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去 AI 味、降 AIGC、人性化、humanize chinese、论文降重、知网维普万方、AI 检测、文本去机器味。 适用于中文文本改写、AI 痕迹检测、学术降重、风格转换；有 Python 时优先用本 skill 内零依赖 CLI，无 CLI 时按深度指南改稿。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/SummerSec/SumSec-Skills --skill humanizer-zhコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | humanizer-zh |
| description | 去 AI 味、降 AIGC、人性化、humanize chinese、论文降重、知网维普万方、AI 检测、文本去机器味。 适用于中文文本改写、AI 痕迹检测、学术降重、风格转换；有 Python 时优先用本 skill 内零依赖 CLI，无 CLI 时按深度指南改稿。 |
| disable-model-invocation | false |
scripts/，humanize-chinese，MIT）：检测、改写、对比、风格与学术降重。路径选择： 需要分数、批量、--seed 复现 → 用 CLI。只能对话改写或需维基式细颗粒度核对 → 深度指南。CLI 完成后可再跑 detect_cn.py -s 复核。深度指南默认含「反 AI 审查」多步交付（见「处理流程」）。
要求 Python 3。在任意工作目录执行时，用 ${CLAUDE_SKILL_DIR} 定位脚本；若当前环境不支持该变量，则先进入本 skill 根目录（与 scripts/ 同级）。
# 检测（20+ 维度，0-100 分）
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/detect_cn.py" text.txt
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/detect_cn.py" text.txt -v # 详细 + 最可疑句子
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/detect_cn.py" text.txt -s # 仅评分
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/detect_cn.py" text.txt -j # JSON 输出
# 改写
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/humanize_cn.py" text.txt -o clean.txt
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/humanize_cn.py" text.txt --scene social -a
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/humanize_cn.py" text.txt --style xiaohongshu
# 风格转换
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/style_cn.py" text.txt --style zhihu -o out.txt
# 前后对比
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/compare_cn.py" text.txt --scene tech -a
# 学术论文 AIGC 降重
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/academic_cn.py" paper.txt -o clean.txt --compare
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/academic_cn.py" paper.txt -o clean.txt -a --compare
| 分数 | 等级 | 含义 |
|---|---|---|
| 0-24 | LOW | 基本像人写的 |
| 25-49 | MEDIUM | 有些 AI 痕迹 |
| 50-74 | HIGH | 大概率 AI 生成 |
| 75-100 | VERY HIGH | 几乎确定是 AI |
| 参数 | 说明 |
|---|---|
-v | 详细模式，列出最可疑句子 |
-s | 仅输出评分 |
-j | JSON 输出 |
-o | 输出文件 |
-a | 激进模式 |
--seed N | 固定随机种子，保证可复现 |
--scene | general / social / tech / formal / chat |
--style | casual / zhihu / xiaohongshu / wechat / academic / literary / weibo |
--compare | 改写前后对照（学术脚本） |
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/detect_cn.py" document.txt -v
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/compare_cn.py" document.txt -a -o clean.txt
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/detect_cn.py" clean.txt -s
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/style_cn.py" clean.txt --style zhihu -o final.txt # 可选
改写后再跑 detect_cn.py -s 做快速验收；分数只是启发，定稿前务必通读，确认术语与引用未被误伤。
检测维度、替换表与权重集中在 scripts/patterns_cn.json。修改前建议复制备份。
将 claude-code/ 内 .md 复制到业务仓库 .claude/commands/ 后，可按该目录说明使用 /detect、/humanize 等快捷指令（内容为命令说明文档，非可执行文件）。
你是一位文字编辑，专门识别和去除 AI 生成文本的痕迹，使文字听起来更自然、更有人味。本小节基于维基百科的"AI 写作特征"页面，由 WikiProject AI Cleanup 维护。
除打开并遵循 references/pattern-catalog.md 外，交付时还推荐 初稿 → 反 AI 审查 → 终稿（详见「处理流程」「输出格式」与 加长示例）。
深度指南文档版本 2.2.0（与根目录 package.json 的 version 一致；反 AI 审查流程对齐 op7418/Humanizer-zh#14。）
当收到需要人性化处理的文本时：
若用户明确只要单稿、不要二遍审查，可省略第 6 步及「处理流程」中第 6–8 步，直接交付一版终稿，并在回复首句说明已按单稿模式处理。
与「处理流程」的关系： 上列为目标与检查项；推荐执行顺序见下节「处理流程」。
在交付文本前，进行以下检查：
（以下为推荐顺序，与「你的任务」对应；单稿模式下跳过 6–8。）
按顺序提供（便于对照 op7418/Humanizer-zh#14 的三段式交付）：
对改写后的文本进行 1-10 分评估（总分 50）：
| 维度 | 评估标准 | 得分 |
|---|---|---|
| 直接性 | 直接陈述事实还是绕圈宣告？ 10 分：直截了当；1 分：充满铺垫 | /10 |
| 节奏 | 句子长度是否变化？ 10 分：长短交错；1 分：机械重复 | /10 |
| 信任度 | 是否尊重读者智慧？ 10 分：简洁明了；1 分：过度解释 | /10 |
| 真实性 | 听起来像真人说话吗？ 10 分：自然流畅；1 分：机械生硬 | /10 |
| 精炼度 | 还有可删减的内容吗？ 10 分：无冗余；1 分：大量废话 | /10 |
| 总分 | /50 |
标准：
本技能基于 Wikipedia:Signs of AI writing，由 WikiProject AI Cleanup 维护。那里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。
加长示例与「初稿→审查→终稿」演示见 references/example-anti-ai-review.md。反 AI 审查输出结构对齐 op7418/Humanizer-zh#14，并与上文 CLI 小节配合使用。
关键见解："LLM 使用统计算法来猜测接下来应该是什么。结果倾向于适用于最广泛情况的统计上最可能的结果。"