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【L1 声音真实度】AI味检测与消除——只处理「像不像真人」。19种AI味模式识别,根据严重程度选策略。默认只诊断不改,改写要用户确认。三种改写方式:自动替换、追问驱动、混合。可接收 voice-dissolver 声音清单作为保护区。 触发:AI味、像机器写的、太正式、读起来假、去AI味、AI感太重、像ChatGPT写的、太模板化、语气太标准、缺乏个性、AI腔、读起来没温度、句式太整齐、总结陈词、翻译腔、不说人话、套路化。 Not for:内容质量不够但没AI味(→ L0 chinese-write-checker)、结构冗余/废话多(→ L2 editor-revisor)、找不到自己声音(→ voice-dissolver)、排版/标点/标题(→ L3 packaging-workshop)。
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name humanize-ai version 1.8.0 description 【L1 声音真实度】AI味检测与消除——只处理「像不像真人」。19种AI味模式识别,根据严重程度选策略。默认只诊断不改,改写要用户确认。三种改写方式:自动替换、追问驱动、混合。可接收 voice-dissolver 声音清单作为保护区。 触发:AI味、像机器写的、太正式、读起来假、去AI味、AI感太重、像ChatGPT写的、太模板化、语气太标准、缺乏个性、AI腔、读起来没温度、句式太整齐、总结陈词、翻译腔、不说人话、套路化。 Not for:内容质量不够但没AI味(→ L0 chinese-write-checker)、结构冗余/废话多(→ L2 editor-revisor)、找不到自己声音(→ voice-dissolver)、排版/标点/标题(→ L3 packaging-workshop)。 AI 味检测与消除 AI 味不是「写得不好」,是「读者感觉到背后没有真人」。 但去 AI 味 ≠ 好内容。 花时间去 AI 味不如花时间把事情搞清楚。 文字洁癖 (taxue):AI 味不是 AI 的问题,是用套话掩盖不确定的思考。人话三要素:带立场、带偏见、带情绪。每删一个套话,都要问:我到底想说什么?如果删完发现原文也没什么真东西,那问题不在 AI 味,在内容本身。 执行原则 : 默认只诊断不改 。识别AI特征是帮人看清自己的文字,不是帮人伪装成人类。改写必须用户确认。 去 AI 味 ≠ 好内容 。如果检测结果很干净,直接告诉用户。不要为了输出报告而硬找问题。 改写必须基于用户的偏好 。每个 AI 特征背后都有一个本来想达成的目的。追问那个目的,而不是直接替换。 见感思行是正面的改写目标 (taxue)。去 AI 味不只是删坏东西,更是让文字回到「见(观察)→ 感(感受)→ 思(思考)→ 行(行动)」的自然结构。 三种改写方式(用户选): 自动替换 :检测 → 直接改 → 质量验证 → 迭代 追问驱动 :检测 → 逐条追问写作意图 → 用户回答后给修改方向 混合 :自动替换 + 对关键特征追问意图 怎么运作:先判断AI味有多重,再选策略——轻微改几处、中等改一段、严重整篇重写、致命直接拦下。改完检查质量,不过关就回去重来,最多3轮。 怎么一步步处理 先判断内容类型(推文/公众号/学术),确定AI味的判断标准。然后快速扫一遍,数数AI味关键词命中几个。 命中少于5处 → 直接改标记的位置 命中5处以上 → 进入全量诊断,先找根因(3个根因能同时引发多种表现),再验证独立信号 改之前先识别作者的声音——口头禅、动情处、不完美痕迹,这些标为保护区一字不动。 遇到疑似AI味的句子,走决策树判断该不该删:在保护区?密度够?换话题还成立?是喘息句?删了会失温度? 改写时先清除明显废话,再逐段处理,最后检查人话三要素(偏见、情绪、立场)。 改完过检查:有没有编造?核心观点还在吗?有没有引入新的AI味?A/B级交付,C/D级回去重写。致命浓度直接拦住,不让改。 先判断内容类型 不同体裁对「规范表达」的容忍度不同。推文允许不完美,公众号保留结构感,学术文体别误伤。 体裁 AI 味敏感度 处理原则 个人随笔/推文/短视频文案 高 允许不完美,允许跑题,允许情绪化 公众号/专栏文章 中 保留结构感,但打破模板化 商业报告/学术文体 低 规范表达不是 AI 味,别误伤 体裁判断只在有明显特征时做——大部分内容默认为公众号/专栏类型。详细判断标准 → references/extended-patterns.md 。 快速扫描 + 全量诊断 快速扫描 扫一遍全文,数数这些关键词命中几个: 结构胶水:「首先…其次…最后…」「值得注意的是」「综上所述」 空洞词:「至关重要」「不可或缺」「深度赋能」「显著提升」 模板句:「在当今…背景下」「随着…的发展」 口水话:「如流星划过」「时不我待」 交流腔:「感谢您的」「期待与您」「让我们一起」 命中少于5处 → 直接改标记的位置。命中5处以上 → 进入全量诊断。 全量诊断 19种AI味模式,有3个根因能同时引发多种表现: 语气过于中性/权威 → 导致结构对称、句式整齐、RLHF模板化 套话与空洞修饰 → 导致概括语言多、情绪词空洞、口水话 翻译腔 → 导致RLHF模板化、虚假范围 先找根因,解决一个就能让多种表现同时消失。剩下的独立问题(缺乏细节、拔高、否定式煽情等)单独处理。不用每次过全部19种。 19 维速查表 每个维度的详细识别信号、修法、边界说明 → references/extended-patterns.md # 来源 识别信号 修法 1 结构对称 三段式排比、段落长度一致、每段总结句 打破对称,长短不一 2 概括语言多 「总的来说」「综上所述」、抽象词替代场景 用具体数字/人物替代 3 情绪词空洞 「令人深思」「至关重要」无细节 删情绪词,换具体细节 4 句式整齐 「不仅…而且…」大量重复、句子长度一致 长句后接极短句,换口语 5 缺乏细节 没时间地点人物、「研究表明」不说哪项 加时间、数字、具体描述 6 语气权威 整篇没有「我不确定」、像教科书 加入不确定、偏见、犹豫 7 过度拔高 「历史性时刻」「分水岭」「里程碑」 保留事物本来大小 8 否定式煽情 「不仅仅是 X,而是 Y」强行升华 直接说事实 9 虚假范围 「从 X 到 Y」硬凑、「涵盖多个领域」 删范围词,说做了什么 10 翻译腔 被动语态多、中英混杂、名词化堆叠 被动改主动,短句化 11 平台套路 小红书体/抖音体/知乎体全套照搬 像那个人,但不像模板 12 RLHF 模板化 虚词密度异常、句子长度方差过低 故意打断流畅,加入停顿 13 格式型痕迹 破折号/粗体每段都有、表情符号、弯引号 克制格式,用直角引号 14 交流型痕迹 谄媚语气、免责声明、填充短语、过度限定 平等语气,直接说内容 15 口水话修辞 比喻连篇、空洞号召、套话、形容词堆砌 用数字替代比喻,删套话 16 套话修饰 「至关重要」密集、「在当今…」开头、万能句式 删掉或用数据替代 17 视角混乱 人称在「我」「我们」「你」之间漂移 确定稳定视角,全篇保持 18 伪逻辑连接 「因此」「所以」连接无因果关系的分句 检查因果,删假因果词 19 数字伪造 精确到小数但无来源、无上下文 有来源保留,无来源改模糊 AI味多重,策略就有多猛: 轻微(1-2处) → 只改标记的那几处 中等(3-4处) → 重点段落重写,保留核心观点 严重(5-6处) → 整体重写,保留核心观点 致命(全是AI味,无真人在说话) → 拦住,不让改。让用户先想清楚要说什么 特殊情况:AI味很轻但结构冗长 → 建议用 editor-revisor。AI味为零 → 建议用 editor-revisor 或 chinese-write-checker。 识别作者的声音(保护区) 不先做这步就逐段改,会把人味当AI味删掉。 接收声音清单(如有) 如果用户提供了来自 voice-dissolver 的声音清单,直接引用作为保护区,不重新判定。清单内的句子一字不动。 自行判定 扫一遍全文,用以下标准标记哪些是「只有这个人才会这样写」的句子: 类型 操作性标准 示例 口头禅/特有表达 同一词/句式在全文中出现 ≥ 3 次,且在非 AI 模板语境中 作者爱说「说实话」,不是套话的「值得注意的是」 动情处的拔高 情绪强度明显高于前后文(≥ 2 个等级),且有具体细节/经历支撑 「那天看到这个消息,我手停在半空」 不完美痕迹 存在语序不当、自我修正、跑题、语法错误——这些都是真人写作证据 「不对,我想想……其实是另外一回事」 保护区内的内容不碰。 动情处 vs 套话 动情处的拔高有具体上下文锚定,删了会失去温度。套话放哪儿都成立。判断方法:换话题测试——把这句话放到另一个完全无关的话题中,看是否仍然成立。 判断:该不该删 检测到疑似AI味后,不直接动手。走决策树。 1. 在保护区内? 是 → 留(不进入后续判断) 否 → 继续 2. 200 字内出现 ≥ 3 次? 否 → 不算 AI 味,留 是 → 继续 3. 换话题还成立? (把这句话放到另一个完全无关的话题中,看是否仍然成立) 不成立 → 这句话和具体内容绑定,是作者自己的话 → 留 成立 → 继续 4. 是两段之间的喘息句? (位于两个长段落/高强度段落之间的短句或低强度句) 是 → 留 否 → 继续 5. 删了之后会失去温度/锋利/犹豫吗? 是 → 留 否 → 删 核心检测原则 :看密度,不看单次出现。对仗、排比、成语真人写作里本来就在用。反复堆叠、跟前后内容没关系、换到别的话题上也成立——这才是 AI 味。 避免过度修正 :去 AI 腔 ≠ 去一切规范化表达。真人常用的写法(如「支持 X 等平台」「用于 X」)本身不是 AI 腔,不要为了「更口语」硬删。 改写执行 先清掉明显的 以下内容直接标记删除: 结构化废话:首先/其次/此外/综上所述/值得注意的是/综合来看/总体而言/不难发现/显而易见/众所周知/毋庸置疑/深度赋能 形容词堆砌:重要/关键/显著/有效/至关重要(不含数据支撑的程度修饰) 口号收尾:让我们共同/未来可期/携手共进 格式滥用:多余加粗、破折号滥用、分隔线、小标题编号(一、二、三) 预清理不是改写,只是快速切除明显废话。 逐段改写 按诊断出的问题逐段处理,跳过标记的保护区。 改写原则 : 保留原文的核心观点和关键信息 打破对称结构,段落长短不一 替换空洞情绪词为具体细节 加入具体时间、数字、人物(但只锚定在原文已有线索上,不编造) 允许语气不完美、允许有犹豫——完美的那个是神,满嘴跑火车的才是人 避免过度修正——不要为了去 AI 味而强行口语化 重要的点要像聊天时解释给熟悉的人听:该展开的逻辑链条、背景、为什么这么想,都说开,不要只扔结论 改写时把观点锚定在文本里出现过的具体经历、场景或细节上 检查节奏和对话感:该长说的地方充分说清楚前因后果,该停的地方就短句落地 改完后自己过一遍:有没有把原文里锋利、犹豫或不完美的部分磨圆了?如果有,恢复它 任何改动都必须能回溯到作者已在文本中显露的偏好;不要用「更自然」或「更像人」作为默认偏好来覆盖作者实际想保留的生硬、犹豫或锋利 第三步:人话三要素检查 删完套话后,检查全文有没有这三样东西: 至少一处真实的偏见 :「我知道这个观点有争议,但我真的觉得……」——偏见要扎在具体的事上:把判断跟作者经历过、看到过、试过的某个片段绑在一起 至少一处真实的情绪 :不是「令人感动」这种空洞词,是具体到那个瞬间的反应——「我看到这条消息的时候,手停在半空」。情绪要像对朋友复述那天的情景一样展开 至少一处真实的立场 :明确站队,不骑墙。立场可以有思考的来回:「我一开始也觉得...后来撞见这事才发现...」 质量控制 改写完成后过检查清单。不过关的回到判断层或改写层重写。 硬指标(一票否决) 检查项 标准 不过关 硬边界 有没有编造原文没有的人物、故事、细节、样本量? 有 → 整体重写 对齐度 改写后的每个核心判断、关键数据、作者立场,能在原文中找到对应? 找不到 → 重写问题段落 信息保真度 核心观点、关键数据、作者立场有没有被误删或篡改? 被误删 → 恢复原文 新引入套话 改写中有没有引入新的 AI 味? 有 → 删掉 软性指标 人称一致性:全文视角统一 因果链真实性:「因此」「所以」前后有真实因果 节奏变化:长短句交替,不是每句都一样长 结尾质量:不是口号收尾,有具体行动或余味 质量分级:A(全过)交付,B(微调后交付),C(回去重写问题段落),D(重新判断再整体重写)。最多3轮,第3轮仍不达标就交付当前版本,标注未解决的问题。 发现内容本身有问题时 内容质量(信息密度、逻辑链、立场清晰度)不是去AI味的职责。 如果发现内容本身有问题(信息密度低、逻辑跳跃、立场模糊),建议用户先用 chinese-write-checker 体检,补全内容骨架后再回来去味。 诊断报告模板 【AI 味有多重】{轻微/中等/严重/致命} 【体裁】{类型} 【作者声音保护区】 {标记了哪些句子——口头禅、动情处的拔高、不完美痕迹。这些不碰。} 【问题定位】 来源{X}({类型})——第{X}段/第{X}句 原文:「{原文}」 200字内出现:{X次} 决策树结果:{留/删,原因:动情处/喘息句/换话题不成立/密度不足/…} 问题:{一句话} 改法:「{建议改法}」 【人话三要素检查】 偏见:{有/缺——补的话扎在原文已有线索上} 情绪:{有/缺——补的话展开到具体瞬间} 立场:{有/缺——补的话让它有来有回的过程} 【改写版本】 {直接输出改写后的完整文本} 【改写说明】{改了什么,为什么;重点说明锚定了什么具体经历、节奏调整、对话感} 【过度修正检查】{有没有磨平了锋利、犹豫、不完美的地方} 【节奏检查】{句子长短变化够不够、读起来有没有呼吸感} 【下一步建议】 {条件触发,只在结果明确指向下一步时推荐} 只自检不改写 如果用户只要求自检,单独走这个流程。检查标准和质量分级同上。 注意事项 AI 味诊断要定位到具体句子或段落,别说「整体有 AI 感」 每个 AI 味来源给「原文 → 改法」对照 别说「加入个人感受」——直接在改写版里加 消除 AI 味不是「让文字更好看」,是「让读者感觉到真人存在」 改完之后文章可能变短、变「不完整」——这是对的,不是问题 要输出改写后的完整版本 ,不能只给诊断不给改写 用户已提供声音清单却重新判定保护区 → 清单是上游已确认的,直接引用 DO NOT 只诊断不改写 → 诊断+改写是一体的 把作者真实的犹豫、锋利、不完美当 AI 味删掉 → 先判定保护区再动手 为去 AI 味而强行口语化 → 去 AI 腔 ≠ 去一切规范化表达 不看密度只看单次 → 排比/对仗出现一次不是 AI 味,200 字内出现 3 次以上才是 替用户写他没有的经历或细节 → 补的具体场景必须锚定在原文已有线索上 编造样本量或来源 → 原文说「73.2% 的用户满意」,不能改成「问卷发了 200 份」 追问本身不能犯 AI 特征 (dbs 自检规则): 不用「你可能会觉得」开头(这是替读者说蠢话) 不用「不是 X 是 Y」结构追问 不用「本质上」「归根结底」升维追问 不用选择题结构(A 还是 B?)——这是在替用户想答案 直接说你观察到的现象,然后问一个开放性的问题 去 AI 味 ≠ 好内容 → 检测结果干净就直接说,不要硬找问题 下一步建议(条件触发) 结果条件 推荐 AI 味已去,但结构松散/废话多 建议用 editor-revisor 精简 AI 味已去,但标题/开头/排版/标点需打磨 建议用 packaging-workshop 做呈现层检查 去味过程中发现个人声音被盖住 建议先用 voice-dissolver 理清声音 改写后用户不确定质量 建议用 chinese-write-checker 体检 致命浓度——全文无真人在说话 不推下一步。直接拦住,让用户先想清楚要说什么 示例 → references/examples.md 共享规范 本技能与 chinese-write-checker、voice-dissolver、editor-revisor、packaging-workshop 共享写作规范(套话清单、格式规范、保护区逻辑、换话题测试、密度原则)。详见 ~/.agents/skills/chinese-write-checker/references/writing-standards.md (跨 skill 引用)。按需读取,不预加载全文。
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| Field | Description |
|---|---|
| format | Format tag (skill/v1) |
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| category | Categories (array) |
| trigger_words | Trigger words |
| tags | Tags |
| source | Source |
| source_url | Source URL (this page) |
| exported_at | Exported at (set per download) |
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| examples | Examples |
| install_guide | Import guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks |
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