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refactor: 拆分 SKILL.md 为模块化 references 结构 #24

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refactor: 拆分 SKILL.md 为模块化 references 结构 #24

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037927e
refactor: 拆分 SKILL.md 为模块化结构
IA20201 Jun 1, 2026
6416f4e
fix: 添加参考文件读取时机、使用示例、模式分类注释
IA20201 Jun 1, 2026
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214 changes: 54 additions & 160 deletions README.md
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Expand Up @@ -9,7 +9,7 @@

## 项目简介

Humanizer-zh 是一个用于去除文本中 AI 生成痕迹的工具，帮助你将 AI 生成的内容改写得更自然、更像人类书写的文本。
Humanizer-zh 是一个用于去除文本中 AI 生成痕迹的 Agent Skill，帮助你将 AI 生成的内容改写得更自然、更像人类书写的文本。

本项目适用于：
- 编辑和审阅 AI 生成的内容
Expand Down Expand Up @@ -43,197 +43,91 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
3. 确保文件夹结构如下：
```
~/.claude/skills/humanizer-zh/
├── SKILL.md # 技能定义文件（中文版）
└── README.md # 说明文档
├── SKILL.md # 主文件（核心规则 + 流程）
├── README.md # 说明文档
└── references/ # 按需加载的参考文件
├── content-patterns.md # 模式 1-6：内容层面
├── language-patterns.md # 模式 7-12：语言/语法层面
├── style-patterns.md # 模式 13-18：风格/排版层面
├── communication-patterns.md # 模式 19-24：交流/填充层面
└── scoring.md # 质量评分 + 示例
```

### 验证安装
## 使用方法

重启 Claude Code 或重新加载 skills 后，在对话中输入：
### 方式一：直接描述需求

```
/humanizer-zh
```

如果安装成功，该技能将被激活。

## 使用

### 基础用法

在 Claude Code 中，你可以通过以下方式使用 Humanizer：

#### 1. 直接调用技能

```
/humanizer-zh 请帮我人性化以下文本：

[粘贴你的 AI 生成文本]
```

#### 2. 在对话中使用

```
请用 humanizer 帮我改写这段话，让它更自然：

这个项目作为我们团队致力于创新的证明。此外，它展示了我们在不断演变的技术格局中的关键作用。
```

#### 3. 处理文件内容

```
/humanizer-zh 请人性化 article.md 文件中的内容
```
在对话中直接说：

### 使用场景示例

#### 场景 1：改写营销文案

**输入：**
```
/humanizer-zh
坐落在风景如画的杭州市中心，这家咖啡馆拥有丰富的文化底蕴和令人叹为观止的装饰。它作为城市咖啡文化的焦点，为顾客提供无缝、直观和充满活力的体验。
帮我检查一下这段文字有没有 AI 味
```

**输出示例：**
> 这家咖啡馆在杭州市中心开了三年，以手冲咖啡和老建筑改造的空间出名。

#### 场景 2：改写学术摘要
或者：

**输入：**
```
/humanizer-zh
本研究深入探讨了机器学习在医疗诊断中的关键作用，突出了其在不断演变的医疗格局中的重要性。此外，它为该领域的未来发展奠定了坚实的基础。
请把下面这段话改得更自然一些
```

**输出示例：**
> 本研究分析了机器学习在医疗诊断中的应用，重点是肺癌早期筛查。研究使用了 2019-2023 年间 5000 例病历数据。
### 方式二：明确引用技能

#### 场景 3：改写博客文章
如果你明确想调用此技能，可以这样说：

**输入：**
```
/humanizer-zh
人工智能不仅仅是一种技术，它是我们思考未来的方式的革命。行业专家认为这将对整个社会产生持久影响。
使用 humanizer-zh 技能帮我处理这段文本
```

**输出示例：**
> 我一直在想 AI 会怎么改变我们的工作方式。上周和几个做产品的朋友聊，有人觉得很兴奋，有人担心失业，大概率真相在中间某个无聊的地方。

## 检测的 AI 写作模式

本工具能够识别并修复 **24 种** AI 写作痕迹，分为四大类：
## 技能说明

### 📝 内容模式（6种）
1. 过度强调意义、遗产和更广泛的趋势
2. 过度强调知名度和媒体报道
3. 以 -ing 结尾的肤浅分析
4. 宣传和广告式语言
5. 模糊归因和含糊措辞
6. 提纲式的"挑战与未来展望"部分
当激活此技能时，Claude 会：

### 🔤 语言和语法模式（6种）
7. 过度使用的"AI 词汇"
8. 避免使用"是"（系动词回避）
9. 否定式排比
10. 三段式法则过度使用
11. 刻意换词（同义词循环）
12. 虚假范围
1. **识别 AI 模式** - 扫描文本中 24 种常见的 AI 写作痕迹
2. **重写问题片段** - 用自然的替代方案替换 AI 痕迹
3. **保留含义** - 保持核心信息完整
4. **维持语调** - 匹配预期的语气（正式、随意、技术等）
5. **注入个性** - 不仅去除不良模式，还注入真实的个性

### 🎨 风格模式（6种）
13. 破折号过度使用
14. 粗体过度使用
15. 内联标题垂直列表
16. 标题中的标题大写
17. 表情符号
18. 弯引号
### 覆盖的 24 种模式

### 💬 交流模式和填充词（6种）
19. 协作交流痕迹
20. 知识截止日期免责声明
21. 谄媚/卑躬屈膝的语气
22. 填充短语
23. 过度限定
24. 通用积极结论
| 类别 | 模式 |
|------|------|
| **内容层面** | 夸大象征意义、知名度强调、肤浅分析、宣传语言、模糊归因、公式化挑战章节 |
| **语言层面** | AI 词汇、系动词回避、否定排比、三段式法则、同义词循环、虚假范围 |
| **风格层面** | 破折号滥用、粗体滥用、内联标题列表、表情符号、弯引号 |
| **交流层面** | 对话痕迹、截止日期免责声明、谄媚语气、填充短语、过度限定、空洞结论 |

## 文件说明
## 质量评分

- **`SKILL.md`** - 中文版技能定义文件
- **`README.md`** - 本说明文档
处理完成后，技能会从 5 个维度（各 10 分，总分 50）评估改写质量：

**注：** 英文原版请参考 [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer)
| 维度 | 评估标准 |
|------|----------|
| **直接性** | 直接陈述事实还是绕圈宣告？ |
| **节奏** | 句子长度是否变化？ |
| **信任度** | 是否尊重读者智慧？ |
| **真实性** | 听起来像真人说话吗？ |
| **精炼度** | 还有可删减的内容吗？ |

## 手动使用方法
- 45-50 分：优秀，已去除 AI 痕迹
- 35-44 分：良好，仍有改进空间
- 低于 35 分：需要重新修订

### 基本流程
## 示例

1. **识别 AI 模式** - 对照 `SKILL.md` 中列出的 24 种模式扫描文本
2. **重写问题片段** - 用自然的表达替换 AI 痕迹
3. **保留核心含义** - 确保信息完整性
4. **维持适当语调** - 匹配文本应有的风格
5. **注入真实个性** - 让文字有"人味"
### 改写前（AI 味道）：

### 关键原则
> 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。行业专家认为这将对整个行业产生持久影响，彰显了公司在不断演变的技术格局中的关键作用。

#### ✨ 不仅要"干净"，更要"鲜活"
### 改写后（人性化）：

避免 AI 模式只是基础，好的写作需要真实的人类声音：

- **有观点** - 不要只报告事实，要对它们做出反应
- **变化节奏** - 混合使用长短句
- **承认复杂性** - 真实的人有复杂感受
- **适当使用"我"** - 第一人称是诚实的表现
- **允许一些混乱** - 完美的结构反而显得机械
- **对感受要具体** - 用具体细节替代抽象概括

#### 示例对比

**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。

**变化：**
- 删除了夸大的象征意义（"作为……的证明"）
- 删除了 AI 词汇（"此外"、"无缝"）
- 删除了三段式法则（"无缝、直观和强大"）
- 删除了否定式排比（"不仅仅是……而是……"）
- 添加了具体功能和真实反馈

## 常见 AI 词汇警示列表
## 相关项目

以下词汇在 AI 生成文本中出现频率异常高：
- [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer) - 原版 Humanizer（英文）
- [hardikpandya/stop-slop](https://github.com/hardikpandya/stop-slop) - 参考的实用工具
- [Wikipedia: Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing) - 理论基础

- 此外、至关重要、深入探讨、强调
- 持久的、增强、培养、获得
- 突出、相互作用、复杂/复杂性
- 格局（抽象名词）、关键性的、展示
- 织锦（抽象名词）、证明、强调
- 宝贵的、充满活力的

## 贡献

如果你发现翻译问题或想要改进文档，欢迎提交 Issue 或 Pull Request。

### 中文语境特殊性

在翻译和适配过程中，我们考虑了中文写作的特点：
- 某些英文模式在中文中表现不同（如标题大小写问题）
- 添加了适合中文语境的示例
- 调整了部分表达以符合中文习惯

## 参考资源

- [Wikipedia: Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing) - 原始指南来源
- [WikiProject AI Cleanup](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:WikiProject_AI_Cleanup) - 维基百科 AI 清理项目
- [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer) - 原始英文版项目
- [hardikpandya/stop-slop](https://github.com/hardikpandya/stop-slop) - 实用工具部分的灵感来源

## 许可

本翻译项目遵循原项目的许可协议。核心内容基于维基百科社区的观察和总结。

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## 许可证

**提示：** 这个工具不是为了"欺骗" AI 检测器，而是为了真正提升写作质量。最好的"去 AI 化"方法是让文字有真实的人类思考和声音。
MIT License
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