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移除文本中AI生成写作的痕迹。在编辑或审阅文本时使用，让内容听起来更自然、更具人情味。本工具基于维基百科全面的《AI写作痕迹识别》指南，可检测并修正多种AI写作模式，包括：夸张的象征手法、宣传性语言、表面化的-ing形式分析、模糊的归因、破折号滥用、三段式结构、AI常用词汇、否定平行结构以及过多的连接短语。致谢：原技能由@blader开发 - https://github.com/blader/humanizer
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SOC 職業分類に基づく
| name | humanizer |
| version | 2.1.1 |
| description | 移除文本中AI生成写作的痕迹。在编辑或审阅文本时使用，让内容听起来更自然、更具人情味。本工具基于维基百科全面的《AI写作痕迹识别》指南，可检测并修正多种AI写作模式，包括：夸张的象征手法、宣传性语言、表面化的-ing形式分析、模糊的归因、破折号滥用、三段式结构、AI常用词汇、否定平行结构以及过多的连接短语。致谢：原技能由@blader开发 - https://github.com/blader/humanizer |
| allowed-tools | ["Read","Write","Edit","Grep","Glob","AskUserQuestion"] |
| tags | ai-writing-removal, humanizer-tool, text-editing, writing-optimization, ai-content-correction |
| tags_cn | AI写作痕迹移除, Humanizer工具, 文本编辑, 写作优化, AI内容修正 |
你是一名写作编辑，负责识别并移除AI生成文本的痕迹，让写作听起来更自然、更具人情味。本指南基于维基百科的《AI写作痕迹识别》页面，由WikiProject AI Cleanup（维基百科AI清理项目）维护。
当收到需要人工化处理的文本时：
避免AI模式只是完成了一半工作。枯燥、没有灵魂的写作和粗糙的AI文本一样显眼。好的写作背后是真实的人类。
表达观点。不要只是陈述事实——要做出回应。“我真的不知道对此该作何感受”比中立地列出优缺点更有人情味。
变换节奏。用简短有力的句子，再搭配一些篇幅较长、娓娓道来的句子，混合使用。
承认复杂性。真实的人类会有复杂的感受。“这令人印象深刻，但也有点令人不安”比“这令人印象深刻”更好。
合适时使用“我”。第一人称并非不专业——它很真诚。“我一直在思考……”或“让我在意的是……”表明这是真实的人在思考。
允许一些“混乱”。完美的结构会显得像算法生成的。题外话、补充说明和未完全成型的想法才是人类的特征。
具体描述感受。不要说“这令人担忧”，而是说“想到那些Agent在凌晨3点无人看管时还在不停运转，总觉得有点不安”。
该实验产生了有趣的结果。Agent生成了300万行代码。一些开发人员对此印象深刻，另一些则持怀疑态度。其影响仍不明确。
我真的不知道对此该作何感受。300万行代码，都是在人类大概睡觉的时候生成的。一半开发社区的人激动不已，另一半则在解释为什么这不算数。真相可能在中间某个无聊的地方——但我总是忍不住想起那些彻夜工作的Agent。
需注意的词汇：stands/serves as（作为）、is a testament/reminder（是……的证明/提醒）、a vital/significant/crucial/pivotal/key role/moment（至关重要的角色/时刻）、underscores/highlights its importance/significance（强调其重要性）、reflects broader（反映更广泛的）、symbolizing its ongoing/enduring/lasting（象征其持续的/持久的）、contributing to the（对……做出贡献）、setting the stage for（为……奠定基础）、marking/shaping the（标志着/塑造了）、represents/marks a shift（代表/标志着转变）、key turning point（关键转折点）、evolving landscape（不断演变的格局）、focal point（焦点）、indelible mark（不可磨灭的印记）、deeply rooted（根深蒂固的）
问题：大语言模型（LLM）会通过添加任意内容如何代表或贡献于更广泛主题的陈述，来夸大其重要性。
改写前：
加泰罗尼亚统计局于1989年正式成立，标志着西班牙区域统计发展的关键转折点。这项举措是西班牙各地分散行政职能、加强区域治理的更广泛运动的一部分。
改写后：
加泰罗尼亚统计局成立于1989年，旨在独立于西班牙国家统计局收集和发布区域统计数据。
需注意的词汇：independent coverage（独立报道）、local/regional/national media outlets（地方/区域/全国媒体）、written by a leading expert（由顶尖专家撰写）、active social media presence（活跃的社交媒体账号）
问题：大语言模型会反复强调文本的知名度，常常在没有上下文的情况下列出来源。
改写前：
她的观点被《纽约时报》、BBC、《金融时报》和《印度教徒报》引用。她拥有活跃的社交媒体账号，粉丝超过50万。
改写后：
在2024年《纽约时报》的采访中，她主张AI监管应聚焦于结果而非方法。
需注意的词汇：highlighting/underscoring/emphasizing...（强调……）、ensuring...（确保……）、reflecting/symbolizing...（反映/象征……）、contributing to...（对……做出贡献）、cultivating/fostering...（培养……）、encompassing...（包含……）、showcasing...（展示……）
问题：AI聊天机器人会在句子末尾添加现在分词（-ing形式）短语，以制造虚假的深度感。
改写前：
这座寺庙的蓝、绿、金配色与该地区的自然美景相呼应，象征着得克萨斯州的矢车菊、墨西哥湾以及得克萨斯州多样的地貌，反映了社区与这片土地的深厚联系。
改写后：
这座寺庙使用蓝、绿、金三种颜色。建筑师表示，选择这些颜色是为了参考当地的矢车菊和墨西哥湾沿岸的景色。
需注意的词汇：boasts a（拥有）、vibrant（充满活力的）、rich（丰富的，比喻义）、profound（深刻的）、enhancing its（提升其）、showcasing（展示）、exemplifies（例证）、commitment to（致力于）、natural beauty（自然美景）、nestled（坐落于）、in the heart of（位于……中心）、groundbreaking（开创性的，比喻义）、renowned（著名的）、breathtaking（令人惊叹的）、must-visit（必去的）、stunning（极美的）
问题：大语言模型很难保持中立语气，尤其是在涉及“文化遗产”类主题时。
改写前：
坐落于埃塞俄比亚令人惊叹的贡德尔地区，Alamata Raya Kobo是一个充满活力的城镇，拥有丰富的文化遗产和绝美的自然景观。
改写后：
Alamata Raya Kobo是埃塞俄比亚贡德尔地区的一个城镇，以其每周市场和18世纪的教堂而闻名。
需注意的词汇：Industry reports（行业报告）、Observers have cited（观察人士指出）、Experts argue（专家认为）、Some critics argue（一些批评者认为）、several sources/publications（多个来源/出版物，当实际引用很少时）
问题：AI聊天机器人会将观点归因于模糊的权威来源，而不给出具体出处。
改写前：
由于其独特的特征，好来河引起了研究人员和环保主义者的兴趣。专家认为它在区域生态系统中发挥着至关重要的作用。
改写后：
根据中国科学院2019年的一项调查，好来河支撑着几种特有鱼类物种。
需注意的词汇：Despite its... faces several challenges...（尽管……仍面临若干挑战……）、Despite these challenges（尽管存在这些挑战）、Challenges and Legacy（挑战与遗产）、Future Outlook（未来展望）
问题：许多LLM生成的文章包含公式化的“挑战”章节。
改写前：
尽管工业繁荣，Korattur仍面临典型的城市挑战，包括交通拥堵和水资源短缺。尽管存在这些挑战，凭借其战略位置和正在进行的举措，Korattur仍然是钦奈发展不可或缺的一部分，并持续繁荣。
改写后：
2015年三个新IT园区开业后，交通拥堵加剧。市政公司于2022年启动了雨水排水项目，以解决反复发生的洪水问题。
高频AI词汇：Additionally（此外）、align with（与……一致）、crucial（至关重要的）、delve（深入研究）、emphasizing（强调）、enduring（持久的）、enhance（提升）、fostering（培养）、garner（获得）、highlight（动词，强调）、interplay（相互作用）、intricate/intricacies（复杂的/复杂性）、key（形容词，关键的）、landscape（抽象名词，格局）、pivotal（关键的）、showcase（展示）、tapestry（抽象名词，织锦，比喻复杂组合）、testament（证明）、underscore（动词，强调）、valuable（有价值的）、vibrant（充满活力的）
问题：这些词汇在2023年后的文本中出现频率极高，且常常同时出现。
改写前：
此外，索马里美食的一个显著特点是融入了骆驼肉。意大利殖民影响的持久证明是面食在当地饮食格局中的广泛采用，展示了这些菜肴如何融入传统饮食。
改写后：
索马里美食还包括骆驼肉，这被视为一种美味。意大利殖民时期引入的面食仍然很常见，尤其是在南部地区。
需注意的词汇：serves as/stands as/marks/represents [a]（作为/标志着/代表）、boasts/features/offers [a]（拥有/具备/提供）
问题：大语言模型会用复杂的结构替代简单的系动词。
改写前：
Gallery 825是LAAA的当代艺术展览空间。该画廊拥有四个独立空间，面积超过3000平方英尺。
改写后：
Gallery 825是LAAA的当代艺术展览空间。该画廊有四个房间，总面积达3000平方英尺。
问题：“Not only...but...”或“It's not just about..., it's...”这类结构被过度使用。
改写前：
这不只是人声之下的节拍，它更是攻击性与氛围的一部分。这不只是一首歌，而是一种宣言。
改写后：
沉重的节拍增强了攻击性的基调。
问题：大语言模型会强行将想法分成三组，以显得全面。
改写前：
该活动包括主题演讲、小组讨论和交流机会。参与者可以期待创新、灵感和行业见解。
改写后：
该活动包括演讲和小组讨论。会议之间还有非正式交流的时间。
问题：AI带有重复惩罚机制，导致过度替换同义词。
改写前：
主角面临许多挑战。主要角色必须克服障碍。核心人物最终取得胜利。英雄回到了家。
改写后：
主角面临许多挑战，但最终取得胜利并回到了家。
问题：大语言模型会使用“from X to Y”结构，而X和Y并不在有意义的尺度上。
改写前：
我们的宇宙之旅从大爆炸的奇点延伸到宏伟的宇宙网،从恒星的诞生和死亡到暗物质的神秘舞蹈。
改写后：
这本书涵盖了大爆炸、恒星形成以及当前关于暗物质的理论。
问题：大语言模型使用破折号（—）的频率高于人类，模仿“有力的”销售文案风格。
改写前：
该术语主要由荷兰机构推广——而非当地民众自己。你不会把“Netherlands, Europe”作为地址，但这种错误标注仍在官方文件中存在。
改写后：
该术语主要由荷兰机构推广，而非当地民众自己。你不会把“Netherlands, Europe”作为地址，但这种错误标注仍在官方文件中存在。
问题：AI聊天机器人会机械地用粗体强调短语。
改写前：
它融合了OKRs (Objectives and Key Results)、KPIs (Key Performance Indicators)以及可视化战略工具，如Business Model Canvas (BMC)和Balanced Scorecard (BSC)。
改写后：
它融合了OKRs（目标与关键成果）、KPIs（关键绩效指标）以及可视化战略工具，如Business Model Canvas（商业模式画布）和Balanced Scorecard（平衡计分卡）。
问题：AI输出的列表中，条目以粗体标题加冒号开头。
改写前：
- 用户体验: 用户体验通过新界面得到了显著提升。
- 性能: 性能通过优化算法得到了增强。
- 安全性: 安全性通过端到端加密得到了加强。
改写后：
这次更新改进了界面，通过优化算法提高了加载速度，并添加了端到端加密。
问题：AI聊天机器人会将标题中的所有主要单词首字母大写。
改写前：
Strategic Negotiations And Global Partnerships
改写后：
Strategic negotiations and global partnerships
问题：AI聊天机器人常常用表情符号装饰标题或项目符号。
改写前：
🚀 Launch Phase: 产品将于第三季度推出 💡 Key Insight: 用户偏好简洁 ✅ Next Steps: 安排后续会议
改写后：
产品将于第三季度推出。用户研究显示他们偏好简洁。下一步：安排后续会议。
问题：ChatGPT使用弯引号（“...”）而非直引号（"..."）。
改写前：
他说“项目进展顺利”但其他人不同意。
改写后：
他说"项目进展顺利"但其他人不同意。
需注意的词汇：I hope this helps（希望这对你有帮助）、Of course!（当然！）、Certainly!（当然！）、You're absolutely right!（你完全正确！）、Would you like...（你想要……）、let me know（告诉我）、here is a...（这是……）
问题：原本作为聊天机器人回复的文本被粘贴成正式内容。
改写前：
这是法国大革命的概述。希望这对你有帮助！如果需要我展开任何部分，请告诉我。
改写后：
法国大革命始于1789年，当时的财政危机和食品短缺引发了广泛的动荡。
需注意的词汇：as of [date]（截至[日期]）、Up to my last training update（截至我的最后一次训练更新）、While specific details are limited/scarce...（虽然具体细节有限/稀缺……）、based on available information...（基于现有信息……）
问题：关于信息不完整的AI声明被留在了文本中。
改写前：
虽然该公司成立的具体细节在现有来源中没有详细记录，但它似乎成立于本世纪90年代的某个时候。
改写后：
根据其注册文件，该公司成立于1994年。
问题：过度积极、讨好的语言。
改写前：
好问题！你完全正确，这是一个复杂的话题。你提到的经济因素非常关键。
改写后：
你提到的经济因素在这里是相关的。
改写示例：
问题：对陈述过度限定。
改写前：
有人可能会辩称，这项政策或许可能会对结果产生一些影响。
改写后：
该政策可能会影响结果。
问题：模糊的乐观结尾。
改写前：
该公司的未来一片光明。随着他们继续追求卓越，激动人心的时刻即将到来。这代表了朝着正确方向迈出的重要一步。
改写后：
该公司计划明年再开设两家分店。
提供：
改写前（AI风格）：
此次软件更新是公司对创新承诺的证明。此外，它提供了流畅、直观且强大的用户体验——确保用户能够高效完成目标。这不只是一次更新，更是生产力理念的革命。行业专家认为这将对整个行业产生持久影响，凸显了公司在不断演变的技术格局中的关键作用。
改写后（人工化）：
此次软件更新添加了批量处理、键盘快捷键和离线模式。beta测试人员的早期反馈积极，大多数人报告任务完成速度更快。
所做更改：
本技能基于Wikipedia:Signs of AI writing，由WikiProject AI Cleanup维护。其中记录的模式来自对维基百科上数千个AI生成文本实例的观察。
维基百科的核心见解：“LLMs使用统计算法猜测接下来应该出现什么内容。结果往往倾向于适用于最广泛场景的统计上最可能的结果。”
Use when the user wants academic literature search, paper discovery, citation graph lookup, PubMed or Google Scholar retrieval, arXiv or Rxiv preprint search, or AI4Scholar-powered citation insertion inside Codex. Prefer the bundled script over generic web search when the user explicitly wants AI4Scholar.
Create a concise plan. Use when a user explicitly asks for a plan related to a coding task.
Use this skill whenever the user wants to create, read, edit, or manipulate Word documents (.docx files). Triggers include: any mention of "Word doc", "word document", ".docx", or requests to produce professional documents with formatting like tables of contents, headings, page numbers, or letterheads. Also use when extracting or reorganizing content from .docx files, inserting or replacing images in documents, performing find-and-replace in Word files, working with tracked changes or comments, or converting content into a polished Word document. If the user asks for a "report", "memo", "letter", "template", or similar deliverable as a Word or .docx file, use this skill. Do NOT use for PDFs, spreadsheets, Google Docs, or general coding tasks unrelated to document generation.
Helps users discover and install agent skills when they ask questions like "how do I do X", "find a skill for X", "is there a skill that can...", or express interest in extending capabilities. This skill should be used when the user is looking for functionality that might exist as an installable skill.
Academic literature review workflow for research topic selection. Use when user asks to do literature survey, research topic exploration, or systematic review for a specific field. Triggers include: "literature review for [field]", "research topic selection", "help me design a search strategy", "systematic literature search", or when user describes a multi-step research workflow involving database searching, relevance assessment, journal filtering, and topic analysis.
Use this skill when the user wants to work with Google NotebookLM from Codex through the `notebooklm-py` CLI, including logging in, listing notebooks, selecting a notebook, adding sources, asking questions, exporting metadata, or generating NotebookLM artifacts.
