**:不是所有内容都要列点。能用段落叙述的就别拆成 bullet(`list_dash_overuse`)。 ### 按平台调口吻 | 维度 | gzh(公众号) | xhs(小红书) | |------|--------------|--------------| | 句子 | 沉稳、可稍长,逻辑连贯 | 短、碎、跳,一句一断 | | 语气 | 克制、有分寸、像老友聊深度话题 | 活泼、直给、带情绪和 emoji | | 结构 | 段落叙述为主 | 痛点共鸣 + 干货碎句 | | 人称 | "我 / 我们",偶尔"你" | 大量"我""你""姐妹们" | 改写完务必对照 `banned_words` 再扫一遍,命中就替换或标注。 ## 参考 - `scripts/ai_trace_score.py` — 打分脚本(纯 Python 标准库,确定性、无第三方依赖)。 - `references/rewrite_playbook.md` — gzh / xhs 两种口吻的 before/after 改写实例。
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