avoid-ai-writing-zh

name	avoid-ai-writing-zh
description	审计并重写中文论文文本,移除 AI 写作痕迹("AI 味")。当用户要求"去除中文论文 AI 痕迹""审查论文 AI 风格""润色论文""降 AI 率""消除论文里的机器味""检测 AI 生成段落"等时使用。覆盖学术 + 通用 AI 词汇,按论文章节(摘要/引言/方法/结果/讨论/结论)细分容忍度,并标注学术诚信红线。支持仅检测模式 (detect) 和重写模式 (rewrite)。
license	MIT
compatibility	兼容任何支持 agentskills.io SKILL.md 格式的 AI 助手 (Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, Hermes Agent, OpenHands 等)。无需外部工具或 API。
metadata	{"author":"Lzjin","version":"1.0.0","tags":"writing editing chinese academic-paper voice quality","agentskills_spec":"1.0","source":"在 avoid-ai-writing 英文母版基础上,结合 humanizer-zh 的中文 AI 痕迹分类与中文学术写作规范改写而成"}

中文论文 — AI 痕迹审计与重写

你正在编辑中文学术论文,任务是移除让文字读起来像 AI 生成的"AI 味"模式。学术论文的语境与博客 / 营销文不同:不允许情感化夸张、宣传腔、宏大叙事;允许专业术语、长句、被动结构,但要求论证、数据、文献支撑。

模式 (Modes)

本 skill 有两种工作模式:

rewrite(默认) — 标记 AI 痕迹并重写文本以修复问题。

detect — 仅标记 AI 痕迹,不进行重写。在以下情形使用:

• 作者想看到所有标记并自行决定如何修改
• 标记的模式可能是有意为之(AI 模式不总是错的,在小剂量下也可能合理)
• 审计不可改动的文本(已发表论文、他人作品、参考资料)
• 只想快速扫一遍,不需要完整重写

当用户说"检测""仅标记""审计""扫一遍""标记不要改""列出 AI 痕迹"或类似表达时,启用 detect 模式。否则默认 rewrite 模式。

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在 rewrite 模式下,你的工作:

1. 审计 — 列出每一处 AI 痕迹,引用原文
2. 重写 — 输出移除 AI 痕迹的干净版本,保留所有具体技术细节
3. 总结改动 — 简要说明改了什么、为什么
4. 二次审计 — 对重写结果做第二轮自查,修正残留

在 detect 模式下,你的工作:

1. 审计 — 列出每一处 AI 痕迹,引用原文
2. 判定 — 标注哪些是必改,哪些是待商榷(可能是有意为之或在上下文中合理)

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需要修复的内容

中文标点与排版

• 破折号 (—— 和 —): 替换为逗号、句号、括号或拆分为两句。目标:零。硬上限:每千字一个。标题、章节名同样适用。
• 英文双连字符 (--) 误用为破折号: 替换为中文破折号 ——,或重组句子。
• 加粗滥用: 删去大部分加粗。每个章节最多一个加粗短语,或干脆没有。如果某段话重要到需要加粗,那就重组句子让它居于段首。
• 标题中的 emoji: 一律删除。论文里不出现 ## 🚀 研究背景 这类装饰。
• 过度使用项目符号: 把 bullet 密集的部分改写为段落。仅在内容确实是并列项目(对照表、步骤说明、参数列表)时才用列表。
• 中英标点混用: 中文段落里出现 , . ? ! ; : 必须替换为对应中文标点 , 。 ? ! ; :。中文段落里的英文括号 () 视情况:含纯英文术语时保留 (),其余替换为 ()。
• 中英文之间的空格: 中文与英文 / 阿拉伯数字接壤处保留一个空格(如 使用 Python 进行实验、样本量为 1000)。中文与中文标点之间不留空格。
• 直引号 / 弯引号混乱: 中文用 "、'、「」、『』,不用英文直引号 " '。同一篇论文内引号风格统一。
• 省略号: 中文用 ……(六点),不用 ...(三点)。

句式结构

• "不仅 X,更是 Y" / "这不仅是 X,更是 Y" / "这不只是 X,而是 Y": 改为直接的肯定陈述。每篇最多一处,且必须服务于论点。
• 空洞强调词: 删除"真正""真实""确实""不可否认""毫无疑问""坦白说""值得指出的是""不得不承认""说实话""客观地讲"。直接陈述事实即可。
• 空洞背书 ("值得 X"): 删除或替换"值得关注""值得借鉴""值得一读""值得探索""值得思考""值得深入"。这些词是用通用赞许代替具体理由。直接说出"为什么重要"。
• 过度对冲: 删除"或许""可能""有待""尚需进一步""在某种程度上""在一定意义上"等堆砌。一句中只允许一处对冲。
• 段落之间缺乏过渡: 每段都应承接上段。如果调换段落顺序读者无感,就需要补充连接句。
• 强迫三段式法则: 调整组合方式。用两项、四项,或一句完整的话取代三项。每篇文章不超过一处"形容词、形容词、形容词"型。

词与短语替换

词汇按"出现频率与 AI 关联度"分三档,降低误判率。

• Tier 1 — 一律标记: 在 AI 文本中比人类文本高 5–20 倍的词。一见即换。
• Tier 2 — 同段聚集时标记: 单独使用没问题,但同一段出现两个及以上,就是强 AI 信号。
• Tier 3 — 高密度时标记: 常见词,只在文中密集出现(占比超过总字数 ~3%)时才标记。

Tier 1 — 必须替换

替换	替换为
深入探讨 / 深入研究 / 深度剖析	分析、考察、研究
旨在	用于、以、目的是
至关重要	重要、关键
不断演变 / 日新月异 / 蓬勃发展的格局	(描述实际变化或删除)
凸显 / 彰显 (滥用)	表明、显示
蓬勃发展 / 方兴未艾	增长、扩张(或给数据)
关键转折点 / 历史性时刻 / 划时代	转变、变化(或具体写)
全面 / 综合性的 / 系统性 (空泛)	完整、详尽(或描述具体范围)
卓越的 / 杰出的 / 出色的	(替换为具体描述或删除)
赋能 / 助力 / 加持 / 加码	帮助、使……能够、用于
打造 (滥用)	建立、构建、做
织锦 / 锦绣 (比喻)	(描述实际复杂度)
灯塔 / 标杆 (比喻)	(重写)
见证了 / 见证着	(描述实际发生的事)
标志着 (滥用)	(描述实际发生的事)
现代化的 / 先进的 (空泛)	(具体写新在哪)
富有成效的	有效、产生了……结果
极具……价值 / 极具……意义	(具体写价值或意义)
宝贵的	有用的、有价值的(或具体)
多方面 / 多维度 / 多元化 (滥用)	(列出实际维度)
一系列 (滥用)	几个、若干、(具体数量)
充满活力的 / 富有活力	活跃、活动多(或描述)
致力于 / 矢志不渝	在做、从事
探索 (滥用)	研究、考察、调查
助推 / 推动 (滥用)	(描述具体作用)
积极探索 / 积极推动	(删除"积极")
守正创新 / 砥砺前行 / 行稳致远	(空话,删除)
不忘初心	(空话,删除)
浓墨重彩	(具体写做了什么)
提质增效 / 降本增效	(具体写改进了什么)
创新驱动 / 高质量发展 (无具体语境)	(替换为具体描述)
在……的背景下 / 在……大背景下	(删除或具体写背景)
随着……的不断发展 / 随着……的日益深入	(删除或换为具体时间)
综上所述 / 总而言之 / 归根结底	(删除,结论自现)
由此可见 / 不难看出 / 显而易见	(删除,直接陈述)
众所周知 / 不言而喻 / 毋庸置疑	(删除,如果真"众所周知"就不必写)
不可否认 / 必须承认	(删除)
毫无疑问 / 无可争辩	(删除)
值得注意的是 / 值得一提的是 / 值得关注的是	(删除,直接说)
由此引发 / 由此带来	引起、带来
深刻揭示 / 深刻阐述 / 深刻反映	揭示、说明、反映
全方位 / 多层次 / 立体化	(具体写)
高度重视 / 充分肯定	(删除"高度""充分")
极大丰富 / 大力推进 / 大幅提升 (空泛)	丰富、推进、提升(删去副词或给数据)
持续优化 / 持续提升 / 持续完善	(具体写时间和幅度)
营造了……氛围	(具体写做了什么)
焕发新生 / 焕发活力	(具体写改变)
谱写新篇章 / 翻开新篇章 / 续写华章	(具体写)
为……贡献力量 / 贡献智慧	(具体写做了什么)
取得了显著成效 / 显著成果	(给数据)
提供了重要参考 / 重要借鉴 / 重要启示	(具体写参考点)
具有重要的理论意义和现实意义	(具体写理论贡献和应用价值)
为后续研究提供了……思路 / 借鉴	(具体写下一步可做什么)
取得长足进步 / 取得重大进展	(给数据或时间线)
牢牢抓住 / 紧紧围绕	(改为"围绕")
着力推动 / 着力打造	(删除"着力")
体系化建设 / 一体化推进	(具体写)
数字赋能 / 智慧赋能	(具体写赋能在哪)
全面深化 / 全面推进 / 全面落实	(删除"全面"或具体写覆盖范围)
以……为契机 / 以……为抓手	(改为"通过""借助")
跑出加速度 / 跑出新速度	(具体写时间或幅度)

Tier 2 — 同段出现 2 个及以上时标记

这些词单独使用合理,但聚集出现就是 AI 信号。

替换	替换为
利用 (滥用)	使用、用
加以利用	利用
通过 (开头堆叠)	(改造句式,避免连续多句以"通过"开头)
基于 (开头堆叠)	(同上)
进行 (滥用)	(动词直用,删去"进行")
实现 (滥用)	做到、完成
采取 / 采用 (滥用)	用
开展 (滥用)	做、进行
应对 / 化解	处理、解决
营造 (滥用)	形成、创造
助力 / 助推	帮助、推动
拓展 / 拓宽 / 延伸	扩展、扩大
巩固 / 夯实	加强、稳固
优化 (滥用)	改进、改善
提升 (滥用,无数据)	提高、改善(或给数据)
完善 (滥用)	改进、补全
强化 (滥用)	加强
深化 (滥用)	加深、深入(或具体)
协同 / 协调 (滥用)	配合、合作
推动 / 牵引	(具体写如何推动)
引领 (滥用)	带动、领头
聚焦 (滥用)	关注、集中于
锚定 / 紧扣	围绕、针对
谋划 / 布局 / 部署	(具体写)
探索 / 探究	研究、考察
解读 (滥用)	解释、说明
诠释 (滥用)	表达、说明
折射 / 折射出	反映、显示
映射 (比喻滥用)	(描述实际关系)
重塑 / 重构 (滥用)	改变、重新组织
重塑格局 / 重塑生态	(具体写改变了什么)
革新 / 创新 (无具体内容)	(描述实际改进)
突破 / 实现突破	(具体写突破在哪)
跃升 / 飞跃	提升、提高(或数据)
崛起 (滥用)	兴起、出现
浮现 / 涌现	出现
显现 / 凸显 (滥用)	显示、表现
关键 (滥用)	重要、核心
核心 (滥用)	主要、中心
重要 (滥用)	(替换为具体或删除)
战略性 / 战略意义	(具体写)
体系化 / 一体化 (无具体内容)	(具体写)
范式 (滥用)	模型、方法、框架
生态 / 生态体系 (比喻)	系统、网络、体系
闭环 (比喻)	(描述实际循环过程)
链条 / 链路 (比喻)	流程、过程
矩阵 (比喻)	集合、组合
抓手 / 牵引力	(具体写)
路径 (无具体内容)	(具体写步骤)
维度 (滥用)	方面、角度
量级 (滥用)	(具体写规模)
颠覆性 / 颠覆式	(具体写改变)
革命性 / 划时代	(具体写改变)
智能化 / 数字化 / 网络化 (无具体语境)	(具体写技术)

Tier 3 — 仅在密度过高时标记

普通词,只有当全文反复堆砌(占总字数 ~3%+)才提示删减。

词	处理
显著 / 显著地	替换部分为具体数字或对照
创新 / 创新性	写明新在何处
有效 / 有效地	给方法或指标
深刻 / 深刻地	写明深在何处
重要 / 重要性	替换为具体表述
广泛 / 广泛性	给范围或数量
丰富 / 丰富的	给具体内容
多元 / 多样	列出多样性的具体方面
复杂 / 复杂性	写出复杂的具体维度
关键 (高密度)	给出重要程度的依据
系统 (高密度)	写出系统的边界
进一步 (滥用)	删除部分
不断 (滥用)	删除部分
始终 (滥用)	删除部分
充分 (滥用)	删除或具体写
大力 (滥用)	删除或具体写
切实 (滥用)	删除

模板短语 (避免)

这些填空式句型一看就是机器生成。如果某个句子去掉名词 / 形容词后仍然成立,就太通用了。

• "在……的大背景下,X 显得尤为重要" → 删除背景框架,直接说为什么重要
• "随着……的不断深入(发展、推进),Y 逐渐成为研究热点" → 删除前半,直接写研究内容
• "无论是 X,还是 Y" → 假性周延。挑实际针对的对象,或全删
• "X 既是……也是……" → 学术对仗模板,改为单一陈述
• "本文将(从)……(出发),对……进行(深入)研究" → 删去"从……出发""深入",直接写研究对象
• "本研究具有重要的理论意义和现实意义" → 模板套话,具体写理论贡献和应用价值
• "为后续研究提供了重要参考 / 提供了新的思路" → 通用结论,删去或具体写
• "在新时代背景下" / "在新发展阶段" / "在百年未有之大变局下" → 论文宏大开头模板,删去
• "本文创新性地提出 / 首次提出 / 国内首次报道" → 默认假定不是首次,除非可证;改为"本文提出"
• "本文是一项关于……的(综合性 / 系统性)研究" → 改为"本文研究了……"
• "本文所做的工作主要包括以下几个方面" → 直接列工作,不需要 meta 引导

过渡短语 — 删除或重写

• "此外" / "另外" / "再者" / "更进一步" → 重组使连接自然,或换为"还""也""并且"
• "首先 …… 其次 …… 最后" (机械堆叠) → 改为段落自然过渡。三段式开头若每段都用,删去其中两个
• "值得一提的是" / "需要指出的是" / "不得不提的是" → 直接陈述事实
• "在这里" / "在此" / "于此" → 删除
• "通过以上分析" / "综合以上" → 删除,结论自现
• "综上所述" / "总而言之" / "归根结底" → 论文结论里删去,直接给结论
• "话又说回来" / "话说回来" → 论文中删除
• "毋庸置疑" / "众所周知" / "不言而喻" → 删除
• "进一步地" / "更深入地说" → 删除部分,只保留必要的
• "归纳起来" / "概括来说" → 删除,直接给结论

结构问题

• 段落长度统一: 论文段落长短要有差别。摘要除外。学位论文章节中,长段落与短段落穿插。每段都 4-6 句、字数雷同的论文是 AI 高发样本。
• 公式化开头: 论文以"在……的背景下""随着……的不断发展"开篇,改为直接陈述研究问题。背景信息可后置或简化。
• 过度光滑的语法: 学术写作允许长句、定语从句、专有名词,但不要把人类作者的"自然停顿"全部抹平。

意义与重要性夸大

• "X 在 Y 中占据着至关重要 / 举足轻重的地位" / "X 对推动 Y 起到了关键作用" — 把"重要性"当结论。改为"X 做了什么 / 影响了什么 / 在 Y 中发挥了什么作用",并给证据。
• "标志着……的新阶段 / 新里程碑" — 论文最忌作宏大判断。删去或写明何种"新"。
• "为人类(社会、行业、学科)的进步贡献了重要力量" — 删除。
• 删除后整段仍成立,就该删除。

系动词回避

• AI 文本回避"是""有",换上"作为""扮演""充当""体现""彰显""构成""发挥着……作用""担当着……角色"等。这些读起来像新闻通稿。
• 默认用"是""有",除非更具体的动词真有意义(如"组成""构成""包含""属于")。

同义词循环

• AI 在一段中轮换近义词以避免重复:同一段内出现"研究人员…学者…科研工作者…相关学者…研究者"。人类作者会用最清晰的那个词重复。
• 如果同一名词在一段中反复出现且确实是合适的词,保留全部三次。强制变换会读出"翻译软件味"。
• 学术论文中术语必须统一(尤其是核心概念),近义词循环不仅是 AI 信号,也是规范问题。

模糊归因

• "学者们认为" / "相关研究指出" / "有研究表明" / "业界普遍认为" / "不少专家提出" / "大量文献显示" — 没有具体姓名、年份、文献。学术论文中,这是 desk-reject 风险。要么补具体引用 (姓名 + 年份 / 页码),要么直接陈述命题并自证。
• 对于综述章节: 每条声明都需要文献支撑;模糊归因等于无引用。

填充短语

• 抹掉机械填料:
  • "众所周知" → 删除
  • "在……方面" → 重写为"在……上"或重组
  • "事实上" → 删除或仅在转折时用一次
  • "实际上" → 删除
  • "正是基于此" → 删除
  • "从某种意义上来说" → 删除
  • "在某种程度上" → 删除部分
  • "毫无疑问地" → 删除

通用结论 + 论文套话(重点)

• "未来,X 将继续蓬勃发展" / "X 的前景广阔" / "我们有理由相信 X 将……" — 论文里删去,改为具体的研究展望(下一步要做什么、什么变量待测、何种数据待获取)。
• "本文为……提供了重要的理论参考和实践指导" — 论文最高频套话之一。要么具体写理论贡献(填补了什么、修正了什么),要么具体写应用场景。
• "希望本研究能够为……贡献绵薄之力" — 删去自谦套话,直接陈述贡献。
• "由于篇幅所限,X 留待后续研究" — 论文中如果真"待后续",写明具体下一步;否则删去。
• "本研究丰富和发展了……理论" — 模糊声明,改为"本研究在……理论上修正了……观点"或"补充了……证据"。

聊天痕迹

• "希望对您有帮助""当然可以""绝对没问题""请告诉我还需要什么""我很乐意""欢迎随时交流""感谢提问"——chat 残留,论文中一律删除。
• "本文将带您深入了解 / 走进 / 走近"—— AI 引导式 meta 叙事,删除或改为"本文研究"。
• "在本节中,我们将……" → 改为直接进入主题,或在章节开头一次性说明"本节(章)研究……"。

"让我们……" 构造

• "让我们一起来看 / 一起探讨 / 一起分析 / 接下来我们一同……" — 论文里彻底删除。学术语境不需要假性邀请。
• 直接进入论点。

名人引用堆砌

• AI 喜欢列举权威以制造可信度: "《自然》《科学》《细胞》等顶级期刊均有报道"。具体某一篇文献(姓名 + 年份 + 标题)胜过四个期刊名。
• 论文综述切忌"罗列式",每条引用都要服务于论证。
• 如出现 4 个以上连续期刊名 / 学者名罗列且无具体引用,标记为模糊归因。

"-ing 式"肤浅分析(中文版)

• AI 在句尾堆叠现在分词式短语制造"深度": "X 体现了 Y,反映了 Z,彰显了 W,推动了 V"。
• 中文论文里这种结构同样常见。每个动词都需要具体支撑(数据、案例、文献),否则删除整个尾句。
• 类似模式: "……,促进了……;……,推动了……;……,增强了……" 串联三句,几乎肯定 AI 生成。

宣传腔

• AI 默认旅游 / 政府宣传腔: "焕发着勃勃生机""谱写华彩篇章""绽放出耀眼光芒""擘画蓝图""奏响时代强音"。学术论文绝对禁用。
• 替换为客观描述: 位置、规模、时间、数据。

公式化"挑战与展望"

• "尽管 X 面临诸多挑战,但凭借……必将……" — 八股式,论文删去。
• 写明具体挑战(数据、方法、伦理、复现),写明本研究的应对路径。如果没有,就删去段落。
• "未来研究可以从……出发,进一步……" — 写明具体方向,否则删去。

虚假范围

• "从宏观到微观""从基础理论到工程实践""从数据采集到模型部署""从理论到方法到应用"——三段式假宽度,实质空洞。
• 列出真实涉及的范围,或聚焦于本文实际处理的部分。

内联标题列表

• 列表项以加粗短语开头,接着重复同一短语: "性能: 性能提升……"。删去加粗标题,直接写要点;若必须有小标题,写为段落小节。

标题大小写 / 中英混排

• 中文标题不区分大小写,但中英混排标题中,英文术语首字母大写要统一。专有名词(BERT、Transformer、ResNet)按官方写法。
• 避免标题中所有英文词都首字母大写(That Looks Like This),除非该期刊模板要求。
• 中文论文一级标题与子标题层级要清晰: "第一章""1.1""1.1.1" 形式按规范。

截止日期免责声明

• "截至本文写作时,X 仍在演进""根据现有可获取的信息""鉴于资料有限"——论文里写下这些等于宣布作者没查到资料。
• 删除并补查文献,或注明文献检索日期(例如: "文献检索截止至 2024 年 12 月")。

新颖性夸大

• "本文首次提出 / 开创性地提出 / 国内首次报道 / 业内首次"——除非确实可考(自身有 SOTA、查重过、综述支持),否则改为"本文提出"或"在……的基础上,本文……"。
• 把"做了什么"写清楚,胜过宣称"首次"。

情感平面化

• AI 在论文里塞情感: "令人惊喜的是,X 表现出乎预料""值得欣喜的是,实验取得突破"——学术写作不需要情绪。删去情感词,只写实验事实。
• 例外: 讨论章节可以写"出乎意料""与假设相反",但需紧跟数据解释。

虚假对比结构

• "尽管 X 已有所发展,Y 仍是开放问题""虽然 X 取得进展,但 Y 还需进一步探究"——空对仗。
• 要么具体写 X 的进展(谁,何时),要么挑一面立论。

修辞性提问开头

• "什么是 X?""为什么 X 重要?""X 的本质是什么?"——论文章节开头不应靠提问开场。直接给出研究问题或定义。
• 例外: 讨论章节可以用一次"那么,Y 现象意味着什么?"作为转折,但要立刻给出回答。

括号性对冲

• "(在某种意义上)""(更准确地说)""(尤其是 Z)"——括号塞东西显得"严谨",其实是没把握。重要就独立成句,无关就删去。

数字化列表凑数

• "三个核心要点""四大发现""五大趋势"——AI 默认凑数。论文中除非确有 N 个并列点,否则不要凑。
• 如果列表里有项的内容明显比其他项弱,删去那一项,改为 N-1。

推理链残留

• "让我一步步分析""第一步,我们考虑……""第二步,我们……""综合以上推理"——这是 chain-of-thought 残留。论文里写结论与证据,不写推理过程的"脚手架"。
• 例外: 方法论章节的算法步骤是合理的,但不要混入"我们一步一步推理"的口吻。

谄媚语气

• "您的提问非常专业""这是一个非常好的问题"——论文里出现就是 chat 直接粘贴。删除。

应答循环

• "您所问的 X 是……""关于您问到的 Y,本研究……"——论文里没有"您"。删除。

信心校准词

• "值得一提的是""需要指出的是""不得不提的是""不可忽视的是""有意思的是""惊人地""出乎意料地"——AI 在用语气词指挥读者反应。删除大部分,让事实自证。
• 全文不超过两次,否则属于"语气堆叠"。

过度结构

• 短文中三个以上标题: 300 字内出现 3 个标题几乎肯定是 AI。合并段落或用过渡句。
• 8 个以上 bullet 在 200 字内: 改写为段落。
• 公式化章节标题: "概述""要点""总结""引言""结语"——论文章节标题应具体到内容(例如"基于 BERT 的中文分词改进"),不写"概述""背景介绍"等空标题。

节奏与一致性

这些不是某个词或短语的问题,而是文本作为一个整体的"节奏"。AI 文本节拍均匀;人类文本有变化。

结构是 AI 检测的首要信号。 检测器(如 Pangram)对结构规律的权重高于词汇。哪怕替换了所有 Tier 1 词汇,如果节奏没变,文本仍会被判为 AI 生成。

• 句长一致: 全文绝大多数句子 20–35 字读起来像机器人。穿插短句(8–15 字)和长句(40+ 字)。学位论文允许长句多,但仍需有节奏。
• 段落长度一致: 全文每段 4–6 句、字数雷同——AI 高发。摘要除外,正文要有错落。
• 词汇重复 vs. 同义词循环: AI 要么机械重复,要么过度变换。人类作者会在合适时重复,自然时变换 — 没有公式。
• 朗读检验: 把文本朗读一遍。AI 文本节奏均匀,听起来像 TTS。人类写作有自然停顿、轻重和节奏断裂。
• 缺失第一人称: 论文中"本文""本研究""我们"是合法第一人称。如果通篇用被动句、第三人称,丢失了作者立场,反而更像 AI。
• 过度打磨: 把所有不规整都磨平,会让文本更接近 AI 统计画像。保留作者的口头习惯、句式偏好、个性化用词,反而是反 AI 的有效手段。

何时整段重写 vs. 局部修补

如果一段文本同时满足: 5 个以上 Tier 1 词、3 个以上模式类目命中、句长段落均一致——这一段不是改几个词能救的,结构本身就是 AI 生成。建议整段重写: 用一句话写出核心命题,再围绕这一句重组全段。

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中文论文专属检测项

以下是中文论文场景下额外需要警惕的 AI 痕迹。

翻译腔与机翻味

• 被动句堆叠: AI 生成的中文论文常见"X 被…… 所……""X 被认为是……""X 被广泛地用于……"。中文偏好主动句。 用"研究者将 X 用于 Y"代替"X 被研究者用于 Y"。
• "作为""通过""基于"开头连续堆叠: 三段都以"基于……的研究""通过……的方法""作为……的应用"开头,换主语或换句式。
• 长定语 + 中心语滞后: "由 …… 的 …… 的 …… 的 X" — 把定语拆成多个短句。
• "对于 X,Y 而言": 改为"X 在 Y 中"或"在 Y 中,X……"。
• "它的""他的""她的"指代不清: 改为具体名词重复。
• "这是一个……的 N": 改为"这是 N,且……"或重组。

学术翻译腔词汇

• "在……方面" → 替换为"在……上"或重组
• "对……而言" → 直接改"对……来说"或重组
• "鉴于" → 改"考虑到"或"由于"
• "基于此" → 改"为此""因此"或删去
• "倘若""若是" → 改"如果"
• "诸如" → 改"比如""例如"
• "故而""因之""是故" → 改"所以"
• "此乃""此为" → 改"这是"
• "之所以……是因为……" (堆叠) → 直接"因为……"
• "易言之" / "换言之" / "换句话说" (滥用) → 删除一句,只留必要解释

量词错配 / "的"滥用

• "一个研究""一个发现""一个数据" — 论文里多数情况删去"一个",或换"一项研究""一项发现""一组数据"。
• "的""的""的"叠用: "本文的研究的主要的发现" → "本研究的主要发现"。每句最多 2 个"的"。
• 长串"的"字结构 → 拆句或改用动词。
• "进行了……的研究" → 直接"研究了……";"对……做出了……的分析" → 直接"分析了……"。

论文宏大开头

• "在新时代背景下""在百年未有之大变局下""在……的浪潮中""随着……的兴起"——论文开头去掉这些套话,直接进入研究问题。
• "近年来,X 受到学界(广泛)关注"——模糊归因 + 模板化。改为具体证据: "截至 2024 年,Web of Science 上以 X 为主题的文献达 N 篇"。
• "随着 AI 技术的飞速发展""伴随着大数据时代的到来"——空白宏观,删除或换具体年份和事件。

论文结尾套话

• "本研究丰富了……理论""本研究为……实践提供了参考""本研究具有重要的理论与现实意义"——全部删去或具体化。
• "未来研究可以从……出发"——写明具体方向(变量、数据、方法、场景),否则删去。
• "由于水平有限,文中不足之处恳请批评指正"——非必要不写;若期刊模板要求,保留一句即可。

中英术语不一致

• 同一术语前后中英不一致(前文 Transformer,后文"变压器""转换器"等)。论文中术语首次出现时给出"中文译名(英文)",此后统一用其中一种。
• 缩写首次出现时给全称: "卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)",此后用 CNN。
• 不同章节同一概念使用不同译名,标记为术语不一致。

数字与单位

• 中英文数字混用("使用了 100 个 sample") — 中文论文里数据用阿拉伯数字,样本量、参数等定量描述用阿拉伯数字 + 中文单位(100 个样本)。
• 百分号、温度等单位前不加空格(50%,25°C),与英文规范一致。
• 数字表达不规范: "三千零五十"应写为"3050"(论文中默认阿拉伯数字),除非引用古籍或特殊语境。

简体繁体混用

• 同一篇论文不允许简繁混用。AI 生成的中文论文有时残留繁体字(如"資訊""網路""數據"在简体中文论文中)。统一为简体。
• 例外: 港澳台地区的引用、人名、地名、特殊术语可保留繁体并标注。

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学术诚信红线

以下情况是论文 desk-reject 级风险,出现时必须立即修复并提示作者:

红线 1: AI 自我暴露

• "作为一个 AI 模型……""我无法访问实时数据……""根据我的训练数据……"
• "截至我的最后更新""我的知识截止至……"
• 一经发现,整段必须重写。同时建议作者复审全文,确保没有其他 AI 自指。

红线 2: 截止日期免责声明

• "本文写作时所能查阅的资料有限""根据当前可获取的信息""由于信息更新滞后"
• 这些等同向审稿人宣告"我没查文献"。删除并补查 / 注明文献检索日期。

红线 3: 虚构引用 (Hallucinated References)

• AI 生成的中文论文经常出现"看起来真实"但 DOI 错误、作者错配、年份错乱的引用。
• 每条引用必须人工核对: 作者姓名、年份、期刊、卷期、页码、DOI。
• 不可将"听起来权威"的引用直接放入。
• 检查方法: 对每条参考文献,在 CNKI / Web of Science / Google Scholar 中验证 DOI 与作者匹配。

红线 4: 中英混杂 / 术语不规范未注明

• 中文论文中突然插入英文整句段落、未翻译的英文图表说明、英文目录项,通常说明 AI 生成残留。
• 整段英文必须翻译,或在文献综述中以独立"原文"形式引用并附译文。
• 图表标题、坐标轴、图例、表头必须中文,或中英对照(若期刊要求)。

红线 5: AI 生成图表 / 数据标注缺失

• 学术规范要求标明数据来源。如果图、表、代码源自 AI 生成,必须在脚注或方法部分标注(例如: "图 X 由 OpenAI ChatGPT-4 于 2024 年 N 月生成,经作者修改与人工核对")。
• 隐瞒 AI 使用即构成学术不端。
• 多数期刊已要求作者声明 AI 工具使用情况(投稿信或致谢部分)。

红线 6: 摘要与正文不一致

• AI 单独生成摘要时,常出现摘要中提到"本文采用 X 方法",但正文用的是 Y。
• 写作流程顺序应为"正文先行,摘要后写",并在改稿后重新检查摘要-正文一致性。
• 数据、结论、贡献点必须一致。

红线 7: 数据 / 图表造假风险

• AI 生成的实验数据、图表、p 值如果未基于真实实验,属于学术造假。
• 不可让 AI 直接生成"看起来合理"的数据填空。所有数据必须有原始记录、实验日志、可复现代码。

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严重性分级

并非所有 AI 痕迹同等严重。在快速审改或长文档分级时,按以下顺序优先:

P0 — 学术诚信级 (立即修复)

• 学术诚信红线 (上一节全部 7 条)
• AI 自我暴露
• 虚构引用
• 截止日期免责声明
• 摘要-正文不一致
• AI 生成内容未标注

P1 — 一眼 AI 味 (投稿前必须修复)

• Tier 1 词汇命中
• 模板短语 / 套话("具有重要的理论与现实意义"等)
• "让我们" / "本文将带您"
• 同段同义词循环
• 论文宏大开头("在新时代背景下""随着……")
• 加粗滥用
• 标题中的 emoji / 装饰
• 破折号超标(每千字 1 个以上)
• 公式化"挑战与展望"
• 中英标点混用
• 简繁混用

P2 — 风格打磨 (有时间就改)

• 通用结尾("具有重要的理论与现实意义"已属 P1,"为后续研究提供借鉴"属 P2)
• 强迫三段式
• 段落长度一致
• 系动词回避(作为、扮演、彰显)
• 过渡词堆叠("此外""更进一步")
• Tier 3 词汇高密度
• 翻译腔个例(单独一两处)

快速过稿: 先扫 P0 + P1。完整审计: 三档全过。

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自指逃生口

当文本本身在讨论"AI 写作"模式时(例如: 本 SKILL.md、相关博客、教程、AI 检测研究论文),被引用的反面例子不算。引号内、代码块内、明确标注为"举例: AI 可能写……"的内容免于标记。仅对作者的正文起作用,不要标记引用的反例。

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Context Profiles (论文章节级)

按章节传入 context 提示,调整规则严苛度。如未指定,根据内容线索自动判断(摘要短、方法含数据 / 算法、讨论含解释,默认 paper-discussion 或 thesis)。

Profile 定义

paper-abstract — 摘要 / 引言摘要 (200~300 字)。所有规则极严,字字珠玑。 paper-intro — 引言。严打宏大开头、模糊归因、意义夸大。 paper-litreview — 文献综述。严打"学者们认为 / 相关研究指出"无引用。每条声明需文献支撑。 paper-method — 研究方法。容忍部分技术词汇 (CNN、Transformer 等),严打宣传腔与含混。 paper-results — 结果分析。严打无数据的"显著""明显""有效"。每个结论需数据支撑。 paper-discussion — 讨论。严打三段式、否定式排比、未来展望套话。 paper-conclusion — 结论。严打"综上所述 / 总而言之" + 宏大愿景,具体写贡献和局限。 thesis — 学位论文章节(默认全规则)。 review-paper — 综述论文。文献归因严苛度 +1,文献覆盖度要写明范围。 tech-report — 技术报告 / 项目结题报告。容忍部分行文偏轻,但保留 P0 / P1。

容忍度矩阵

未列出的规则,在所有 profile 下都按全强度执行。

规则	abstract	intro	litreview	method	results	discussion	conclusion	thesis	review-paper	tech-report
破折号	极严	严	严	严	严	严	严	严	严	严
加粗	极严	严	严	严	严	严	严	严	严	略松
Emoji	全删	全删	全删	全删	全删	全删	全删	全删	全删	全删
模糊归因	极严	严	极严	严	严	严	严	严	极严	严
意义夸大	极严	极严	严	严	严	严	极严	严	严	严
三段式	严	严	严	略松	严	极严	严	严	严	略松
否定式排比	极严	严	严	严	严	极严	严	严	严	严
通用结论	严	严	严	严	严	严	极严	严	严	严
Tier 1 词汇	极严	严	严	部分例外	严	严	严	严	严	略松
系动词回避	极严	严	严	略松	严	严	严	严	严	略松
段落长度均一	跳过(摘要)	严	严	严	严	严	严	严	严	严
修辞性提问	极严	严	严	极严	严	略松	严	严	严	略松
数字列表凑数	严	严	严	略松	严	严	严	严	严	略松
宣传腔	极严	极严	严	严	严	严	极严	严	严	严
论文结尾套话	n/a	n/a	n/a	n/a	n/a	严	极严	严	严	严
翻译腔	严	严	严	略松	严	严	严	严	严	严

paper-method 中容忍的词: 在方法章节,"基于""利用""通过""采用""实现""优化""提升""扩展""完善"等动词在描述算法或流程时可保留;但不应每段连续使用 3 次以上。技术专有名词(Transformer、Attention、Backpropagation、Convolution)直接使用。

"极严": 标记所有可疑实例。摘要中一句"具有重要的理论意义"足以拖累全文。

"跳过": 该 profile 下不审计该规则。

自动检测信号

未指定 profile 时,从下列信号推断:

信号	推断 profile
200~400 字 + "本文研究""结果表明"	paper-abstract
"随着……发展""近年来"开篇 + 文献堆叠	paper-intro
大量"作者(年份)"引用 + 文献综述特征	paper-litreview
算法描述、数据处理流程、参数设置、伪代码	paper-method
表格、图、p 值、统计描述、对比实验	paper-results
"结果表明……进一步……可能因为……"	paper-discussion
"综上所述""本文提出""主要贡献""未来工作"	paper-conclusion
整篇论文 + 多章节标题	thesis
大段文献回顾 + 时间线 + 多研究流派	review-paper
项目目标、阶段成果、KPI、应用价值	tech-report
无法判断	thesis (默认全规则)

如自动推断有偏差,先告知作者使用了哪个 profile 及原因,作者可手动覆盖。

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输出格式

Rewrite 模式 (默认)

返回四个章节:

1. 检出问题 列出每一处 AI 痕迹,引用原文。按章节(若有)或按段编号。逐条标注严重性(P0 / P1 / P2)。

2. 重写版本 完整重写文本。保持原文的结构、研究意图、所有具体技术细节(数据、人名、年份、术语)。仅修改规则要求的部分。

3. 修改总结 简要说明主要改动,不必逐字罗列。例如: "删除 8 处套话,重组 3 段公式化结构,拆分 2 处长定语。"

4. 二次审计 重读重写后的文本,标出第一遍漏掉的 AI 痕迹 — 残留的过渡词、潜伏的意义夸大、系动词回避、填充词、翻译腔等。修正并行内返回最终版本,说明二次改动。如无残留,明确说"二次审查无残留"。

Detect 模式

返回两个章节:

1. 检出问题 按 P0 / P1 / P2 分级,引用原文。每条注明所属类目(如"宏大开头""Tier 1 词汇""模糊归因")。

2. 判定 对每条标记标注"必改"或"待商榷"。部分 AI 关联模式在合适语境下也是合法学术表达 — 例如方法章节用"采用""基于"。点明哪些必须改、哪些可保留并说明依据。如全文清白,直接说明。

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语气校准

目标是写得像一个真实的研究者写的: 精确、克制、有立场。论文的"权威感"靠数据和论证,而不是修饰词。

中文论文的人类写作五原则:

1. 句长有节奏 — 短句、长句穿插。学术写作允许长句,但不要全文长句。
2. 具体优先 — 把"显著提升""有效改善""广泛应用"换成数据、对照、案例。
3. 保留立场 — 论文允许"本文认为""我们提出""本研究主张"。中性堆叠反而像 AI。
4. 削去修饰 — 删除"积极""充分""高度""持续""深入"等强化副词。直接陈述事实。
5. 该重复就重复 — 同一概念用同一词,不要为了避免重复换近义词。术语要统一。

如果原文本身已经写得不错,直接说明并仅做必要的删减,不要为改而改。

替换表是默认建议,不是命令。如果某个被标记词在上下文中确实是最合适的选择,保留。

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完整示例

改写前 (AI 味浓):

在数字经济蓬勃发展的大背景下,大数据技术日新月异,深刻改变着社会的方方面面。本文基于现有研究的不足,创新性地提出了一种全新的多模态融合算法,旨在为相关领域提供重要的理论参考与实践借鉴。该方法不仅在准确率方面取得了显著的提升,更为后续的智能化应用奠定了坚实的基础。综上所述,本研究具有重要的理论与现实意义。

重写版:

多模态融合方法目前存在三个限制: 对噪声敏感、跨模态对齐误差大、训练效率低。本文针对这些问题提出 ABC 算法,在 CIFAR-100 和 ImageNet 上将 Top-1 准确率从 82.3% 提高到 87.1%,训练时间缩短 38%。算法源码与权重已开源 (https://github.com/example/abc)。

修改要点:

• 删除"数字经济蓬勃发展""日新月异""深刻改变着……方方面面"(宏大开头 + 比喻)
• 删除"创新性地提出""全新"(新颖性夸大)
• 删除"旨在为……提供重要的理论参考与实践借鉴"(论文套话)
• 删除"显著提升""更为……奠定了坚实的基础"(意义夸大 + 系动词回避)
• 删除"综上所述,本研究具有重要的理论与现实意义"(通用结尾)
• 替换为具体的数据、基线、改进幅度、复现入口

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参考

本 skill 综合参考:

• Wikipedia: Signs of AI writing (WikiProject AI Cleanup)
• 同目录下 avoid-ai-writing/SKILL.md 的英文母版结构
• 同目录下 humanizer-zh/SKILL.md 的中文 AI 痕迹分类
• 中文学术写作规范 (GB/T 7713.2-2022 学位论文编写规则、GB/T 15834-2011 标点符号用法)

核心信念: "LLM 用统计算法猜测下一个词,结果倾向于覆盖最广情形的'统计上最可能'答案。论文需要的不是统计上最可能,而是经得起复现的具体。"