文本 AI 痕迹去除
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @zcwl/humanizer。
技能介绍
解决的问题
AI 生成文本常见模板化连接词、夸大象征、三连修饰和泛化结论，例如serves as a testament、Moreover、seamless, intuitive, and powerful。这类表达会让工程说明、产品反馈或技术文档显得像宣传稿。@zcwl/humanizer 的目标不是重写事实，而是改写风格，减少明显 AI 痕迹，让输出更接近人工写作。
工作方式
技能以文本处理为核心，接收 content、mode、style 等参数。content 是待处理输入；mode 指定输出形式，可取 json、text、markdown；style 用于控制输出风格。处理时，它通常会移除空洞归因、模板句式、过度修饰和表面分析，并把抽象说法替换为具体事实、功能点或可验证信息。示例中，它将一类表达改成 adds batch processing, keyboard shortcuts, and offline mode。
适用边界
资料说明该技能当前主要支持中文文本，且不适用于需要人工判断的复杂决策场景。输入中不应包含敏感信息；批量任务编排、高级规则、导出和多格式转换、监控告警等被列为付费扩展能力。它适合清理技术文档和反馈中的模板腔。使用时应检查输出状态，并对关键事实重新核验，不要把它当作自动事实核查。
使用场景
- 为技术发布说明改写 AI 草稿，删除空泛修饰和模板连接词，只保留功能与反馈事实。
- 提交产品反馈前处理中文文本，把夸张表达、模糊归因和表面分析改成具体可验证描述。
- 将博客扩写稿中的三连形容词和宣传句式替换为清晰短句，便于工程师快速阅读。
- 按 `style` 参数调整中文说明风格，并输出 `markdown` 或 `text` 供后续发布使用。
适合人员
- 技术写作工程师，要把发布说明中的 AI 腔改成更像人工撰写的简洁中文说明。
- 内容编辑，需要清理中文稿件里的模板句、夸大象征和模糊归因。
- 产品文案写手，要在不改变功能事实的前提下去掉宣传式三连修饰。
- Agent 集成开发者，需要在流程中调用 `content`、`mode`、`style` 参数处理文本风格。
相关技能
面向中文财经与投研文本的去AI化编辑工具，识别研报腔、模板句和空话，重写为自然具体表达，并可按需导出 Word。
根据产品模型设计和 PRD 生成包含产品概述、MVP、用户故事与非功能需求的用户场景文档。
接收故事片段后保持世界观、人物与文风，生成悬疑、甜宠、科幻等风格的连贯续写，并支持字数、伏笔和结局走向控制。
围绕微博热点与品牌节点，生成可复制短文案、评论预案、检查清单和风险提示。