1实现原理 · 为什么它能做到
纯 prompt 规则库：skill 目录（SKILL.md + README.md + LICENSE + .gitignore）内没有任何脚本或可执行代码，全部能力来自正文里 24 条「AI 写作特征」模式清单与改写对照。
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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，由 WikiProject AI Cleanup 维护。
注：这里在做什么：把维基百科 Signs of AI writing 的观察结果整理成模型可直接照做的检查清单，宿主只要把 SKILL.md 读进上下文即可生效，不需要运行时依赖。
每条模式都是「需要注意的词汇 → 问题说明 → 改写前 → 改写后」四段固定结构，模型按条目逐项扫描并就地重写，而不是笼统要求「写得更自然」。
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### 1. 过度强调意义、遗产和更广泛的趋势 **需要注意的词汇：** 作为/充当、标志着、见证了、是……的体现/证明/提醒、极其重要的/重要的/至关重要的/核心的/关键性的作用/时刻、凸显/强调/彰显了其重要性/意义、反映了更广泛的、象征着其持续的/永恒的/持久的、为……做出贡献、为……奠定基础、标志着/塑造着、代表/标志着一个转变、关键转折点、不断演变的格局、焦点、不可磨灭的印记、深深植根于 **问题：** LLM 写作通过添加关于任意方面如何代表或促进更广泛主题的陈述来夸大重要性。
注：第 1 条同时给出中文触发词表（作为/充当、标志着、见证了…… 深深植根于），把「AI 味」这种主观判断落成可核对的词表。
开头先用 5 条核心规则压缩全部方法论（删填充、破公式、变节奏、信任读者、删金句），后面 24 条模式都是这 5 条的展开。
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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
注：5 条速查是给模型的执行摘要，避免长文被读成「参考书」而不是「待执行的规则」。
明确要求「去痕」之外还要注入语调，承认无菌、无观点的干净文本同样一眼假。
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避免 AI 模式只是工作的一半。无菌、没有声音的写作和机器生成的内容一样明显。好的写作背后有一个真实的人。
注：直接后果是模型不能只做删除式编辑，还要按文中示例补观点、补复杂感受、允许一点混乱。
交付前有量化门禁：5 维 ×10 分的 50 分制评分与 6 条快速检查清单，把「像不像人写的」变成可自评的分数。
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- 45-50 分：优秀，已去除 AI 痕迹 - 35-44 分：良好，仍有改进空间 - 低于 35 分：需要重新修订
注：评分维度为直接性/节奏/信任度/真实性/精炼度，各 10 分；配合「处理流程」5 步（读输入→识别模式→重写→核对→呈现）形成可复现的流水线。
工具面被 frontmatter 收窄为四个工具，正文不含任何 shell、网络或抓取指令。
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allowed-tools: - Read - Write - Edit - AskUserQuestion
注：只读+改写用户自己的文本；不取外部语料、不发请求。这是本 skill 风险面极小的原因。
来源与血统写在正文与 README：中文版翻译自 blader/humanizer，实用工具部分参考 hardikpandya/stop-slop，理论出处是维基百科 WikiProject AI Cleanup。
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- 本项目的核心文件翻译自 [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer/tree/main) > - 实用工具部分（核心规则、快速检查清单、质量评分）参考了 [hardikpandya/stop-slop](https://github.com/hardikpandya/stop-slop) > - 原项目基于维基百科的 [Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing) 指南
注：README 顶部「声明」节列出三条出处；SKILL.md 末尾「参考」节给出同一维基页面链接（仅作出处标注，非运行时抓取）。
2核心能力
0124 类 AI 写作痕迹的系统识别（内容 6 / 语言语法 6 / 风格 6 / 交流与填充 6）
02逐条「改写前 → 改写后」范例，可直接照做（含中文触发词表）
03人味注入：观点、节奏变化、承认复杂性、第一人称、允许混乱、感受具体化
04编辑流程：识别模式 → 重写问题片段 → 保留含义 → 维持语调 → 注入灵魂
05快速检查清单（句长雷同、单行收尾、破折号、解释隐喻、连接词、三段式）
0650 分质量评分表与合格线，可用于交付前自评
07可对整份文件作业（如 article.md），也可只贴一段文本
4风险提醒 风险提醒：蓝色 · 知晓即可
风险提醒：蓝色 · 知晓即可
- 风格副作用：可能把正式/中性文体改成第一人称口语 — 「注入灵魂」要求有观点、适当用「我」、允许混乱，README 的场景示例输出为口语化改写；用于公文、学术、技术文档时需人工守门，否则文体被改坏。
- 禁用词清单机械执行会误伤 — 「此外」「然而」等连接词被列入需考虑删除项，快速检查清单直接写「使用了"此外""然而"等连接词？考虑删除」；正常行文里的合法连接词被删会造成逻辑断裂，依赖模型判断力。
- 可能被当作「绕过 AI 检测器」的工具使用 — README 明确声明目标不是欺骗 AI 检测器而是提升写作质量，但功能形态容易被误用；这不是技术风险，属用途边界。
- 不做事实核查 — skill 只做文风改写（「保留含义 - 保持核心信息完整」）；模式 5 的示例直接示范把「专家认为」替换为「根据中国科学院 2019 年的调查」这类具体来源句式，若原文本身是幻觉，改写不会纠正反而更像真的，用户需自行核实。
- 声明了写工具，改写可能直接落到文件上 — allowed-tools 含 Write/Edit，README 演示对 article.md 作业；覆盖前需确认宿主是否自动保存，建议先在副本上试。
风险提醒：蓝色，知晓即可。判级对象是本 skill 目录（SKILL.md + README.md + LICENSE + .gitignore）：零脚本、零网络端点、零凭证读取；落蓝档的唯一依据是它明确声明并使用本地写工具——frontmatter allowed-tools 含 Write、Edit，README 直接演示对 article.md 作业，属「仅本地读写，无外发」。若宿主未授予写工具，它退化为纯对话改写（green 面）。注意点为风格性副作用：为去 AI 味而要求加观点/口语/第一人称，可能改变原文语气；禁用词清单机械执行可能误删合法连接词。
5第二遍独立确认
- [ok] 目录仅 4 个文件、无脚本 — find humanizer-zh -type f（排除 .git）＝SKILL.md、README.md、LICENSE、.gitignore；SKILL.md 全文无可执行代码。
- [ok] 无网络调用 — SKILL.md 仅出现 https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing（「参考」节的出处标注）；无 fetch/curl/requests/端点调用指令。
- [ok] external_deps 为空是否低估 — 唯一 URL 是书目出处（维基百科页面），不构成运行时调用；模型不需要访问该页即可执行全部规则，故不列入 external_deps，改在此说明。
- [ok] 无凭证读取 — token 扫描 API_KEY/token/secret/密码/keychain 全零命中；frontmatter 只声明 Read/Write/Edit/AskUserQuestion 四工具。
- [ok] 24 类模式计数 — SKILL.md 小节编号 1-24 连续（内容 1-6、语言语法 7-12、风格 13-18、交流/填充 19-24），与 README 图例一致。
- [ok] 「注入灵魂」段确实存在（不是只看标题） — 原文含「避免 AI 模式只是工作的一半。」、缺乏灵魂的写作迹象清单（6 条）与「改写前/改写后（鲜活）」示例。
- [ok] 50 分评分与合格线 — 质量评分表 5 行维度各 /10、总分 /50；分档 45-50 优秀、35-44 良好、<35 需重修订，原文逐字核对通过。
- [ok] allowed-tools 的写工具声明（判蓝依据） — frontmatter 逐字为 allowed-tools 列表：Read / Write / Edit / AskUserQuestion；README「处理文件内容」演示 `/humanizer-zh 请人性化 article.md 文件中的内容`。
6结论
适合：适合编辑/审阅任何由 LLM 起草的中文文本：博客、公众号、产品文案、报告初稿；也适合作为团队文案流水线里的「去 AI 味」标准（词表可直接拿去人工校对）。模型侧只需一个能读 SKILL.md 的 agent，无安装依赖。
不适合：不适合指望它做事实核查或引文补全（它只改文风，甚至示范了替换为具体来源的句式）；不适合要求严格正式文体的公文/学术语料，除非你逐段守门；不适合把「去 AI 感」当成绕过检测器的手段（作者本人反对此用途）；也不适合交给它做整篇文章的结构重组——它的粒度是句段级改写。
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① 本站镜像 更新 2026-09-15
方式 A · 人下载镜像包下载 humanizer-zh.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agent5537a2e650012165…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库op7418 / op7418/Humanizer-zh
原始 GitHubop7418/Humanizer-zh ↗
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最近推送2026-01-19
本 skill commit
91f3d394db许可MIT（仓库根 LICENSE，Copyright (c) 2026 歸藏；GitHub API spdx=MIT）
本站信息
收录日期2026-09-06
分类内容创作
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
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