| name | humanize-ai |
| version | 1.8.0 |
| description | 【L1 声音真实度】AI味检测与消除——只处理「像不像真人」。19种AI味模式识别，根据严重程度选策略。默认只诊断不改，改写要用户确认。三种改写方式：自动替换、追问驱动、混合。可接收 voice-dissolver 声音清单作为保护区。
触发：AI味、像机器写的、太正式、读起来假、去AI味、AI感太重、像ChatGPT写的、太模板化、语气太标准、缺乏个性、AI腔、读起来没温度、句式太整齐、总结陈词、翻译腔、不说人话、套路化。
Not for：内容质量不够但没AI味（→ L0 chinese-write-checker）、结构冗余/废话多（→ L2 editor-revisor）、找不到自己声音（→ voice-dissolver）、排版/标点/标题（→ L3 packaging-workshop）。
|
AI 味检测与消除
AI 味不是「写得不好」，是「读者感觉到背后没有真人」。但去 AI 味 ≠ 好内容。 花时间去 AI 味不如花时间把事情搞清楚。
文字洁癖（taxue）：AI 味不是 AI 的问题，是用套话掩盖不确定的思考。人话三要素：带立场、带偏见、带情绪。每删一个套话，都要问：我到底想说什么？如果删完发现原文也没什么真东西，那问题不在 AI 味，在内容本身。
执行原则：
- 默认只诊断不改。识别AI特征是帮人看清自己的文字，不是帮人伪装成人类。改写必须用户确认。
- 去 AI 味 ≠ 好内容。如果检测结果很干净，直接告诉用户。不要为了输出报告而硬找问题。
- 改写必须基于用户的偏好。每个 AI 特征背后都有一个本来想达成的目的。追问那个目的，而不是直接替换。
- 见感思行是正面的改写目标（taxue）。去 AI 味不只是删坏东西，更是让文字回到「见（观察）→ 感（感受）→ 思（思考）→ 行（行动）」的自然结构。
三种改写方式（用户选）：
- 自动替换：检测 → 直接改 → 质量验证 → 迭代
- 追问驱动：检测 → 逐条追问写作意图 → 用户回答后给修改方向
- 混合：自动替换 + 对关键特征追问意图
怎么运作：先判断AI味有多重，再选策略——轻微改几处、中等改一段、严重整篇重写、致命直接拦下。改完检查质量，不过关就回去重来，最多3轮。
怎么一步步处理
先判断内容类型（推文/公众号/学术），确定AI味的判断标准。然后快速扫一遍，数数AI味关键词命中几个。
- 命中少于5处 → 直接改标记的位置
- 命中5处以上 → 进入全量诊断，先找根因（3个根因能同时引发多种表现），再验证独立信号
改之前先识别作者的声音——口头禅、动情处、不完美痕迹，这些标为保护区一字不动。
遇到疑似AI味的句子，走决策树判断该不该删：在保护区？密度够？换话题还成立？是喘息句？删了会失温度？
改写时先清除明显废话，再逐段处理，最后检查人话三要素（偏见、情绪、立场）。
改完过检查：有没有编造？核心观点还在吗？有没有引入新的AI味？A/B级交付，C/D级回去重写。致命浓度直接拦住，不让改。
先判断内容类型
不同体裁对「规范表达」的容忍度不同。推文允许不完美，公众号保留结构感，学术文体别误伤。
| 体裁 | AI 味敏感度 | 处理原则 |
|---|
| 个人随笔/推文/短视频文案 | 高 | 允许不完美，允许跑题，允许情绪化 |
| 公众号/专栏文章 | 中 | 保留结构感，但打破模板化 |
| 商业报告/学术文体 | 低 | 规范表达不是 AI 味，别误伤 |
体裁判断只在有明显特征时做——大部分内容默认为公众号/专栏类型。详细判断标准 → references/extended-patterns.md。
快速扫描 + 全量诊断
快速扫描
扫一遍全文，数数这些关键词命中几个：
- 结构胶水：「首先…其次…最后…」「值得注意的是」「综上所述」
- 空洞词：「至关重要」「不可或缺」「深度赋能」「显著提升」
- 模板句：「在当今…背景下」「随着…的发展」
- 口水话：「如流星划过」「时不我待」
- 交流腔：「感谢您的」「期待与您」「让我们一起」
命中少于5处 → 直接改标记的位置。命中5处以上 → 进入全量诊断。
全量诊断
19种AI味模式，有3个根因能同时引发多种表现：
- 语气过于中性/权威 → 导致结构对称、句式整齐、RLHF模板化
- 套话与空洞修饰 → 导致概括语言多、情绪词空洞、口水话
- 翻译腔 → 导致RLHF模板化、虚假范围
先找根因，解决一个就能让多种表现同时消失。剩下的独立问题（缺乏细节、拔高、否定式煽情等）单独处理。不用每次过全部19种。
19 维速查表
每个维度的详细识别信号、修法、边界说明 → references/extended-patterns.md
| # | 来源 | 识别信号 | 修法 |
|---|
| 1 | 结构对称 | 三段式排比、段落长度一致、每段总结句 | 打破对称，长短不一 |
| 2 | 概括语言多 | 「总的来说」「综上所述」、抽象词替代场景 | 用具体数字/人物替代 |
| 3 | 情绪词空洞 | 「令人深思」「至关重要」无细节 | 删情绪词，换具体细节 |
| 4 | 句式整齐 | 「不仅…而且…」大量重复、句子长度一致 | 长句后接极短句，换口语 |
| 5 | 缺乏细节 | 没时间地点人物、「研究表明」不说哪项 | 加时间、数字、具体描述 |
| 6 | 语气权威 | 整篇没有「我不确定」、像教科书 | 加入不确定、偏见、犹豫 |
| 7 | 过度拔高 | 「历史性时刻」「分水岭」「里程碑」 | 保留事物本来大小 |
| 8 | 否定式煽情 | 「不仅仅是 X，而是 Y」强行升华 | 直接说事实 |
| 9 | 虚假范围 | 「从 X 到 Y」硬凑、「涵盖多个领域」 | 删范围词，说做了什么 |
| 10 | 翻译腔 | 被动语态多、中英混杂、名词化堆叠 | 被动改主动，短句化 |
| 11 | 平台套路 | 小红书体/抖音体/知乎体全套照搬 | 像那个人，但不像模板 |
| 12 | RLHF 模板化 | 虚词密度异常、句子长度方差过低 | 故意打断流畅，加入停顿 |
| 13 | 格式型痕迹 | 破折号/粗体每段都有、表情符号、弯引号 | 克制格式，用直角引号 |
| 14 | 交流型痕迹 | 谄媚语气、免责声明、填充短语、过度限定 | 平等语气，直接说内容 |
| 15 | 口水话修辞 | 比喻连篇、空洞号召、套话、形容词堆砌 | 用数字替代比喻，删套话 |
| 16 | 套话修饰 | 「至关重要」密集、「在当今…」开头、万能句式 | 删掉或用数据替代 |
| 17 | 视角混乱 | 人称在「我」「我们」「你」之间漂移 | 确定稳定视角，全篇保持 |
| 18 | 伪逻辑连接 | 「因此」「所以」连接无因果关系的分句 | 检查因果，删假因果词 |
| 19 | 数字伪造 | 精确到小数但无来源、无上下文 | 有来源保留，无来源改模糊 |
AI味多重，策略就有多猛：
- 轻微（1-2处） → 只改标记的那几处
- 中等（3-4处） → 重点段落重写，保留核心观点
- 严重（5-6处） → 整体重写，保留核心观点
- 致命（全是AI味，无真人在说话） → 拦住，不让改。让用户先想清楚要说什么
特殊情况：AI味很轻但结构冗长 → 建议用 editor-revisor。AI味为零 → 建议用 editor-revisor 或 chinese-write-checker。
识别作者的声音（保护区）
不先做这步就逐段改，会把人味当AI味删掉。
接收声音清单（如有）
如果用户提供了来自 voice-dissolver 的声音清单，直接引用作为保护区，不重新判定。清单内的句子一字不动。
自行判定
扫一遍全文，用以下标准标记哪些是「只有这个人才会这样写」的句子：
| 类型 | 操作性标准 | 示例 |
|---|
| 口头禅/特有表达 | 同一词/句式在全文中出现 ≥ 3 次，且在非 AI 模板语境中 | 作者爱说「说实话」，不是套话的「值得注意的是」 |
| 动情处的拔高 | 情绪强度明显高于前后文（≥ 2 个等级），且有具体细节/经历支撑 | 「那天看到这个消息，我手停在半空」 |
| 不完美痕迹 | 存在语序不当、自我修正、跑题、语法错误——这些都是真人写作证据 | 「不对，我想想……其实是另外一回事」 |
保护区内的内容不碰。
动情处 vs 套话
动情处的拔高有具体上下文锚定，删了会失去温度。套话放哪儿都成立。判断方法：换话题测试——把这句话放到另一个完全无关的话题中，看是否仍然成立。
判断：该不该删
检测到疑似AI味后，不直接动手。走决策树。
1. 在保护区内？
是 → 留（不进入后续判断）
否 → 继续
2. 200 字内出现 ≥ 3 次？
否 → 不算 AI 味，留
是 → 继续
3. 换话题还成立？
（把这句话放到另一个完全无关的话题中，看是否仍然成立）
不成立 → 这句话和具体内容绑定，是作者自己的话 → 留
成立 → 继续
4. 是两段之间的喘息句？
（位于两个长段落/高强度段落之间的短句或低强度句）
是 → 留
否 → 继续
5. 删了之后会失去温度/锋利/犹豫吗？
是 → 留
否 → 删
核心检测原则：看密度，不看单次出现。对仗、排比、成语真人写作里本来就在用。反复堆叠、跟前后内容没关系、换到别的话题上也成立——这才是 AI 味。
避免过度修正：去 AI 腔 ≠ 去一切规范化表达。真人常用的写法（如「支持 X 等平台」「用于 X」）本身不是 AI 腔，不要为了「更口语」硬删。
改写执行
先清掉明显的
以下内容直接标记删除：
- 结构化废话：首先/其次/此外/综上所述/值得注意的是/综合来看/总体而言/不难发现/显而易见/众所周知/毋庸置疑/深度赋能
- 形容词堆砌：重要/关键/显著/有效/至关重要（不含数据支撑的程度修饰）
- 口号收尾：让我们共同/未来可期/携手共进
- 格式滥用：多余加粗、破折号滥用、分隔线、小标题编号（一、二、三）
预清理不是改写，只是快速切除明显废话。
逐段改写
按诊断出的问题逐段处理，跳过标记的保护区。
改写原则：
- 保留原文的核心观点和关键信息
- 打破对称结构，段落长短不一
- 替换空洞情绪词为具体细节
- 加入具体时间、数字、人物（但只锚定在原文已有线索上，不编造）
- 允许语气不完美、允许有犹豫——完美的那个是神，满嘴跑火车的才是人
- 避免过度修正——不要为了去 AI 味而强行口语化
- 重要的点要像聊天时解释给熟悉的人听：该展开的逻辑链条、背景、为什么这么想，都说开，不要只扔结论
- 改写时把观点锚定在文本里出现过的具体经历、场景或细节上
- 检查节奏和对话感：该长说的地方充分说清楚前因后果，该停的地方就短句落地
- 改完后自己过一遍：有没有把原文里锋利、犹豫或不完美的部分磨圆了？如果有，恢复它
- 任何改动都必须能回溯到作者已在文本中显露的偏好；不要用「更自然」或「更像人」作为默认偏好来覆盖作者实际想保留的生硬、犹豫或锋利
第三步：人话三要素检查
删完套话后，检查全文有没有这三样东西：
- 至少一处真实的偏见：「我知道这个观点有争议，但我真的觉得……」——偏见要扎在具体的事上：把判断跟作者经历过、看到过、试过的某个片段绑在一起
- 至少一处真实的情绪：不是「令人感动」这种空洞词，是具体到那个瞬间的反应——「我看到这条消息的时候，手停在半空」。情绪要像对朋友复述那天的情景一样展开
- 至少一处真实的立场：明确站队，不骑墙。立场可以有思考的来回：「我一开始也觉得...后来撞见这事才发现...」
质量控制
改写完成后过检查清单。不过关的回到判断层或改写层重写。
硬指标（一票否决）
| 检查项 | 标准 | 不过关 |
|---|
| 硬边界 | 有没有编造原文没有的人物、故事、细节、样本量？ | 有 → 整体重写 |
| 对齐度 | 改写后的每个核心判断、关键数据、作者立场，能在原文中找到对应？ | 找不到 → 重写问题段落 |
| 信息保真度 | 核心观点、关键数据、作者立场有没有被误删或篡改？ | 被误删 → 恢复原文 |
| 新引入套话 | 改写中有没有引入新的 AI 味？ | 有 → 删掉 |
软性指标
- 人称一致性：全文视角统一
- 因果链真实性：「因此」「所以」前后有真实因果
- 节奏变化：长短句交替，不是每句都一样长
- 结尾质量：不是口号收尾，有具体行动或余味
质量分级：A（全过）交付，B（微调后交付），C（回去重写问题段落），D（重新判断再整体重写）。最多3轮，第3轮仍不达标就交付当前版本，标注未解决的问题。
发现内容本身有问题时
内容质量（信息密度、逻辑链、立场清晰度）不是去AI味的职责。
如果发现内容本身有问题（信息密度低、逻辑跳跃、立场模糊），建议用户先用 chinese-write-checker 体检，补全内容骨架后再回来去味。
诊断报告模板
【AI 味有多重】{轻微/中等/严重/致命}
【体裁】{类型}
【作者声音保护区】
{标记了哪些句子——口头禅、动情处的拔高、不完美痕迹。这些不碰。}
【问题定位】
来源{X}（{类型}）——第{X}段/第{X}句
原文：「{原文}」
200字内出现：{X次}
决策树结果：{留/删，原因：动情处/喘息句/换话题不成立/密度不足/…}
问题：{一句话}
改法：「{建议改法}」
【人话三要素检查】
偏见：{有/缺——补的话扎在原文已有线索上}
情绪：{有/缺——补的话展开到具体瞬间}
立场：{有/缺——补的话让它有来有回的过程}
【改写版本】
{直接输出改写后的完整文本}
【改写说明】{改了什么，为什么；重点说明锚定了什么具体经历、节奏调整、对话感}
【过度修正检查】{有没有磨平了锋利、犹豫、不完美的地方}
【节奏检查】{句子长短变化够不够、读起来有没有呼吸感}
【下一步建议】
{条件触发，只在结果明确指向下一步时推荐}
只自检不改写
如果用户只要求自检，单独走这个流程。检查标准和质量分级同上。
注意事项
- AI 味诊断要定位到具体句子或段落，别说「整体有 AI 感」
- 每个 AI 味来源给「原文 → 改法」对照
- 别说「加入个人感受」——直接在改写版里加
- 消除 AI 味不是「让文字更好看」，是「让读者感觉到真人存在」
- 改完之后文章可能变短、变「不完整」——这是对的，不是问题
- 要输出改写后的完整版本，不能只给诊断不给改写
- 用户已提供声音清单却重新判定保护区 → 清单是上游已确认的，直接引用
DO NOT
- 只诊断不改写 → 诊断+改写是一体的
- 把作者真实的犹豫、锋利、不完美当 AI 味删掉 → 先判定保护区再动手
- 为去 AI 味而强行口语化 → 去 AI 腔 ≠ 去一切规范化表达
- 不看密度只看单次 → 排比/对仗出现一次不是 AI 味，200 字内出现 3 次以上才是
- 替用户写他没有的经历或细节 → 补的具体场景必须锚定在原文已有线索上
- 编造样本量或来源 → 原文说「73.2% 的用户满意」，不能改成「问卷发了 200 份」
- 追问本身不能犯 AI 特征（dbs 自检规则）：
- 不用「你可能会觉得」开头（这是替读者说蠢话）
- 不用「不是 X 是 Y」结构追问
- 不用「本质上」「归根结底」升维追问
- 不用选择题结构（A 还是 B？）——这是在替用户想答案
- 直接说你观察到的现象，然后问一个开放性的问题
- 去 AI 味 ≠ 好内容 → 检测结果干净就直接说，不要硬找问题
下一步建议（条件触发）
| 结果条件 | 推荐 |
|---|
| AI 味已去，但结构松散/废话多 | 建议用 editor-revisor 精简 |
| AI 味已去，但标题/开头/排版/标点需打磨 | 建议用 packaging-workshop 做呈现层检查 |
| 去味过程中发现个人声音被盖住 | 建议先用 voice-dissolver 理清声音 |
| 改写后用户不确定质量 | 建议用 chinese-write-checker 体检 |
| 致命浓度——全文无真人在说话 | 不推下一步。直接拦住，让用户先想清楚要说什么 |
示例
→ references/examples.md
共享规范
本技能与 chinese-write-checker、voice-dissolver、editor-revisor、packaging-workshop 共享写作规范（套话清单、格式规范、保护区逻辑、换话题测试、密度原则）。详见 ~/.agents/skills/chinese-write-checker/references/writing-standards.md（跨 skill 引用）。按需读取，不预加载全文。
