文章 AI 味检测与人性化改写

问题在哪

大模型写的中文往往「太稳」：词汇偏互联网黑话与假正式套话，句式卡在「不仅……更是……」「首先、其次、最后」，结构几乎是总—分—总加结尾升华。读者一眼能感到不像人写的，但很难说清楚哪里出了问题，手工改又容易漏模式、改不彻底。

技能怎么工作

本技能把「去 AI 味」拆成检测 → 分层改写 → 自检三条线，而不是笼统润色。

1. AI 味检测：对 .txt / .md 可跑 scripts/detect_ai_flavor.py，得到 0–100 的严重度分、词汇/句式/结构/情感四维分，以及命中模式与位置；纯粘贴文本时则对照 references/ai_patterns.md 规则库逐条比对。
2. 词汇层：按优先级清黑话（赋能、闭环、抓手等）、假正式词、序列连接词、过度修饰和宏大比喻，对照表在规则库里。
3. 句式与结构：打散固定模板、拉大句长方差、少堆主语、被动改主动；避免工整三段论和口号式结尾，按场景选问题切入、故事或对比结构。
4. 情感层：补第一人称经历、主观判断、数字与场景细节，并隔一段落设一个情感锚点（反问、吐槽或感官描写）。

改写完成后用技能附带的质量检查清单过一遍（序列词、套话、句长变化、是否有具体细节等）。

适用边界

• 学术论文：术语和论证链尽量保留，主要动过渡句、结论段，并加可核对案例。
• 新媒体 / 商业 / 创意 / 邮件：策略不同，以 ai_patterns.md 里「场景化改写」为准，别用同一套口语化硬套论文。
• 检测脚本是特征与规则驱动，不是判定「是否 AI 生成」的司法鉴定；改写会动立场与语气，发布前仍需你本人核对事实与合规。