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## 何时使用 适用： - 用户要求「去AI味 / 降AIGC / 去除AI痕迹 / 让文字更自然 / 改成人话 / 降低AI率」。 - 需要排查某段中文是否存在 AI 写作痕迹或可疑措辞。 - 论文、报告、毕业论文等学术文本需面向知网（CNKI）、维普（VIP）、万方（Wanfang）做 AIGC 降痕。 - 需要把中文改写成特定风格：知乎、小红书、公众号、微博、文学、口语、学术。 不该用（负边界）： - 英文或其他非中文文本。 - 把本技能当成事实真伪、数据正确性的核验工具。 - 任何需要凭空捏造引用、证据、数据的场景（严禁伪造）。 - 输入、权限、安全边界或成功标准缺失时——先停下来问清楚，不要硬改。 ## 步骤 1. 先检测，后改写。不要盲改，先标出最明显的 AI 标记： - 僵硬的「首先/其次/最后」镜像结构； - 机械连接词，如「综上所述」「值得注意的是」「由此可见」； - 高大空、信息密度低的抽象表述； - 句子节奏、段落长度高度雷同； - 学术文字过于完整、过于确定、过于模板化。 若用户给的是短样本，先直接点出可疑短语，再动手改。 2. 用最小有效改动重写。优先定点改，而非整段重生成： - 删冗余连接词，而不是逐句换皮； - 打散句长与段落节奏； - 替换重复出现的动词和名词短语； - 把抽象总结换成具体观察； - 保留原有论点、事实、引用和术语不变。 3. 校验结果。改完确认文本： - 含义不变； - 模板感下降； - 节奏更自然； - 未引入事实漂移； - 语域贴合目标读者。学术文本须保留学术腔，不要过度口语化。 4.（学术专项）AIGC 降痕：保留学科术语；把 AI 学术套话换成更落地的表达；适度加入审慎措辞，降低绝对化口吻；让各小节不再是同一套模板；若结论显得「不自然地圆满」，补充局限或不确定性。安全方向示例： - 「本文旨在」→「本文尝试」或「本研究关注」 - 「具有重要意义」→「值得关注」或「有一定参考价值」 - 「研究表明」→「前人研究发现」或「已有文献显示」 5.（可选）风格转换：仅在底稿已通顺自然后再做。换风格时只动语气、结构和表层措辞，保持原意稳定。 ## 指令 若用户本地有源工具包克隆，可走 CLI： ```bash python3 scripts/detect_cn.py text.txt -v python3 scripts/compare_cn.py text.txt -a -o clean.txt python3 scripts/academic_cn.py paper.txt -o clean.txt --compare python3 scripts/style_cn.py text.txt --style xiaohongshu -o out.txt ``` 可用时的 CLI 顺序：1) 检测并审视可疑句；2) 改写或对比；3) 对清洗后的文件重跑检测；4) 按需转换目标风格。 支持的风格方向：`casual`、`zhihu`、`xiaohongshu`、`wechat`、`academic`、`literary`、`weibo`。 脚本不可用时，走手动改写套路： - 先删无意义的弱转折； - 把重复短语合并成一句更有力的话； - 在自然转折处断句，而非硬凑长平衡句； - 把生硬机械的碎句适当合并； - 用具体措辞替换泛泛抽象； - 让节奏轻微起伏，避免全