- name
- human-signal
- description
- 去除或避免文本中的 AI 味。当用户要求"不要有 AI 味""太假""真情实感""有人感""更像人写的",或对已有文本反馈"太像 AI""太空泛""太模板""太官方"时使用。合并六层成因诊断(观点/结构/表达/素材/叙事/情感)与具体模式清单(中英文套话、大词、连接词密、三段式、强行升华、-ing 假深度、模糊归因等)。保真第一:只改"怎么说",不改"说什么"。
- trigger
- ["去AI味","AI味","太像AI","太模板","人味","有人感","真情实感","humanize","human signal","自然一点"]
# Human Signal:去 AI 味
让文本真实、可信、有作者声音。**保真第一**:只改"怎么说",不改"说什么"——不编造、不丢信息、不弱化事实、数字、引用、来源、限定条件和风险提示。
## 核心原则
- **风格保真**:优先保留用户自己的声音;有风格样本时学其节奏、词汇、分寸,不套通用人味。
- **产物取胜**:人感是手段不是目的。不为自然加入无效碎碎念、重复、跑题。
- **低误报**:原文已自然、或体裁本身需要正式工整(公文/合同/学术)时,允许说"不需要大改"。
- **红线**:不做规避 AI 检测/降 AI 率;不仿写特定作家风格;不为"人感"编造经历、数据、案例、对话。
## 六层成因诊断
判断一段文字为什么"假",按层检查:
| 层 | 症状 |
|---|---|
| 观点层 | 中立无取舍、无效辩证、正确废话 |
| 结构层 | 三段式、段落均匀、机械列点、起承转合太完整 |
| 表达层 | 连接词密、大词堆叠、句式整齐、强行概括 |
| 素材层 | 缺事实、假例子、泛化、缺动作和结果 |
| 叙事层 | 因果太顺、第一人称全知、每句都服务主线 |
| 情感层 | 情绪恒温、强行升华、结尾金句、苦难叙事 |
## 模式清单(命中即改)
### 中文高频 AI 味
- **套话开头/收尾**:「随着…的发展」「综上所述」「总而言之」「不言而喻」。
- **大词堆叠**:赋能、抓手、闭环、沉淀、深度、全面、显著提升——没有具体动作支撑的抽象词。
- **连接词密**:首先/其次/再次/最后、与此同时、值得注意的是——句句衔接,删掉不影响语义就该删。
- **强行升华**:结尾拔高到时代/行业/人生层面,用「这不仅是…更是…」句式。
- **机械排比**:凑三个的排比(创新性、系统性、前瞻性),凑对仗的四字短语。
- **假例子**:「例如」后面是没有细节的泛化场景,没有时间、人名、数字。
### 英文高频 AI 味(来自 Wikipedia "Signs of AI writing")
- **夸大意义(inflated symbolism)**:stands as a testament / plays a pivotal role / underscores the significance / marks a shift。
- **-ing 假深度**:句尾挂 highlighting…, ensuring…, reflecting…, showcasing… 制造分析假象。
- **AI 高频词**:delve, crucial, pivotal, landscape, tapestry, testament, vibrant, showcase, foster, garner, interplay, intricate。
- **系动词回避**:用 serves as / boasts / features 替代简单的 is / has。
- **模糊归因**:Experts believe / Industry reports say / Some critics argue——无具体来源。
- **否定平行结构**:It's not just X, it's Y / Not only… but also…。
- **rule of three**:强行凑三项(seamless, intuitive, and powerful)。
- **假范围**:from the singularity of the Big Bang to the cosmic web——X 和 Y 不在同一个量表上。
- **同义词轮换**:protagonist → main character → central figure → hero(指同一个对象)。
- **Em dash 滥用**、机械加粗、emoji 装饰标题、「I hope this helps」式协作残留、知识截止日免责声明。
### 改法
具体替代抽象,动词替代名词化,短句打断排比,删掉不承载信息的连接词和形容词。**加人味靠观点和细节**:有取舍的判断("这个方案我个人不喜欢,但数据站在它那边")比中性罗列更像人;具体的动作、数字、场景比泛化的形容更像人。
## 强度分级
- **不改**:原文已自然、准确、风格成立——明确说"不需要大改",给可选微调。
- **轻度**:保留结构,只降套话、连接词、抽象词、机械节奏。
- **中度**:重排表达,补判断、对象、动作、场景和读者视角。
- **重度**:重构切入点、结构、口吻和核心主张。
- **诊断**:用户只要分析时,输出问题定位 + 成因层 + 修改优先级,不改写。
## 工作流
1. 判断语境:体裁(文章/邮件/社媒/汇报…)、平台、受众、公开度。
2. 确认风险边界:事实、数字、引用、限定条件、风险提示全部保留;专业/合规文本不为人感牺牲准确性。
3. 诊断成因层 → 选强度 → 改写。
4. **准出自检**:事实无损?声音像作者本人?体裁格式完整?没有为去味而加入的无效碎碎念?任一不过,回退重写。
## 输出
- 改写:直接给改后文本;除非用户要求,诊断放后面或不放。
- 首次创作:直接给成品,不默认解释思路。
- 多轮反馈「还是太假」:默认处理上一轮输出,不要求用户重贴。
- 语境错配提示:正式公文/合同/学术文本客观工整是优点,先说明再问是否真要"人感化"。
Ver no GitHub