中文去AI味：58项质检

问题：AI生成文本的“失真”

在技术文档、商业报告和内容创作中，AI 生成的中文文本常常带有一种可识别的“机器味”。这并非指语法错误，而是一种模式化的、缺乏个人观点的“正确”。具体表现为：

• 套话连篇：充斥“值得注意的是”、“在当今...背景下”等无信息量的开场白和连接词。
• 结构雷同：段落工整但千篇一律，如每点都用“首先/其次/最后”，或频繁使用“不是A，而是B”的二元对比。
• 词汇浮夸：大量使用“赋能”、“抓手”、“底层逻辑”等抽象词汇，或“革命性”、“颠覆性”等夸大修饰语。
• 缺乏人味：文本显得冷静、客观到不自然，缺乏真实作者应有的语气节奏、观点反应和适当的复杂性认知。

解决方案：系统性检测与人性化改写

中文去AI味·58项质检 不是一个简单的同义词替换工具，而是一个系统性的“文本去机器化”流程。它基于对大量 AI 输出模式的归纳，提供结构化检测与深度改写。

核心能力

1. 58 种痕迹模式库：将 AI 味拆解为八大类（废话短语、结构套路、词汇警报、格式滥用、叙事腔调、商务特有、交流残留、书面语得体）共 58 种可枚举的模式。例如，P1 代表开场白废话，W1 代表 AI 高频词，S3 代表三段式列举。
2. 五维评分系统：改写后从 直接性（是否开门见山）、节奏感（句长是否有变化）、信任度（是否尊重读者）、真实性（是否像真人说话）、精炼度（是否信息密度高）五个维度进行量化评估，总分 50 分，低于 35 分需继续优化。

关键步骤

该技能的处理流程形成了一个闭环，确保质量：

• 检测与标记：首先通读全文，依据 58 种模式库标记所有命中的“AI 痕迹”。
• 规则化改写：应用五条核心规则进行初步改写：砍掉废话短语、打破套路结构、变化语言节奏、信任读者智识、删掉虚假金句。
• 注入灵魂：在清除痕迹后，主动通过六个技巧（如 有观点、承认复杂性、适当用“我”）为文本注入人味，避免文字变得平淡无机。
• 反 AI 审查回环：这是关键一步。改写后的文本会再次被审查，模拟读者视角扫描是否引入了新的 AI 套路、语气是否过于均匀等残留问题，并进行二次修改。
• 清单自查与评分：通过一份包含二十多个检查项（如“连续三句话长度是否一样”、“结尾是否在强行升华”）的快速清单进行最终核查，并给出五维评分。

适用场景与注意事项

本技能适用于需要高度可信、自然流畅的中文书面语的场景，包括但不限于：

• 战略报告、咨询方案、商业计划书
• 研究摘要、文献综述、学术论文
• 公众号文章、产品介绍、品牌文案
• 可行性研究报告、投标方案、工程文档

边界与注意：

1. 目标是“现代规范白话文”：在正式文体中，改写方向是书面化、规范化，而非一味口语化。它会同时处理口语词未书面化（如 R1）和文言腔过度（如 R7）的问题。
2. 保留事实主张：技能只改写文风，不篡改或核查原文的事实信息。遇到 [占位符] 或 XX待补充 会提示用户。
3. “去味”而非“去正式”：它明确区分 AI 味和正式的、专业的文风。语法完美、用词正式本身不被当作 AI 判据，判定依据是 多个模式簇状出现。
4. 依赖反馈迭代：五维评分低于阈值会触发继续修改，确保输出质量达到标准。