一个 Claude Code skill，用于去除中文文本中 AI 生成写作的痕迹，让写作读起来更自然、更像真人所写。
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/liugod/humanizer.git ~/.claude/skills/humanizer如果你已经克隆了该仓库（或下载了 SKILL.md），将 skill 文件复制到 Claude Code 的 skills 目录：
mkdir -p ~/.claude/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.claude/skills/humanizer/在 Claude Code 中调用 skill：
/humanizer
[在此粘贴你的文本]
或直接要求 Claude 对文本进行去AI化处理：
请帮我把这段文字去AI化：[你的文本]
基于对大量中文 AI 生成文本常见特征的系统性观察，并参考维基百科英文版 Wikipedia:Signs of AI writing 的方法论框架。
该 skill 还包含一个最终"为什么一眼看出是 AI 写的"审查环节，以及二次修改步骤，用于捕捉初稿中残留的 AI 痕迹。
「大语言模型用统计算法预测下一个最可能出现的词，结果是最适合最多种场景的统计平均答案——读起来像每个人写的，实际上像没有人写的。」
| # | 模式 | 修改前 | 修改后 |
|---|---|---|---|
| 1 | 意义膨胀 | "标志着历史性的里程碑式意义……" | "1989年成立，负责收集地区统计数据" |
| 2 | 媒体报道堆叠 | "受到人民日报、新华社、央视等广泛报道" | "2024年她在《第一财经》采访中提出……" |
| 3 | 虚假深度短语 | "推动……的发展，助力……的进程" | 删去或用真实来源补充 |
| 4 | 宣传广告化语言 | "坐落于风光旖旎的……打造一流……" | "是贡德尔地区的一个小镇" |
| 5 | 模糊归因 | "专家指出……业界普遍认为……" | "据2019年中国科学院调查记录" |
| 6 | 程式化"挑战"段落 | "尽管面临挑战……仍砥砺前行" | 用具体事实说明实际问题 |
| # | 模式 | 修改前 | 修改后 |
|---|---|---|---|
| 7 | AI高频词 | "赋能、布局、生态、底层逻辑、抓手" | 用具体动词和名词替代 |
| 8 | 谓语膨胀 | "发挥着……的作用、承担……职能" | "是……" |
| 9 | 否定平行结构 | "不仅……更是……" | 直接表达核心观点 |
| 10 | 三段式套路 | "首先……其次……最后……" | 用自然数量的要点 |
| 11 | 同义词循环 | "主角……核心人物……中心人物……英雄" | "主角"（重复使用最清晰的词） |
| 12 | 虚假范围 | "从理论到实践，从个人到社会" | 直接列举具体内容 |
| # | 模式 | 修改前 | 修改后 |
|---|---|---|---|
| 13 | 破折号滥用 | "机构——而非当地人——在推动——" | 用逗号或句号 |
| 14 | 加粗滥用 | "OKR、KPI、BMC" | "OKR、KPI、BMC" |
| 15 | 带标题的列表 | "性能： 性能得到提升" | 改写成散文 |
| 16 | 标题大词化 | "战略谈判与全球伙伴关系深度融合与协同发展" | "谈判与国际合作" |
| 17 | Emoji滥用 | "🚀 启动阶段：💡 核心洞察：" | 删去Emoji |
| 18 | 书名号/引号滥用 | "该《方案》推进"高质量发展"" | "该方案要求提高发展质量" |
| # | 模式 | 修改前 | 修改后 |
|---|---|---|---|
| 19 | 对话式残留物 | "当然！希望对您有所帮助！如有需要……" | 完全删去 |
| 20 | 知识截止声明 | "由于相关信息有限，基于现有资料……" | 找到来源或删去 |
| 21 | 谄媚奉承语气 | "这是个好问题！您说得非常对！" | 直接回应 |
修改前（典型AI腔调）：
当然！以下是关于这一话题的分析，希望对您有所帮助！
AI辅助编程作为大语言模型变革潜能的深刻体现，标志着软件开发领域迈入了一个具有里程碑意义的历史性新阶段。……该工具是催化剂。该助手是合作伙伴。该系统是创新的基础底座。……未来可期。让我们在这段通往卓越的旅途中携手同行。如需进一步展开，欢迎随时告知！
修改后（去AI化）：
AI编程工具能帮你把无聊的部分做快一点。不是所有事情。架构肯定不行。
写样板代码很好用：配置文件、测试框架、那些你不想亲自写的胶水代码。问题是它给出的建议看起来总是很自信。我接受过一些能编译、能过lint的代码，后来发现根本没做对事——因为我看着看着就停止思考了。
认识的人基本上两种反应：要么当成自动补全一直用，每行都自己看；要么因为它一直建议不对的写法就关掉了。
效率数据很难讲。没有测试的话，你基本上不知道它建议的东西对不对。
- Wikipedia: Signs of AI writing — 方法论来源
- WikiProject AI Cleanup — 维护组织
- 3.0.0 — 全面改写为中文语境版本：24个检测模式、示例均适配中文AI写作特征
- 2.2.0 — 英文版：增加"一眼就看出是AI写的"最终审查与二次修改提示
- 2.1.1 — 修复模式 #18 示例（弯引号 vs 直引号）
- 2.1.0 — 为全部24个模式增加修改前后示例
- 2.0.0 — 基于维基百科原始内容完全重写
- 1.0.0 — 初始版本
MIT