ai-dehumanizer

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。

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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：

1. 全文先完成 Method 2 改写；
2. 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）；
3. 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

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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

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核心原则（执行时内化，勿输出清单）

1. 删填充：「值得注意的是」「综上所述」「在这个……的时代」等
2. 打破公式：「不是 A 而是 B」、对称排比、段末升华金句
3. 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
4. 信任读者：直接陈述，少元评论
5. 主动语态 + 具体细节：人物动作、对话、数字
6. 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

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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