中文去 AI 味专家
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技能介绍
它解决什么问题
"一眼 AI 写"的文本往往句句都对,读起来却没有活人的温度。原因是 AI 作为概率模型,总选择最安全、最平均的表达:"不是 A 而是 B"的假靶子句式、"值得注意的是"这类高概率套话被反复命中。本技能把这类腔调拆成 12 类可判定的信号,包括万能套话、高级黑话、高频堆叠副词、莫名其妙的比喻、数字假精确、科普区起手式、自问自答老师腔、讨好腔、工整排比、公式化开头结尾,以及 AI 幻觉数据。
它如何工作
技能提供三条使用路径:
- 快速去味(默认):按 12 类信号加禁用词表扫描全文,给出轻 / 中 / 重三级诊断(依据禁用词密度、连续排比段数、三毒句式数量等量化指标),再按档位执行 Pass 1 去泛化、Pass 2 去书面化,或 Pass 3 重写重点段落。
- 自动扫描:运行
scripts/ai_scan.py,输出命中信号类型、位置、原文摘录与替换建议,先机器标注再人工决策。 - 教学模式:通过
prompts/04-teach.md把 12 类 AI 腔信号套用到你自己的文本上,学会自己改。
改写遵循几条硬约束:只改表达不改事实,能改一个词就不改一句;每条修改都说明原文为什么像 AI;改完做 L1–L4 四层自检(硬性规则、风格、内容保真、活人感)。全文最多三轮,收敛即停。
适用边界
它优化的是表达而非事实,不新增内容、不编数据,因此不能用于学术代写或伪造引用。长文本建议先用 ai_scan.py 分段扫描再逐段改写;诗歌、古文等特殊文体效果有限;也无法承诺"100% 不被识别为 AI",只承诺读起来更像一个真实的人在认真说话。
使用场景
- 运营或内容创作者想让公众号、小红书长文摆脱模板腔:先扫描套话与排比,再按轻中重结果逐段改写,并保留事实。
- 求职者修改中文简历措辞,把“具备较强沟通能力”等空泛套话改成具体、自然的表达,同时不虚构经历。
- 网文作者处理小说中OOC、堆砌副词和公式化开头结尾,把人物台词与叙述改得更口语、有变化,保留剧情设定。
- 学生或研究者整理论文、作业初稿,仅优化表达和过渡,不代写、不改动数据和结论,降低生硬机器味。
适合人员
- 内容创作者:常写公众号、小红书长文,需要让文字像真人写的,同时不改事实。
- 求职者:投简历时觉得措辞太通用,想把经历写得具体自然,且不能编经历。
- 网文作者:长篇连载里有OOC、副词堆叠和模板开头,想保留设定的同时去机器腔。
- 学生或研究者:论文初稿表达生硬,需要仅优化语言和过渡,不触碰数据与结论。