去除中文文本中的AI生成痕迹，基于维基百科「AI写作特征」综合指南，可检测并修复夸大的象征意义、宣传性语言、以-ing结尾的肤浅分析、模糊归因等20+种常见模式，适用于编辑或审阅文本使其更自然、更像人类书写。
中文文本AI味去除工具：逐条模式诊断与人工化改写指南
【适用场景】
当你有以下需求时使用本工具：
- 内容编辑审阅：收到的AI生成文本需要打磨得更自然 - 多平台内容发布：公众号、小红书、微博等平台发稿前的最后一道质检 - AI辅助写作：用AI工具初稿后，用本方法进行人工化改写 - 风格统一：将不同来源的文本整合后统一文风
核心价值：不只是删除AI词汇，而是让文字重新拥有「人味」——有观点、有节奏、有个性。
【操作步骤】
第一步：识别AI模式
对照以下20+种常见AI写作模式，逐一扫描文本：
| 模式类型 | 典型信号词 | 举例 |
|---|---|---|
| 过度强调意义 | 标志着、见证了、意味着 | 它的成立「标志着」行业进入新阶段 |
| 宣传性语言 | 充满活力的、令人叹为观止的 | 「迷人的」小镇、「令人叹为观止的」风景 |
| -ing结尾分析 | 突出……、彰显…… | 结尾强行添加「促进……发展」等赘述 |
| 模糊归因 | 专家认为、行业报告显示 | 「专家指出」但无具体来源 |
| 否定式排比 | 不仅……而且…… | 滥用双重否定结构 |
| AI高频词 | 此外、至关重要、与……保持一致 | 连续出现「此外」「与此同时」 |
| 系动词回避 | 作为/代表着/拥有 | Gallery 825 作为 LAAA 的展览空间 |
| 三段式法则 | 首先……其次……最后…… | 强行三分法 |
| 谄媚语气 | 希望这对您有帮助、当然！ | 聊天机器人语气残留在正式文本中 |
第二步：逐条改写
原则一：删除填充短语 - 原：为了实现这一目标 → 改：为了实现这一点 - 原：由于下雨的事实 → 改：因为下雨 - 原：在在这个时间点 → 改：现在
原则二：打破公式结构 - 删除「首先、其次、最后」等机械过渡 - 变化句子长短，两项优于三项 - 段落结尾要有多样性
原则三：信任读者 - 直接陈述事实，跳过软化、辩解 - 删除「值得注意的是」「实际上」等拐杖词 - 不解释隐喻或比喻，读者能自己理解
原则四：注入真实声音 - 有观点：我真的不知道该怎么看待这件事 - 承认复杂性：令人印象深刻但也有点不安 - 适当用「我」：我一直在想…… - 短句有力，长句展开
第三步：质量自检
| 检查项 | 合格标准 |
|---|---|
| 句子长度 | 无连续3句长度完全相同 |
| 结构变化 | 段落结尾有多样性 |
| 破折号 | 无连续使用破折号 |
| 连接词 | 无「此外」「然而」等机械过渡 |
| 三段式 | 无强行三分法 |
【代码模板】
AI味检测Prompt模板
``` 你是一位中文文本编辑，帮我检测以下文本中的AI写作痕迹，并给出修改版本。
【待检测文本】 [粘贴你的文本]
【检测要求】 1. 标记出所有AI模式（如过度强调、模糊归因、三段式等） 2. 提供修改后的自然版本 3. 简要说明每处修改的理由
【输出格式】
检测结果
[AI模式列表]修改后版本
[自然化后的文本] ```改写实例对照
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）： 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。
质量评分标准
| 维度 | 评估标准 | 得分 |
|---|---|---|
| 直接性 | 直截了当还是绕圈宣告？ | /10 |
| 节奏 | 句子长度是否变化？ | /10 |
| 信任度 | 是否尊重读者智慧？ | /10 |
| 真实性 | 听起来像真人说话吗？ | /10 |
| 精炼度 | 有无冗余内容？ | /10 |
| 总分 | /50 |
优秀45-50分；良好35-44分；需重新修订低于35分。
【复盘要点】
核心心法
1. 删除金句：如果一句话听起来像可引用的人生哲理，大概率是AI写的，直接删或改写 2. 要有观点：好文字背后有真实的人，不是中立报道机器 3. 短句有力：短促有力的句子+偶尔展开的长句，比全程均匀句舒服得多 4. 承认复杂：真实的人有复杂感受，「令人印象深刻但也有点不安」比「令人印象深刻」更真实
常见错误
| 错误类型 | 典型表现 | 修正方法 |
|---|---|---|
| 过度打磨 | 每个词都精挑细选反而失去个性 | 允许少量不完美 |
| 改过头 | 删得太狠导致信息残缺 | 改完后检查信息完整性 |
| 风格不统一 | 改完的段落和原段落风格割裂 | 全文通读确保衔接自然 |
适用边界
- 本方法主要适用于中文正式长文 - 口语化内容（聊天记录、朋友圈文案）无需过度检测 - 文学创作和诗歌不建议套用此框架
来源：csfuwwc/md-skills 技能名称：humanizer-zh 原文URL： https://github.com/csfuwwc/md-skills/blob/main/skills/humanizer-zh/SKILL.md