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中文「AI 味」检测与清除。当用户要求去 AI 味、让文字像人写的、改写 AI 生成内容、或交付前自查文风时使用。提供可复现的量化检测(scripts/hanyu_detect.py,14 个维度打分)与「删 / 补 / 乱」三层改写法,并用复检闭环保证分数真的下降。**重要:本工具是浓度计不是检测器,只能做相对比较(如改前 vs 改后、定位长文中最 AI 的段落),不能判定单篇是否 AI 生成;对自媒体短文案、公文腔、跨作者文本不可信;对 AI/自媒体/商业/技术主题的文章会系统性高估 5–10 分(领域术语被当成黑话),这类文章只看改前改后的差值、不看绝对值。**仅处理中文;周报、客服话术、技术 FAQ 不适用。
694410194/hanyu-skill · ★ 0 · AI & Automation · score 73
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# 韩愈 · 中文 AI 味清除 > 文以载道,唯陈言之务去。 韩愈(768—824)发起古文运动,反对的正是当时浮华空洞、堆砌辞藻的骈文。今天大模型写出来的中文是同一种病:**语法没错,但很空。** 英文世界的 humanizer / no-ai-slop 抓的是 em-dash、`delve`、`It's not just…it's…`。**中文的 AI 味是另一套指纹**,它们管不了: ``` 首先 / 其次 / 综上所述 · 不仅…更… · 排比必三段 段落长度像用尺量过 · "显著提升"代替事实 · 没有立场 结尾"因人而异" · 破折号滥用 ``` ## 什么时候用 - 用户说"去 AI 味""改得像人写的""这稿子一眼假" - 交付前自查:公众号长文、行业稿、社群发言、简历、邮件 - 判断一段中文是否由 AI 生成 ## 什么时候不用 工作周报、客服话术、官方通知、技术 FAQ、教程文档。**这些场景"工整"是加分项,别改。** 判断标准只有一条:**读者是来看"信息"的,还是来看"人"的?** --- ## 工作流(三步,一步都不能跳) ### 第一步 · 诊断(先跑脚本,不许凭感觉) ```bash python3 scripts/hanyu_detect.py 目标文件.md python3 scripts/hanyu_detect.py 目标文件.md --json # 结构化输出 ``` > 脚本位于本 skill 目录下。**若当前工作目录不是 skill 根目录,必须用绝对路径**, > 且 Windows 上要用盘符形式(`~` 在 Git Bash 里会展开成 `/c/Users/...`,Windows 版 Python 不认): > > ```bash > # Windows(Git Bash / PowerShell 通用) > python C:/Users/<用户名>/.workbuddy/skills/hanyu/scripts/hanyu_detect.py 目标.md > > # macOS / Linux,或当前目录已是 skill 根目录 > python3 scripts/hanyu_detect.py 目标.md > ``` > > 无第三方依赖,Python 3.8+ 直接跑。也支持管道:`cat 目标.md | python3 scripts/hanyu_detect.py` 输出 0–100 分与 14 个维度明细: | 分数 | 档位 | 处理 | |---|---|---| | 0–20 | 干净 | 不用改 | | 21–40 | 轻度 | 改一遍 | | 41–60 | 中度 | 必须改 | | 61–80 | 重度 | 重写 | | 81–100 | 一眼假 | 推倒重来 | ### 第二步 · 改写(韩愈三斧) **第一斧:删 —— 唯陈言之务去** 直接删,不是替换: - 连接词:首先、其次、再次、此外、与此同时、值得注意的是、综上所述、总而言之、总的来说、由此可见、不难看出、换句话说、更重要的是、需要注意的是 - 万能开场:随着…的发展、在当今社会、近年来、众所周知、不难发现 - 程度副词(删掉 60% 以上):显著、大幅、极大地、持续、不断、深入、全面、有效、积极、稳步、充分、切实 - 黑话大词:赋能、抓手、闭环、链路、生态、格局、底层逻辑、护城河、痛点、颗粒度、对齐、沉淀、心智、组合拳 - 万能结尾:让我们共同期待、未来可