AI 文本人性化编辑

要解决什么问题

大模型润色或代写的段落，读者往往一眼能看出「AI 味」：重要性被拔高、-ing 分词堆叠、Additionally / pivotal / landscape 等高频词成串，还有「挑战与展望」式结尾。更糟的是，把套路删干净后，文本仍像百科或通稿——句长一致、没有观点、不敢用第一人称。

技能如何工作

本技能把编辑角色定义为 Humanizer：先扫描文本中的内容与语言模式，再对问题片段重写，同时 保留核心信息 并匹配目标语气（正式、口语、技术向等）。

核心流程大致是：

• 识别模式：对照 WikiProject AI Cleanup 维护的 Signs of AI writing 类清单，查 significance 套话、notability 堆砌、促销腔、模糊归因（Experts argue）、copula 回避（serves as 代替 is）、破折号滥用、标题 Title Case、emoji 条目等
• 改写：用具体事实与可核实来源替换空话；把「三点并列」和假范围（from X to Y）拆成正常叙述
• 加「人味」：允许节奏变化、明确态度与复杂感受，在合适处使用「我」，接受略 messy 的旁白——避免「干净但无魂」

适用边界

这是 文风与可信度 层面的编辑，不是事实核查：不会替你验证数据是否准确。若原文本身需要保持百科中性或法务口径，「加观点、加 edge」可能与规范冲突，需要你在任务里明确 tone。对已是强个人风格的作者文本，应以 Maintain voice 为准，勿强行套模板。