去AI味改写

为什么需要「去 AI 味」

AI 生成的中文常常不是内容问题，而是语气问题。正文里反复出现「综上所述」「值得注意的是」「在当今社会」，句子结构整齐得像模板，三段式排比一铺开，读者立刻就意识到对面不是人。另一种常见情况是黑话浓度过高：明明一句白话能说清的事，被写成「赋能业务闭环」「拉通颗粒度」，信息没有增加，可信度却被稀释。

这个技能要解决的，就是把这类机械文本改写成自然、像真人说话的中文，同时不牺牲事实与信息量。

核心能力

• 诊断 AI 味：先标记套路词，例如 此外、综上所述、在当今社会、不言而喻，以及过度规整的 首先…其次…最后。
• 处理排比与空话：识别三段同结构「不仅…更…」的堆砌，以及 赋能、闭环、抓手、颗粒度 等被滥用的术语。
• 改写表达层：用 而且、其实、说白了 等口语过渡替换冗余套话；长短句交错，被动改主动，并适当加入反问或感叹。
• 注入个人语气：通过 说实话、我更倾向、你想啊 等表达，让文本带上真人的判断感。
• 保留信息：不改事实和专业结论，只调整措辞。

工作流

1. 诊断：标出原文中的 AI 味特征，作为后续改动的依据。
2. 改写：删套路词、打乱句式、补充语气，并用具体描述替代抽象表达。例如把「提升用户体验」改写成「加载快了，用户少等 3 秒」。
3. 保留：事实、数据和专业结论保持原样，只换表达层。
4. 复核：读一遍是否仍然太整齐；如果读起来还是模板腔，再随机化一两句。

输入与输出

输入是待改写文本，可选附带目标语气，如 口语、专业、亲切。

输出包含三部分：AI 味诊断（标出套路词）、改写后的全文，以及关键改动说明。在结构化工作流中，可返回类似 ai_smell_hits[]、rewritten、changed_lines[] 的工件，方便下游继续处理。

适用边界

• 原文过短（少于 50 字）时，内容信息不足，难以体现改写效果，需要先提供完整段落。
• 法规条文或强专业术语必须保留核心表述，只调整衔接与句式。
• 这个技能做的是风格优化，不承诺查重通过率，也不能保证完全消除所有 AI 痕迹。
• 论文润色只处理语言风格，学术规范仍以学校或期刊要求为准。