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16 changes: 15 additions & 1 deletion README.md
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Humanizer-zh 是一个用于去除文本中 AI 生成痕迹的工具,帮助你将 AI 生成的内容改写得更自然、更像人类书写的文本。

本工具还包含最终「反 AI 审查」流程:对初稿进行二次审查,识别并消除残留的 AI 痕迹,输出更自然的终稿。

本项目适用于:
- 编辑和审阅 AI 生成的内容
- 提升文章的人性化程度
Expand Down Expand Up @@ -172,6 +174,7 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
3. **保留核心含义** - 确保信息完整性
4. **维持适当语调** - 匹配文本应有的风格
5. **注入真实个性** - 让文字有"人味"
6. **最终反 AI 审查** - 对初稿提问"有什么明显的 AI 痕迹?",然后修订为终稿

### 关键原则

Expand All @@ -191,15 +194,21 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
**改写前(AI 味道):**
> 新的软件更新作为公司致力于创新的证明。此外,它提供了无缝、直观和强大的用户体验——确保用户能够高效地完成目标。这不仅仅是一次更新,而是我们思考生产力方式的革命。

**改写后(人性化):**
**初稿改写:**
> 软件更新添加了批处理、键盘快捷键和离线模式。来自测试用户的早期反馈是积极的,大多数报告任务完成速度更快。

**反 AI 审查:** 节奏太均匀,"来自测试用户的早期反馈是积极的"仍有 AI 味。

**终稿改写:**
> 这次更新加了批处理和键盘快捷键。测试用户说比之前快,主要是批处理省了重复操作的时间。

**变化:**
- 删除了夸大的象征意义("作为……的证明")
- 删除了 AI 词汇("此外"、"无缝")
- 删除了三段式法则("无缝、直观和强大")
- 删除了否定式排比("不仅仅是……而是……")
- 添加了具体功能和真实反馈
- 经过二次审查去除残留 AI 痕迹

## 常见 AI 词汇警示列表

Expand All @@ -223,6 +232,11 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
- 添加了适合中文语境的示例
- 调整了部分表达以符合中文习惯

## 版本历史

- **2.2.0** - 同步上游更新:添加最终「反 AI 审查」+ 二次改写流程,更新完整示例为三段式(初稿→审查→终稿)
- **1.0.0** - 初始发布:翻译自 blader/humanizer,添加核心规则速查、快速检查清单和质量评分

## 参考资源

- [Wikipedia: Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing) - 原始指南来源
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84 changes: 69 additions & 15 deletions SKILL.md
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@@ -1,5 +1,6 @@
---
name: humanizer-zh
version: 2.2.0
description: |
去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本,使其听起来更自然、更像人类书写。
基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式:夸大的象征意义、
Expand All @@ -9,6 +10,8 @@ allowed-tools:
- Read
- Write
- Edit
- Grep
- Glob
- AskUserQuestion
metadata:
trigger: 编辑或审阅文本,去除 AI 写作痕迹
Expand All @@ -28,6 +31,7 @@ metadata:
3. **保留含义** - 保持核心信息完整
4. **维持语调** - 匹配预期的语气(正式、随意、技术等)
5. **注入灵魂** - 不仅要去除不良模式,还要注入真实的个性
6. **最终反 AI 审查** - 提问:"下面这段文字有什么明显的 AI 生成痕迹?"简要列出残留的 AI 痕迹,然后提问:"现在把这些 AI 痕迹去掉。"并进行修订

---

Expand Down Expand Up @@ -427,13 +431,19 @@ metadata:
- 使用具体细节而不是模糊的主张
- 为上下文保持适当的语气
- 适当时使用简单的结构(是/有)
5. 呈现人性化版本
5. 呈现初稿人性化版本
6. 提问:"下面这段文字有什么明显的 AI 生成痕迹?"
7. 简要列出残留的 AI 痕迹(如果有)
8. 提问:"现在把这些 AI 痕迹去掉。"
9. 呈现终稿版本(经过审查后修订)

## 输出格式

提供:
1. 重写后的文本
2. 所做更改的简要总结(如果有帮助,可选)
1. 初稿改写
2. "下面这段文字有什么明显的 AI 生成痕迹?"(简要列举)
3. 终稿改写
4. 所做更改的简要总结(如果有帮助,可选)

---

Expand All @@ -460,20 +470,64 @@ metadata:
## 完整示例

**改写前(AI 味道):**
> 新的软件更新作为公司致力于创新的证明。此外,它提供了无缝、直观和强大的用户体验——确保用户能够高效地完成目标。这不仅仅是一次更新,而是我们思考生产力方式的革命。行业专家认为这将对整个行业产生持久影响,彰显了公司在不断演变的技术格局中的关键作用。

**改写后(人性化):**
> 软件更新添加了批处理、键盘快捷键和离线模式。来自测试用户的早期反馈是积极的,大多数报告任务完成速度更快。
> 好问题!这是关于这个主题的一篇文章。希望这对您有帮助!
>
> AI 辅助编程作为大型语言模型变革潜力的持久证明,标志着软件开发演变史上的关键时刻。在当今快速演变的技术格局中,这些开创性工具——坐落于研究与实践的交汇处——正在重塑工程师构思、迭代和交付的方式,彰显了它们在现代工作流程中的至关重要作用。
>
> 其核心价值主张清晰明了:简化流程、增强协作、促进对齐。这不仅仅是关于自动补全;而是关于大规模释放创造力,确保组织保持敏捷,同时为用户提供无缝、直观和强大的体验。该工具作为催化剂。助手充当伙伴。系统代表着创新的基石。
>
> 行业观察者注意到,采用速度已从业余实验加速到企业级全面推广,从个人开发者扩展到跨职能团队。该技术被《纽约时报》、Wired 和 The Verge 报道。此外,生成文档、测试和重构的能力展示了 AI 如何为更好的结果做出贡献,突出了自动化与人类判断之间复杂的相互作用。
>
> - 💡 **速度:** 代码生成速度显著加快,减少摩擦并赋能开发者。
> - 🚀 **质量:** 输出质量通过改进的训练得到增强,为更高标准做出贡献。
> - ✅ **采用率:** 使用量持续增长,反映了更广泛的行业趋势。
>
> 虽然基于可用信息的具体细节有限,但可以潜在地认为这些工具可能会有一些积极影响。尽管面临新兴技术的典型挑战——包括幻觉、偏差和问责——但生态系统仍在蓬勃发展。为了充分实现这一潜力,团队必须与最佳实践保持一致。
>
> 总之,未来看起来一片光明。激动人心的时代即将到来,我们将继续追求卓越的旅程。如果您想让我扩展任何部分,请告诉我!

**初稿改写:**
> AI 编程助手能加速一些任务。根据 Google 2024 年的一项研究,使用 Codex 的开发者完成简单函数的速度比对照组快 55%,但在调试和架构决策方面没有改善。
>
> 这些工具擅长处理样板代码:配置文件、测试脚手架、重复性重构。但它们不擅长判断自己是否出错。我曾经大批接受了编译通过、lint 通过的建议,结果后来发现完全搞偏了方向,因为我没在认真看。
>
> 我采访过的一位金融科技初创公司工程师 Mira 说,她用 Copilot "就像给无聊代码做自动补全",但每行代码提交前都会审查。另一位大公司高级工程师 Jake 则关掉了它,因为它总在建议一个已废弃的内部库的模式。
>
> 生产力方面的说法很难验证。GitHub 说 Copilot 用户"接受了 30% 的建议",但接受不等于正确,正确不等于有价值。2024 年 Uplevel 的研究发现,有无 AI 助手的团队在 PR 吞吐量上没有统计显著差异。
>
> 这些都不代表工具没用。只是说明它们是工具。它们无法替代判断力,也无法消除对测试的需求。如果你没有测试,你就无法判断建议是否正确。

**下面这段文字有什么明显的 AI 生成痕迹?**
- 节奏还是太整齐了(段落间对仗工整,长度均匀)
- 引用的人名和研究看起来像是生成的占位符,除非确有其事且有来源
- 结尾有点像口号式表达("如果你没有测试……"),不太像真人说话

**现在把这些 AI 痕迹去掉。**
> AI 编程助手能让你在无聊的部分快起来。不是所有事情都行。架构方面肯定不行。
>
> 它们擅长样板代码:配置文件、测试脚手架、重复性重构。同时也擅长听起来对但其实不对。我接受过编译通过、lint 通过的建议,结果完全搞偏了方向,因为我没认真看。
>
> 我聊过的人大概分两类。有些人把它当无聊活儿的自动补全,每行都审查。有些人直接关掉了,因为它老推荐他们不想要的模式。两种做法都说得通。
>
> 生产力数据很滑头。GitHub 可以说 Copilot 用户"接受了 30% 的建议",但接受不是正确,正确不是价值。没有测试的话,基本靠感觉。

**所做更改:**
- 删除了"作为……的证明"(夸大的象征意义)
- 删除了"此外"(AI 词汇)
- 删除了"无缝、直观和强大"(三段式法则 + 宣传性)
- 删除了破折号和"-确保"短语(肤浅分析)
- 删除了"这不仅仅是……而是……"(否定式排比)
- 删除了"行业专家认为"(模糊归因)
- 删除了"关键作用"和"不断演变的格局"(AI 词汇)
- 添加了具体功能和具体反馈
- 删除了聊天机器人痕迹("好问题!"、"希望这对您有帮助!"、"请告诉我……")
- 删除了夸大意义("证明"、"关键时刻"、"演变的格局"、"至关重要作用")
- 删除了宣传性语言("开创性"、"坐落于"、"无缝、直观和强大")
- 删除了模糊归因("行业观察者")
- 删除了肤浅 -ing 分析("彰显"、"突出"、"反映"、"为……做出贡献")
- 删除了否定式排比("不仅仅是 X;而是 Y")
- 删除了三段式法则和同义词循环("催化剂/伙伴/基石")
- 删除了虚假范围("从 X 到 Y,从 A 到 B")
- 删除了破折号、表情符号、粗体标题和弯引号
- 删除了系动词回避("作为"、"充当"、"代表着")改用"是"/"有"
- 删除了公式化挑战部分("尽管面临挑战……仍在蓬勃发展")
- 删除了知识截止限定("虽然具体细节有限……")
- 删除了过度限定("可以潜在地认为……可能会有一些")
- 删除了填充短语("为了充分"、"其核心")
- 删除了通用积极结论("未来看起来一片光明"、"激动人心的时代")
- 让语调更个人化、更少"拼凑感"(变化节奏,减少占位符)

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