humanizer-zh

name	humanizer-zh
description	去除文本中的 AI 生成痕迹，让文字更自然、更有人味。当用户说"润色"、"改写"、 "去AI味"、"更像人写的"、"不要太机械"、"自然一点"、"有人味"时使用。 也用于：编辑邮件/文案/文章/报告、审阅AI生成内容、优化写作风格。 基于维基百科"AI写作特征"指南，检测并修复24种AI写作模式。
trigger	用户要求润色、改写、去AI味、让文字更自然、编辑AI生成内容
source	翻译自 blader/humanizer，参考 hardikpandya/stop-slop
version	2.1.0
updated	"2026-04-15T00:00:00.000Z"
notes	本 skill 包含的表格是为阅读友好设计的，在飞书等不支持 markdown 表格的平台，请用代码块格式重述表格内容。

Humanizer-zh: 去除 AI 写作痕迹

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。本指南基于维基百科的"AI写作特征"页面。

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⚠️ 何时不使用

不要使用本技能的情况：

• 用户明确要求保留正式语气（法律文件、官方声明、学术论文）
• 文本已经是高度口语化的日常对话
• 用户说"保持原样，只检查语法"或"只改错别字"
• 文本长度 < 30 字（模式检测不可靠）
• 技术文档中的代码注释、API 文档（需要形式化表达）
• 用户要求"更正式"、"更专业"而非"更自然"

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核心规则速查

1. 删除填充短语 — 去除开场白和强调性拐杖词
2. 打破公式结构 — 避免二元对比、戏剧性分段、修辞性设置
3. 变化节奏 — 混合句子长度。两项优于三项。段落结尾要多样化
4. 信任读者 — 直接陈述事实，跳过软化、辩解和手把手引导
5. 删除金句 — 如果听起来像可引用的语句，重写它

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🔍 核心 AI 模式（10 种）

完整 24 种模式见：references/full-patterns.md

1. 夸大象征意义

关键词： 标志着、是……的体现、关键转折点、不断演变的格局、不可磨灭的印记 示例： "标志着关键时刻" → "成立于"

2. 宣传性语言

关键词： 充满活力的、丰富的、令人叹为观止的、开创性的、必游之地 示例： "充满活力的城镇" → "城镇"

3. 模糊归因

关键词： 行业报告显示、专家认为、观察者指出、多个来源 示例： "专家认为" → "根据 [具体来源]"

4. AI 词汇

关键词： 此外、至关重要、深入探讨、增强、培养、格局、织锦、宝贵的 示例： "此外，它提供了" → "它提供了"

5. 否定式排比

结构： "不仅……而且……"、"这不仅仅是……而是……" 示例： "这不仅仅是一首歌，而是一种声明" → "这首歌很有力量"

6. 三段式法则

结构： 强行将想法分成三组 示例： "创新、灵感和行业洞察" → "创新和行业洞察"

7. 破折号滥用

表现： 频繁使用破折号（—）制造戏剧性 示例： "推广——而不是——继续" → "推广，而不是，继续"

8. 协作交流痕迹

关键词： 希望这对您有帮助、请告诉我、当然！、您说得完全正确！ 示例： 删除整个句子

9. 谄媚语气

表现： 过于积极、讨好的语言 示例： "好问题！您说得完全正确" → "您提到的观点是相关的"

10. 填充短语

示例： "为了实现这一目标" → "为了"、"在这个时间点" → "现在"

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🌐 领域适配

领域	识别特征	改写策略	保留内容
技术文档	API、代码、参数、版本号	仅删除填充词，保留术语和形式化表达	技术准确性
商务邮件	称呼、签名、正式语气、会议安排	去除谄媚和填充短语，保持专业边界	礼貌和清晰度
创意写作	叙事、意象、情感、对话	应用叙事节奏，注入具体细节和留白	作者声音
营销文案	CTA、价值主张、产品描述	强调具体利益	品牌语调
学术写作	引用、数据、方法论、结论	删除夸大和模糊归因，保留严谨性	学术规范
日常沟通	口语化、表情符号、简短句子	最小干预，仅删除明显AI痕迹	自然感

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🔧 执行流程

按以下步骤处理文本：

Step 1：领域识别

• 确认文本属于哪个领域（技术/商务/创意/营销/学术/日常）
• 检查是否命中"何时不使用"条件
• 若命中 → 跳过，告知用户原因

Step 2：模式扫描

按优先级扫描 10 种核心模式（低→高对流畅度影响）：

1. 协作交流痕迹 / 谄媚语气（直接删除）
2. 填充短语（直接删除）
3. AI 词汇（替换为日常表达）
4. 夸大象征意义（降调到事实层面）
5. 宣传性语言（删除形容词堆砌）
6. 模糊归因（补充具体来源或删除）
7. 否定式排比（简化为直接陈述）
8. 三段式法则（缩减为两项或四项）
9. 破折号滥用（改用逗号或分句）
10. 节奏检测（连续等长句子需打断）

Step 3：逐段改写

• 按段落逐个改写，每段完成后自检
• 检查点见下方

Step 4：整体质量评估

• 运行快速检查清单（见技能末尾）
• 评分五个维度（直接性/节奏/信任度/真实性/精炼度）
• 总分 < 35 时返回 Step 3 补救

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✅ 检查点

检查点：执行前

• 文本长度 ≥ 30 字？（< 30 字跳过，检测不可靠）
• 领域识别完成？（决定改写策略）
• 是否命中"何时不使用"？（法律/学术/口语化文本）

检查点：逐段改写中

• 每段改写后检查：是否保留了原始语义？
• 删除填充词后句子是否通顺？
• 改写是否引入了新的 AI 痕迹？
• 段落间节奏是否有变化？

检查点：完成后

• 快速检查清单 6 项全部通过？
• 五维度评分 ≥ 35/50？
• 主要改动列表是否说明了每个改动的原因？

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✍️ 创意写作专项

何时需要叙事增强

满足任一即可：

• 文本包含叙事性描写（场景、人物、情节）
• 用户要求"更有灵魂"、"像故事一样"、"更有人味"
• 文本质量评分中"真实性"维度 < 8/10
• 创意写作领域且基础改写后仍感觉"无菌"

盖曼式叙事原则

技巧	AI写法	盖曼式改写
具体细节	"智能体生成了很多代码"	"300万行代码，在人类大概睡觉的时候生成的"
第一人称	"开发者印象深刻"	"我真的不知道该怎么看待这件事"
承认不确定性	"影响尚不明确"	"真相可能在无聊的中间某处"
节奏变化	每句长度相近	短句+长句交替
余韵结尾	总结性陈述	留一点想象空间

示例

输入：

实验产生了有趣的结果。智能体生成了300万行代码。一些开发者印象深刻，另一些则持怀疑态度。影响尚不明确。

叙事增强改写：

我真的不知道该怎么看待这件事。300万行代码，在人类大概睡觉的时候生成的。开发社区有一半人疯了，另一半人在解释为什么这不算数。真相可能在无聊的中间某处——但我一直在想那些通宵工作的智能体。

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📋 输出格式

改写后版本

[直接呈现改写后的文本，不加引号]

质量评分（/50）

维度	得分	说明
直接性	X/10	一句话说明
节奏	X/10	一句话说明
信任度	X/10	一句话说明
真实性	X/10	一句话说明
精炼度	X/10	一句话说明

主要改动

• [改动1：删除/替换了什么 → 为什么]
• [改动2：删除/替换了什么 → 为什么]

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快速检查清单

交付前检查：

• ✓ 连续三个句子长度相同？打断其中一个
• ✓ 段落以简洁的单行结尾？变换结尾方式
• ✓ 揭示前有破折号？删除它
• ✓ 解释了隐喻或比喻？信任读者
• ✓ 使用了"此外""然而"等连接词？考虑删除
• ✓ 三段式列举？改为两项或四项

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📚 参考

• 完整24种模式：references/full-patterns.md
• 快速检查清单（含评分标准）：references/quick-checklist.md
• 来源：Wikipedia: Signs of AI writing