humanizer-zh/SKILL.md
# Humanizer-ZH - 中文AI去痕专家 ## 💡 Skill简介 这是一个专门检测和去除中文AI写作痕迹的工具,让你的文章更像人写的。 **核心能力**: - 识别24种常见AI写作模式 - 自动替换AI高频词汇 - 重构过于工整的句式 - 注入个人风格和情感 **效果对比**: - AI痕迹评分:从80% → 降至20%以下 - 阅读体验:从"像说明书"→"像朋友聊天" --- ## 🔍 AI写作的24种痕迹 ### 1. 高频套话词汇(10个) | AI词汇 | 人话替换 | |--------|----------| | 此外 | 另外 / 还有 / 再说 | | 总之 | 说白了 / 简单讲 | | 综上所述 | 总的来说 / 所以呢 | | 至关重要 | 很重要 / 关键 | | 不可或缺 | 少不了 / 必须有 | | 值得注意的是 | 注意 / 重点来了 | | 需要指出的是 | 要说的是 / 强调一下 | | 显而易见 | 很明显 / 大家都知道 | | 毋庸置疑 | 肯定 / 没跑了 | | 不言而喻 | 不用说 / 大家懂的 | #
npx skillsauth add atxinsky/skills humanizer-zhInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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这是一个专门检测和去除中文AI写作痕迹的工具,让你的文章更像人写的。
核心能力:
效果对比:
| AI词汇 | 人话替换 | |--------|----------| | 此外 | 另外 / 还有 / 再说 | | 总之 | 说白了 / 简单讲 | | 综上所述 | 总的来说 / 所以呢 | | 至关重要 | 很重要 / 关键 | | 不可或缺 | 少不了 / 必须有 | | 值得注意的是 | 注意 / 重点来了 | | 需要指出的是 | 要说的是 / 强调一下 | | 显而易见 | 很明显 / 大家都知道 | | 毋庸置疑 | 肯定 / 没跑了 | | 不言而喻 | 不用说 / 大家懂的 |
❌ AI写法:
首先,我们需要...
其次,我们应该...
最后,我们可以...
✅ 人话改写:
第一步,...
然后呢,...
做完这两步,你就会发现...
❌ AI写法:
✅ 人话改写:
❌ AI写法:
✅ 人话改写:
❌ AI写法:
✅ 人话改写:
❌ AI写法:
✅ 人话改写:
/humanizer-zh [文章路径或文本]
在当今数字化时代,人工智能技术已经深入到我们生活的方方面面。首先,AI在医疗领域的应用值得关注。其次,教育行业也受益于AI技术的发展。最后,我们需要认识到AI技术的重要性。总之,AI将改变我们的未来。
## AI痕迹检测报告
**原文AI痕迹评分**:85% 🔴 (高风险)
### 检测到的AI模式
1. ❌ **套话词汇**(4处)
- "在当今数字化时代" → 建议删除或改为"现在"
- "值得关注" → 改为"很有意思"
- "总之" → 改为"所以说"
- "重要性" → 改为"有多重要"
2. ❌ **工整结构**(首先/其次/最后)
- 建议打乱顺序,用"1、2、3"或"第一件事、还有、另外"
3. ❌ **缺乏个人观点**
- 全文都是客观陈述,缺少"我觉得""我发现"
4. ❌ **过于正式**
- 建议加入口语化表达
---
## 修改后版本
现在的AI真的是无处不在了。
就拿医疗来说吧,我前几天去体检,发现连拍X光片都是AI先看一遍,医生再确认。效率高了不少。
教育这块也一样,我儿子现在做作业,有不会的题直接问AI,秒回答。虽然我有点担心他会依赖,但不可否认,学习效率确实提升了。
所以说,AI这玩意儿,真的在改变我们的生活。不管你接不接受,它就在那儿。
---
**修改后AI痕迹评分**:18% 🟢 (安全)
### 改进亮点
✅ 加入个人经历(体检、儿子做作业)
✅ 使用口语化表达("这玩意儿""秒回答")
✅ 注入个人情感("我有点担心")
✅ 打乱工整结构
✅ 删除套话词汇
创建~/.claude/skills/humanizer-zh/ai-words.json:
{
"formal_to_casual": {
"此外": ["另外", "还有", "再说"],
"总之": ["说白了", "简单讲", "所以说"],
"至关重要": ["很重要", "关键", "必须"],
"值得注意": ["注意", "重点来了", "划重点"],
"显而易见": ["很明显", "大家都知道", "不用说"]
},
"remove_completely": [
"在当今",
"随着...的发展",
"众所周知",
"毋庸置疑",
"不言而喻"
]
}
原则:打破工整,增加变化
❌ 工整句式:
第一,...
第二,...
第三,...
✅ 改写:
先说第一个,...
然后呢,...(用问句打断节奏)
最后一点也很关键:...
方法:
示例:
❌ AI写法:
ChatGPT在写作领域的应用非常广泛。
✅ 人话改写:
ChatGPT这玩意儿,我真的天天都在用。写文案、改文章、头脑风暴,基本离不开了。
真实的人话特征:
学习你过往的文章风格:
/humanizer-zh --learn-style ~/我的文章目录/
系统会分析你的:
/humanizer-zh --batch ~/草稿文件夹/
只检测不修改,返回AI痕迹评分:
/humanizer-zh --score-only 文章.md
输出:
AI痕迹评分:72%
- 套话词汇:8处
- 工整结构:3处
- 缺乏个人观点:是
建议:需要人工润色
| AI痕迹% | 等级 | 建议 | |---------|------|------| | 0-20% | 🟢 安全 | 可直接发布 | | 21-40% | 🟡 注意 | 建议微调 | | 41-60% | 🟠 警告 | 需要修改 | | 61-100% | 🔴 危险 | 严重AI痕迹,必须重写 |
AI = 完美、工整、客观 人话 = 不完美、随性、主观
写完文章后,问自己:
全部YES → AI痕迹<20%
原文(AI生成):
要提高写作能力,需要从以下几个方面入手:
首先,大量阅读是基础。通过阅读优秀作品,可以学习到各种写作技巧和表达方式。
其次,坚持练习很重要。每天写作500字,持之以恒,写作水平就会逐步提升。
最后,要勇于修改。好文章都是改出来的,不要害怕推翻重来。
总之,写作是一个需要长期积累的过程。
AI痕迹评分:88% 🔴
修改后(去痕版本):
想写好文章?我的经验就三个字:读、写、改。
读什么?读你想写的那个领域的好文章。比如我想写公众号爆款文,就天天研究咪蒙、刘润这些大号的套路。
写多少?我刚开始每天逼自己写500字,什么都行,日记也好,吐槽也行。写了三个月,明显感觉下笔更顺了。
改几遍?说实话,我现在一篇文章至少改5遍。第一遍写完,隔天再看,会发现一堆问题。
别指望一蹴而就,写作这事儿,就是个熟练工种。
AI痕迹评分:15% 🟢
Step 1: 准备文章(Markdown格式)
Step 2: 运行检测
/humanizer-zh 文章.md
Step 3: 查看报告,根据建议修改
Step 4: 再次检测,确保AI痕迹<20%
创建 ~/.claude/skills/humanizer-zh/config.json:
{
"target_score": 20,
"personal_style": {
"favorite_phrases": ["说实话", "真的", "我觉得"],
"emotion_level": "medium",
"formality": "casual"
},
"replacement_rules": {
"use_custom_dict": true,
"keep_technical_terms": true
}
}
记住:好的人话,是让读者忘记在读文章,而是在听你聊天。
"AI写的完美无缺,人写的有血有肉。"
development
Use this skill any time a spreadsheet file is the primary input or output. This means any task where the user wants to: open, read, edit, or fix an existing .xlsx, .xlsm, .csv, or .tsv file (e.g., adding columns, computing formulas, formatting, charting, cleaning messy data); create a new spreadsheet from scratch or from other data sources; or convert between tabular file formats. Trigger especially when the user references a spreadsheet file by name or path — even casually (like "the xlsx in my downloads") — and wants something done to it or produced from it. Also trigger for cleaning or restructuring messy tabular data files (malformed rows, misplaced headers, junk data) into proper spreadsheets. The deliverable must be a spreadsheet file. Do NOT trigger when the primary deliverable is a Word document, HTML report, standalone Python script, database pipeline, or Google Sheets API integration, even if tabular data is involved.
testing
Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment
development
Use when you have a spec or requirements for a multi-step task, before touching code
documentation
Create detailed implementation plan with bite-sized tasks