Humanizer 中文去 AI 味

要解决什么问题

模型生成的中文往往「语法正确但不像人写的」：堆砌「此外」「至关重要」「不断演变的格局」，用「标志着」「体现了更广泛的」给普通事实贴宏大意义，结尾再套一段「尽管面临挑战，未来展望光明」。这类文本在公众号、维基条目、产品说明里一眼可辨，也会拖累专业可信度。

本技能把编辑任务结构化：不是泛泛「润色」，而是对照一份来自 Wikipedia: Signs of AI writing（WikiProject AI Cleanup 维护）的模式清单，识别典型 AI 痕迹并重写，同时保留核心信息与预期语气（正式、口语、技术向等）。

技能如何工作

收到待处理文本后，流程大致是：

1. 扫描模式 — 对照文档中的内容模式（夸大意义、媒体知名度堆砌、句末 -ing 式肤浅分析、宣传腔、模糊归因、「挑战与展望」公式段等）、语言习惯（高频 AI 词、回避「是」、三段式列举、同义词循环、破折号/粗体滥用等）与交流残留（「希望这对您有帮助」、知识截止免责声明、讨好语气）。
2. 改写问题片段 — 用更直接的陈述替换；能删的填充短语（如「在这个时间点」「值得注意的是」）直接删。
3. 注入可读性 — 在「去痕」之外，文档强调节奏变化（长短句交错、段落结尾别千篇一律）、必要时允许观点与第一人称，避免改完后仍像 sterile 的百科摘要。
4. 交付与自检 — 输出人性化正文，可选附改动摘要；内置 1～10 × 5 维质量表（直接性、节奏、信任度、真实性、精炼度，满分 50），便于判断是否要再改一轮。

文档还给出了五条核心原则速查：删填充、打破公式结构、变化节奏、信任读者、重写「金句」式可引用句。

适用边界

• 技能是编辑指南，不是事实核查器：改写不会自动验证数据与引文，模糊归因应改成具体来源，但来源本身需你或上游流程保证正确。
• 「更有人味」不等于更口语或更煽动；需与原文场景匹配，技术文档不宜强行加幽默或跑题。
• 英文为主的文本可参考同类模式，但清单与示例以中文场景为主；中英混排时注意引号、列表标题等 ChatGPT 常见格式习惯。
• 质量分是启发式自检，45+ 表示较理想，低于 35 建议继续修订，而非绝对标准。