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把 AI 味文本改写成像人写的，同时不改变原意

humanizer

Humanizer 是 Markdown 形式的 AI Skill，用于识别并改写明显的 AI 腔调，在保留原文事实与含义的同时提升自然度。

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humanizer

资源介绍

Humanizer 是一个以 SKILL.md 为核心的 AI Skill，专门处理「AI 味」文本。它的出发点是：语言模型默认选择对最广泛读者和主题都成立的表达，而真人写作只面向一个读者、一个主题，因此选择更具体、更不均匀。凡是 AI 腔调，本质上都是这种默认选择的产物，例如用一句话强调重要性却不增加事实、按规则套用三段式和破折号、把普通事实包装成关键转折、以及残留的对话式开场白。Humanizer 把这些迹象归纳为 25 类模式，按强度与出现频率排序，前五类只要出现一次就值得修改，标注为「单独出现较弱」的模式则需要同一段落中多个迹象同时出现才处理。工作流程为：先通读并标记全部迹象，再起草改写稿，然后对照模式与原文事实做检查，最后写出终稿。它明确要求不得编造姓名、数字、日期、引文等事实细节，缺失信息应向用户询问。适用于需要发布博客、文档、营销文案或技术说明，希望去除机器感的写作者与内容团队。

Skill 能力

25 类 AI 写作模式识别

按强度与频率编号，覆盖「不是 X 而是 Y」、单句收尾、强行三段式、破折号滥用、夸大意义、销售话术、AI 高频词等典型迹象。

分阶段改写流程

先标记迹象，再起草改写，随后对照模式与原文事实检查，最后写出终稿，并重点复查最容易残留的五类迹象。

事实不编造

姓名、数字、日期、引文、引用等细节必须来自原文或用户，缺失时询问而非虚构；虚构类写作除外。

支持声音匹配

用户提供 2–3 段自己的写作样本后，改写会跟随样本的句长、用词、标点与刻意习惯，样本优先级高于内置模式。

文件模式只改散文

指定文件时只改写正文，保留代码块、行内代码、命令、路径、YAML 元数据、数据和链接目标不变。

资源配置

适用平台

Claude CodeClaudeCodex通用 Agent

支持模型

模型无关

调用方式

手动调用命令调用Agent调用

安装与调用

  1. 把 Humanizer 的 SKILL.md 安装到所用 Agent 的技能目录。

  2. 提供需要改写的 Markdown 文本，并说明必须保留的事实、术语、语气和不可改动部分。

  3. 让 Agent 调用该技能识别重复句式、空泛转折和明显 AI 腔调，再生成更自然的版本。

  4. 逐段核对事实、引用和原意，确认没有改变观点或删掉必要信息后再采用。

使用案例

博客与文章去 AI 味

使用场景内容创作

把带有「不是 X 而是 Y」、单句收尾和强行三段式的段落改写为直接陈述，保留原有观点与事实。

文档正文润色

使用场景开发编程

对 docs 目录下的 Markdown 文件执行改写，只调整散文部分，代码块、命令、路径与 YAML 元数据保持不变。

匹配个人写作风格

使用场景个人效率

提供自己的写作样本，让改写结果在句长、用词、标点与习惯表达上更接近本人风格。

包含内容

humanizer-source.zip
LICENSE-MIT.txt
README-中文安装说明.md
SHA256.txt

常见问题

Humanizer 会改变原文的意思吗？
不会。它要求保留所有有依据的论断，只调整表达方式；姓名、数字、日期、引文等事实细节必须来自原文或用户，缺失时会询问而不是编造。
它支持哪些使用方式？
既可以在对话中直接粘贴文本获取改写，也可以指定文件路径进行改写；被其他任务调用时只返回最终文本。
改写文件时会动到代码吗？
不会。文件模式下只修改散文，代码块、行内代码、命令、路径、YAML 元数据、数据和链接目标都保持原样。
如何让改写结果更像我自己写的？
在请求中附上 2–3 段自己的写作样本，Humanizer 会优先匹配样本的句长、用词、标点与刻意习惯，样本的优先级高于内置模式。
它的判断依据是什么？
依据维基百科「AI 写作迹象」条目总结出的 25 类模式，按强度与频率排序，前五类出现一次即可修改，标注为单独出现较弱的模式需要同段落多个迹象共同出现。