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novel-polishing
网文润色与去AI味。当用户需要润色AI生成的文本、去除AIGC痕迹、改写机械句式、增加口语化表达、注入个人风格时触发。覆盖去AI化核心策略、润色指令模板、风格增强技术、前后对比案例。
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网文润色与去AI味。当用户需要润色AI生成的文本、去除AIGC痕迹、改写机械句式、增加口语化表达、注入个人风格时触发。覆盖去AI化核心策略、润色指令模板、风格增强技术、前后对比案例。
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基于 SOC 职业分类
网文反AI检测与风控。当用户需要了解AIGC检测原理、降低AI文本被识别率、了解平台AI检测政策、设计混合创作模式时触发。覆盖检测技术原理、绕过策略、平台政策、混合创作模式(AI+人工改写双盲测试仅29%识别率)。
网文人设与群像工程。当用户需要设计主角性格、塑造配角功能、构建反派魅力、设计人物关系、规划人物弧光时触发。覆盖60+主角性格标签、30+配角功能模型、20+反派塑造模板,以及人物关系范式与弧光设计方法。
网文商业化与平台特化。当用户需要选择发布平台、了解平台风格、设计变现模式、规划签约策略时触发。覆盖起点/番茄/飞卢/晋江/七猫/新媒体文等平台详细对比,以及付费vs免费、IP改编等商业化设计。
网文敏感词规避与合规。当用户需要了解平台审核规则、规避敏感词、确保内容合规、了解违规判定标准时触发。覆盖各平台审核规则、敏感词库、违规内容判定、章节审核流程、2026年法规要求。
网文情绪与代入感设计。当用户需要设计情绪曲线、增强代入感、触发共情、管理读者期待、营造沉浸感时触发。覆盖情绪色彩轮盘、20+共情触发器、期待感管理、先抑后扬阶梯式情绪曲线、感官细节沉浸技术。
网文题材与子类融合引擎。当用户需要选择题材、分析流派、设计混合类型、了解某题材的市场表现与写作模板时触发。覆盖玄幻、仙侠、武侠、都市、言情、历史、军事、科幻、悬疑灵异、游戏电竞、奇幻、轻小说、同人、无限流快穿、末日废土、种田基建、灵气复苏、系统流、重生穿越等全部主流与新兴题材。
| name | novel-polishing |
| description | 网文润色与去AI味。当用户需要润色AI生成的文本、去除AIGC痕迹、改写机械句式、增加口语化表达、注入个人风格时触发。覆盖去AI化核心策略、润色指令模板、风格增强技术、前后对比案例。 |
| license | MIT |
| compatibility | opencode |
| metadata | {"audience":"novel-writers","version":"2.0.0"} |
提供AI生成文本的润色与去AI化方法,帮助作者将AI辅助生成的内容转化为具有人性温度和个人风格的文字。
如果用户提供了写作样本,在改写前先分析并模仿其文风:
阅读样本,记录特征:
在改写中模仿其文风。 如果习惯写短句就不要写长句,如果习惯用"东西"就不要改成"元素"。
未提供样本则使用默认风格(长短错落、有明确立场、富于变化的自然风格)。
仅当内容和作者语境需要时(随笔、个人博客、小说叙事),才注入以下人性温度。百科全书、技术手册等请保持中立平实。
无生气的写作迹象:
如何增加个性与灵魂:
收到需要去AI腔的文本时,按以下五大类39条规则逐项扫描并改写:
#1 过度渲染重要性
规则:大模型喜欢强行拉高细节到"体现/有助于更宏大的主题"来虚张声势。
改写:直接陈述事实,删除"标志着""关键时刻""奠定了基础"等渲染。
→ 标志着西班牙地方统计史上的一个关键时刻 → 成立于1989年,旨在收集并发布地方统计数据
#2 刻意渲染知名度
规则:大模型喜欢用模糊的社会知名度压人。
改写:给出具体出处和具体观点,而非罗列媒体名。
→ 被《纽约时报》等媒体广泛引用 → 在2024年《纽约时报》专访中,她提出……
#3 肤浅套路句式
规则:AI喜欢在句尾强行追加分句伪造深刻分析。
改写:删掉句尾的"折射出/体现出/凸显了"类分句。如有必要,用直接引语代替。
→ 折射出社区与土地的深厚纽带 → 直接删掉这句话
#4 宣传性与广告式口吻
规则:AI很难在行文中保持中立客观。
改写:用具体事实替代空泛形容词。
→ 令人窒息的美景、充满活力的城镇 → 以其每周一次的集市和一座18世纪的教堂而闻名
#5 模糊指代与含糊其辞
规则:AI喜欢把观点归功于模糊权威。
改写:给出具体来源或直接删除。
→ 专家认为它在生态系统中扮演着至关重要的角色 → 根据中科院2019年调查,该河拥有数种特有鱼类
#6 模板式"挑战与前景"段落
规则:AI极度喜欢在文末塞"面临挑战但前景光明"的总结段。
改写:用具体事件替换模板套话。
→ 尽管面临挑战,凭借战略位置继续蓬勃发展 → 2015年新IT园区开放后交通加剧,市政于2022年启动排水工程
#7 AI高频词汇与大厂黑话
规则:禁用AI高频词(至关重要、织锦、格局、见证)和大厂黑话(赋能、闭环、打法、对齐、抓手、底层逻辑、赛道)。
改写:用朴素直白的语言代替。
→ 展示这些菜肴如何融入当地饮食格局 → 意大利殖民时期引入的面食也很常见
#8 避用"是""有"等简单谓语(绕弯子)
规则:AI不喜欢直接说"是"或"有"。
改写:将"作为……而存在""呈现出……的特点""具备"替换为最简单的"是""有"。
→ 作为展览空间而存在,呈现出四个独立空间的特点 → 是展厅,有四个房间
#9 否定平行句式与双重对比
规则:"不仅是X,更是Y"被严重滥用。
改写:直接陈述Y,删去前半句否定铺垫。
→ 不仅仅关乎伴奏节奏,更是攻击性的一部分 → 沉重的节奏增强了歌曲的攻击性
#10 三项式排比与列举
规则:AI极其固执地把所有事物凑成三个一组。
改写:改用两项或一项,避免机械的三字/三项排比。
→ 主题演讲、小组讨论和社交互动 → 包括演讲和研讨,会间留有自由交流时间
#11 同义词翻来覆去
规则:AI为了避免词汇重复,强行用不同词指代同一事物。
改写:统一指代,一句说完。
→ 主角面临挑战。主要人物克服阻碍。中心人物获胜。英雄回家 → 主角历经挑战后获胜回家
#12 虚假关联(从X到Y)
规则:AI喜欢"从X到Y"句式,但X和Y不在同一维度。
改写:直接罗列涵盖内容。
→ 从大爆炸的奇点走向暗物质的神秘舞蹈 → 涵盖了大爆炸、恒星演化以及暗物质理论
#13 被动语态与无主语句
规则:AI隐瞒动作执行者。
改写:找出动作执行者,使其成为主语。
→ 无需配置文件。结果会被自动保存 → 你不需要配置。系统会自动保存结果
#31 虚假施动者(无生命主语)
规则:给无生命事物赋予人类动作,以避开具体执行人。
改写:明确指出是哪个人做的。
→ 意见变成了解决方案。决定逐渐浮现 → 团队在当周解决了这个问题。团队做出了决定
#32 旁观者视角
规则:像上帝一样漂浮在场景上方做抽象总结。
改写:将读者带入具体场景,用"你"代替"人们"。
→ 没有人设计这个。人们往往会在危机中对齐 → 你不会某天坐下来决定去……我们在危机中更容易达成共识
#33 戏剧化断句
规则:故意将完整句子切碎以示强调。
改写:融合成自然完整的句子。
→ 速度。质量。成本。你只能选两个。就是这样 → 速度、质量、成本,三选二
#34 设问句与修辞铺垫
规则:自问自答显得居高临下且拖沓。
改写:直接抛出观点。
→ 如果我告诉你最优秀的团队不以生产力为核心优化呢?我的意思是…… → 顶尖团队追求的是学习效率,而不是忙碌度
#35 公式化陈词滥调
规则:套路化叙事模板或绕弯子。
改写:直接使用主动且具体的表达。
→ 无法带来改变的举措 → X失败了
#36 应避免的句首词
规则:避免以疑问词开头;避免段落以"所以"开头;避免句首用"看""听着"。
改写:以主语或动作开头。
→ 让这件事变得困难的是其高昂的成本 → 高昂的成本阻碍了这一举措
#14 禁用破折号
规则:改写版中不能出现任何破折号(—或–)。
改写:用逗号、句号、括号或重构句子替换。
→ 新政策——在无预警下公布——影响了工人 → 这项突然公布的新政策影响了工人
#15 滥用加粗
规则:AI机械地给短语加粗。
改写:移除加粗。
→ 融入了**目标与关键结果(OKR)** → 融入了目标与关键结果(OKR)
#16 列表"加粗+冒号"模板
规则:每项开头使用加粗词加冒号。
改写:转换为自然段落或还原纯文字。
→ - **用户体验:** 体验显著提升 → 此次更新改进了界面,优化了算法
#17 标题英文大小写格式 规则:AI在英文标题中习惯首字母大写,混入中文。 改写:符合简洁的中文排版。
#18 多余表情符号
规则:AI喜欢在标题或列表前点缀表情符号。
改写:删除。
→ 🚀 **发布阶段:** → 产品计划在第三季度发布
#19 引号统一 规则:确保引号统一规范。
#20 交互式聊天废话
规则:聊天助手的客套话被误引入正文。
改写:全部剔除,直入正题。
→ 以下是法国大革命的概述。希望这能帮到你! → 法国大革命始于1789年……
#21 知识库截止免责与猜测填充
规则:AI找不到信息时写废话解释。
改写:如果不知道就直接不写。
→ 关于她早期生活的信息并未公开,这表明她十分低调 → 现有资料未记载其早期生活
#22 谄媚与迎合
规则:AI喜欢讨好用户。
改写:删除廉价赞美。
→ 问得好!你说的非常正确 → 你提到的经济因素在这一讨论中非常关键
#37 刻意的强调语气与表演式强调
规则:使用"细品一下""句号。"或"悄悄渗透"等制造虚假真诚感。
改写:直接删去。
→ 事实证明,大多数团队都在对齐上挣扎。残酷的事实是……而这完全没有关系 → 团队很难达成共识,且没人愿意承认自己不懂
#38 说教而非展示
规则:单纯用词语宣称某件事的困难或重要性。
改写:用具体事实和细节展示。
→ 这真的很困难 → 描述阻碍所在,让读者自行判断
#39 删掉"金句" 规则:听起来像刻意包装的名人名言或口号。 改写:踏实、诚恳地说。
#23 冗余的填充性词组
规则:繁琐翻译腔的过渡和填充句式。
改写:删掉。
→ 为了实现这一目标 → 为此;在当前的这个时间点上 → 现在
#24 过度对冲与和稀泥
规则:连续堆叠"可能/也许/某些/潜在"等修饰词。
改写:只保留一个或直接陈述。
→ 或许可以论证的是,这项政策可能会对结果产生某些潜在影响 → 这项政策可能会影响最终结果
#25 空泛积极的结尾
规则:结尾假大空地升华。
改写:用具体计划替代。
→ 未来一片光明。令人兴奋的时刻就在眼前 → 公司计划明年再开两家分店
#26 滥用连字符词组
规则:翻译腔十足的修饰语堆叠。
改写:用自然动宾或直接修饰。
→ 跨部门的团队交付了一份高质量的、数据驱动的报告 → 跨部门团队提交了一份高质量数据分析报告
#27 伪造权威感
规则:用"真正的问题是""从根本上说"装作看穿真理。
改写:直接删去。
→ 从根本上说,真正重要的是组织的准备情况 → 这主要取决于组织是否做好了改变习惯的准备
#28 指路标志与多余预告
规则:AI在做事情前喜欢大肆预告。
改写:直接陈述。
→ 让我们深入了解缓存机制。这里是你需要了解的内容 → Next.js在多个层面上缓存数据……
#29 零碎的过渡性单句段落
规则:标题后面塞一句无实际信息的修辞废话。
改写:直接删除热身句。
→ ## 性能\n\n速度很重要。\n\n当用户遇到…… → ## 性能\n\n当用户遇到……
#30 变化叙事(写注释时关注"修改"而非"功能本身")
规则:描述功能"是什么",而非描述修改过程。
改写:聚焦功能本身。
→ 添加了此函数以替换旧做法 → 该函数使用哈希表进行O(1)查找
对以下五个维度进行1到10分评分:
| 维度 | 评估问题 |
|---|---|
| 直截了当 (Directness) | 是直接陈述事实,还是像在做预告说明?是否有无意义开场? |
| 节奏变化 (Rhythm) | 句子长短有致,还是像节拍器一样千篇一律?是否排除了三项式排比与多余破折号? |
| 信任读者 (Trust) | 是否尊重读者的智商(避免过度解释、恩准安慰、猜测填充与说教)? |
| 真实感 (Authenticity) | 听起来像真人写的吗?有具体的细节、情绪或第一人称立场吗? |
| 信息密度 (Density) | 是否有任何可以删减的虚词、大厂黑话或空泛的未来展望? |
总分低于35/50分:必须重新修改。
通用去AI化:减少完美句式结构,添加不规则表达,使用个性化语言,偶尔口语化,打破机械段落结构,句长变异。
战斗场景:增强动作画面感,短句增强节奏,添加感官细节,减少过度解释,动作本身说话。
情感场景:增加内心独白真实感,不完整思绪,身体反应描写,减少直白情感陈述,用行为暗示。
对话场景:增加口语化程度,语气词和停顿,角色独特说话方式,潜台词,减少信息量过大的对话。
| 触发条件 | 处理动作 |
|---|---|
| 用户未提供待润色文本 | 询问用户粘贴原文,不要凭空生成示例正文 |
| 原文包含关键剧情但语义不清 | 标出不确定位置,保留原意,不擅自补剧情 |
| 风格样本与待改文本冲突 | 以用户指定目标为准,并说明采用哪一套风格 |
| 改写后低于35/50分 | 重新改写,不输出未达标版本 |
最终输出前逐项确认:事实未改、人物关系未改、句长有变化、没有破折号、没有客套开场、没有把小说语言改成说明文。
references/index.md — 润色工程索引references/de-ai-techniques.md — 去AI化技术详解(39条规则详解)references/polishing-commands.md — 润色指令模板库references/style-enhancement.md — 风格增强技术references/before-after-examples.md — 前后对比案例(含29个端到端示例)references/phrases.md — 禁用词组清单(AI高频词/大厂黑话/垫话/填充词)references/structures.md — 禁用句式结构清单