降 AI 味
去除文本里 AI 生成痕迹、保住人味的 Claude Code 技能
一个用于 Claude Code 和 OpenCode 的技能，可消除文本中 AI 生成痕迹，使其听起来更自然、更人性化。
安装
Claude Code
直接克隆到 Claude Code 的技能目录：
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.claude/skills/humanizer或者，如果你已克隆此仓库，可手动复制技能文件：
mkdir -p ~/.claude/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.claude/skills/humanizer/OpenCode
直接克隆到 OpenCode 的技能目录：
mkdir -p ~/.config/opencode/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.config/opencode/skills/humanizer或者，如果你已克隆此仓库，可手动复制技能文件：
mkdir -p ~/.config/opencode/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.config/opencode/skills/humanizer/注意： OpenCode 为了兼容性也会扫描
~/.claude/skills/，因此如果你同时使用两种工具，只需克隆到~/.claude/skills/humanizer/即可。
用法
Claude Code
/humanizer
[在此粘贴你的文本]OpenCode
/humanizer
[在此粘贴你的文本]或者直接在任一工具中要求模型对文本进行人性化处理：
请将这段文本人性化处理：[你的文本]声音校准
为了匹配你的个人写作风格，请提供你自己的写作样本：
/humanizer
以下是我的写作样本，用于声音匹配：
[粘贴你自己的 2-3 段文字]
现在请将这段文本人性化处理：
[粘贴要人性化处理的 AI 文本]该技能会分析你的句子节奏、用词偏好和独特习惯，并将其应用到改写中，而不是生成千篇一律的“干净”输出。
概述
基于维基百科的 AI 写作迹象指南，由 WikiProject AI Cleanup 维护。这份全面指南来自对数千个 AI 生成文本实例的观察。
该技能还包含一轮最终的“明显 AI 生成”审计和第二轮改写，以捕捉初稿中残留的 AI 文风。
来自维基百科的关键洞察
“LLM 使用统计算法来猜测接下来应该出现什么。结果往往倾向于适用于最广泛情况的最可能的结果。”
检测的 33 种模式（含前后示例）
内容模式
| # | 模式 | 之前 | 之后 |
|---|---|---|---|
| 1 | 重要性夸大 | ”标志着……演变中的一个关键转折" | "成立于 1989 年，用于收集地区统计数据” |
| 2 | 知名度提及 | ”被 NYT、BBC、FT 和 The Hindu 引用" | "在 2024 年 NYT 的一次采访中，她主张……“ |
| 3 | 肤浅的 -ing 分析 | ”象征着……反映出……展示出……” | 删除或使用实际来源扩展 |
| 4 | 推销性语言 | ”坐落在令人叹为观止的区域" | "是贡德尔地区的一个小镇” |
| 5 | 模糊归因 | ”专家认为它起着至关重要的作用" | "根据 2019 年的一项调查……“ |
| 6 | 套路化挑战 | ”尽管面临挑战……仍在蓬勃发展” | 关于实际挑战的具体事实 |
语言模式
| # | 模式 | 之前 | 之后 |
|---|---|---|---|
| 7 | AI 词汇 | ”实际上……此外……证明……格局……展现" | "也……仍然常见” |
| 8 | 避免系动词 | ”作为……具备……拥有" | "是……有” |
| 9 | 否定平行结构 / 尾巴否定 | ”这不只是 X，而是 Y”，”……，无需猜测” | 直接陈述观点 |
| 10 | 三连词 | ”创新、灵感和洞察” | 使用自然数量的项 |
| 11 | 同义词轮换 | ”主角……主要角色……中心人物……英雄" | "主角”（在清晰时重复使用） |
| 12 | 虚假范围 | ”从宇宙大爆炸到暗物质” | 直接列出主题 |
| 13 | 被动语态 / 无主语片段 | ”无需配置文件” | 在有助于清晰时注明动作执行者 |
风格模式
| # | 模式 | 之前 | 之后 |
|---|---|---|---|
| 14 | 长破折号 | ”机构——而非个人——然而这持续——“ | 替换为句号、逗号、冒号或括号 |
| 15 | 过度使用粗体 | ”OKRs、KPIs、BMC" | "OKRs、KPIs、BMC” |
| 16 | 行内标题列表 | ”性能： 性能有所提升” | 转换为散文 |
| 17 | 标题大小写 | ”战略谈判与合作伙伴关系" | "战略谈判与合作伙伴关系” |
| 18 | 表情符号 | ”🚀 启动阶段：💡 关键洞察：“ | 移除表情符号 |
| 19 | 弯引号 | said “the project” | said “the project” |
| 26 | 连字符词对 | ”跨职能、数据驱动、面向客户” | 常用词对去掉连字符 |
| 27 | 权威说服套路 | ”核心在于，重要的是……” | 直接陈述观点 |
| 28 | 路标式宣布 | ”让我们深入探讨”、“以下是您需要知道的” | 直接从内容开始 |
| 29 | 碎片化标题 | ”## 性能” + “速度至关重要。“ | 让标题本身说明问题 |
| 30 | 差异锚定写法 | ”此函数被添加以替代……” | 描述它的功能，而不是发生了什么变化 |
| 31 | 制造笑点 / 短促戏剧效果 | ”它没有偏好。没有先验。没有怀旧。“ | 使用多样化的句子长度和具体论述 |
| 32 | 格言句式 | ”对称是信任的语言” | 用实际论点替换格言句式 |
| 33 | 口语化修辞开场 | ”老实说？看情况……” | 移除虚假坦率的设置 |
沟通模式
| # | 模式 | 之前 | 之后 |
|---|---|---|---|
| 20 | 聊天机器人痕迹 | ”希望这对你有帮助！如果需要，请告诉我……” | 完全移除 |
| 21 | 截断免责声明 | ”尽管现有资料中的细节有限……” | 找到来源或移除 |
| 22 | 谄媚语气 | ”好问题！你说得完全正确！“ | 直接回应 |
填充词与模糊表达
| # | 模式 | 之前 | 之后 |
|---|---|---|---|
| 23 | 填充短语 | ”为了”、“由于……这一事实" | "为了”、“因为” |
| 24 | 过度模糊 | ”可能有可能或许" | "可能” |
| 25 | 通用结论 | ”未来看起来一片光明” | 具体的计划或事实 |
完整示例
之前（AI 味）：
好问题！这是一篇关于这个主题的文章。希望对你有帮助！
AI 辅助编程是大型语言模型变革潜力的持久证明，标志着软件开发演变中的一个关键转折。在当今快速发展的技术格局中，这些突破性工具——位于研究和实践的交汇点——正在重塑工程师构想、迭代和交付的方式，突显其在现代工作流程中的关键作用。
核心而言，其价值主张是清晰的：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，确保组织能够保持敏捷，同时为用户提供无缝、直观且强大的体验。该工具是一个催化剂。该助手是一个合作伙伴。该系统是创新的基础。
行业观察者指出，采用已从爱好者实验扩展到企业级部署，从独立开发者扩展到跨职能团队。该技术曾被《纽约时报》、《连线》和《The Verge》报道。此外，生成文档、测试和重构的能力展示了 AI 如何促进更好的成果，凸显了自动化与人类判断之间复杂的相互作用。
- 💡 速度： 代码生成显著加快，减少了摩擦，赋能开发者。
- 🚀 质量： 通过改进训练，输出质量得到提升，促进了更高标准。
- ✅ 采用： 使用量持续增长，反映了更广泛的行业趋势。
虽然基于现有信息的具体细节有限，但可能可以认为这些工具可能会产生一些积极效果。尽管存在新兴技术典型的挑战——包括幻觉、偏见和问责——整个生态系统仍在蓬勃发展。为了充分实现这一潜力，团队必须遵循最佳实践。
总之，未来看起来一片光明。激动人心的时刻在前方，我们将继续这段通往卓越的旅程。如果您希望我对任何部分进行扩展，请告诉我！
之后（更自然）：
人性化版本：
AI 编码助手可以加速工作中那些枯燥的部分。它们非常擅长处理模板代码：配置文件以及那些你不想写的胶水代码。它们还能帮你草拟测试，但你仍然需要审阅。
危险之处在于这些建议看起来过于自信。我曾接受过一些能通过编译和 lint 检查的代码，但后来发现它们完全没抓住重点，因为我停止了思考。
如果你把它当作自动补全工具，并逐行审查，那它是有用的。如果你用它来逃避思考，那它会帮你更快地发布有缺陷的代码。
唯一真正的保障是测试。没有测试，你基本只能靠感觉来判断。
参考
- Wikipedia: Signs of AI writing - 主要来源
- WikiProject AI Cleanup - 维护组织
版本历史
- 2.8.0 - 新增风格/节奏模式 #31-33，用于识别制造的扣题句、格言公式和会话式修辞开场白；扩展 #20 以捕捉提供继续对话的聊天机器人结束语。共 33 个模式。
- 2.7.0 - 新增模式 #30（差异锚定写作）；将长破折号的使用从“过度”改为硬性排除；扩展 #21 以覆盖推测性内容填充（例如“保持低调”）。共 30 个模式。
- 2.6.0 - 清理：合并重复的工作流程部分，将个性化指导限定在需要表达声音的内容上，移除模型指纹识别子节，精简了示例。未更改 29 个模式。
- 2.5.1 - 新增被动语态/无主语片段规则，模式总数增至 29 个。
- 2.5.0 - 新增说服性框架、路标式表达和分块标题模式；扩展否定并行结构以覆盖尾随否定；收紧关于长破折号过度使用的措辞；修正前置措辞，改用“填充短语”。
- 2.4.0 - 新增声音校准：根据样本匹配用户的个人写作风格。
- 2.3.0 - 新增模式 #25：连字符单词对过度使用。
- 2.2.0 - 新增最终的“明显 AI 生成”审计 + 第二遍重写提示。
- 2.1.1 - 修正模式 #18 示例（弯引号与直引号）。
- 2.1.0 - 为所有 24 个模式增加了前后对比示例。
- 2.0.0 - 基于原始维基百科文章内容完全重写。
- 1.0.0 - 初始发布。
许可证
MIT