news 2026/9/16 15:30:50

Humanizer 去 AI 味实测:两轮改写跑完,再用自查清单把关

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张小明

前端开发工程师

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Humanizer 去 AI 味实测:两轮改写跑完,再用自查清单把关

Humanizer 去 AI 味实测:两轮改写跑完,再用自查清单把关

【免费下载链接】humanizerAgent skill that removes signs of AI-generated writing from text项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/humani/humanizer

改前:AI 编码助手标志着行业的关键转折点,在快速发展的技术版图中发挥重要作用。

改后:它们能加快重复劳动,但也会在你不看代码时给出方向完全错的方案。

Humanizer 是装进 Claude Code 的写作技能,专门去除文本里的 AI 写作痕迹。本文讲它怎么工作、怎么装,以及交稿前你自己怎么查。

为什么 AI 写的东西容易被认出来

大语言模型写文本,靠的是逐词猜下一个字。每一步,它都押注统计上概率最高、适用面最广的那个词。于是"关键转折"和"快速发展"会在每篇文章里高频出现,因为这是最稳的措辞。单看哪个词都没错,错在它们同时出现:一堆最稳妥的表达挤在同一段里,这个组合放哪篇文章都成立,本身就成了破绽。

25 种模式加两轮改写,它实际做了什么

Humanizer 把 AI 腔拆成 25 种模式,素材来自维基百科 AI 清理项目对数千篇生成文本的观察。第一轮改写:按清单把命中处换成自然写法,保留原有段落数和意思。草稿出来后它自己问一句:"这段草稿哪里还像 AI 生成的?"把剩下的破绽列出来,再做第二轮改写。第二轮是审计,专门抓第一轮漏掉的。

挑 6 种你最容易中招的看看。

把重要性吹起来

AI 喜欢用"关键转折点"和"重要里程碑"抬高普通事件。

改前:这个项目标志着行业演进的关键转折点。 改后:项目在 2021 年开源,之后持续维护。

高频 AI 词汇扎堆

Additionally、testament、landscape 这类词在近年文本里出现率偏高,一段里扎堆就更像机器写的。

改前:此外,它彰显了团队对质量的承诺。 改后:此外,团队这两年一直在修 bug、更新依赖。

不是 X,是 Y

这个结构用来制造反转,用多了就成了口头禅。

改前:它不只是关于速度,更是关于开发者体验。 改后:这个工具主打开发者体验,速度是附带收益。

强行凑三样

三样并列显得更全面,于是想法被硬分成三组。

改前:新功能带来了创新、灵感和行业洞察。 改后:新功能包含 3 条新命令和 1 个配置项。

破折号连用

一个破折号正常,连着用就像销售文案的节奏。

改前:这项变更,未经预告地发布,影响了所有用户。 改后:变更没有提前预告,所有用户都受影响。

引用不点名

"专家认为"和"观察人士指出"是最常见的不点名。

改前:专家认为这是正确的方向。 改后:官方文档建议读多写少的场景优先用这个方案。

剩下的 19 种覆盖宣传腔、同义词轮换和"前景光明"式结尾等,完整清单和每个模式的提示词都在 SKILL.md。

上手三步:装好并跑起来

第一步,把仓库克隆到技能目录:

mkdir -p ~/.claude/skills git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/humani/humanizer ~/.claude/skills/humanizer

Claude Code 启动时会扫描这个目录,克隆完它就能识别这个技能,技能的全部逻辑就写在根目录的 SKILL.md 里。

第二步,输入斜杠命令并贴上文本:

/humanizer [要去除 AI 味的文本贴在这里]

贴完它会按清单跑两轮改写,把草稿、审计结果和终稿一起给你。你也可以直接说"请帮我把这段文字的 AI 痕迹去掉",效果一样。

第三步,结果太"干净"就给它样本。先贴两三段你自己写过的东西,再贴要改的文本,它会照着你的节奏和用词改,而不是产出一版通用的清爽稿。

判断去痕达标的自查清单

朗读测试和那句审计问题,可以转成五个勾选项:

  • 读出声:拗口的地方、像新闻通稿的地方,就是有问题
  • 句长有变化:长短句混着来,不是一句 20 字
  • 有具体细节:数字、名字、可查证的事实,不是"很多用户""显著提升"
  • 语气贴合场景:给文档写的不用带个人情绪,给博客写的不用端着
  • 最后一问:现在有人问"这段哪里明显是 AI 写的",你答不上来

去痕不等于有人味

Humanizer 自己也承认,去掉痕迹只是上半场。句长整齐、没有观点、不承认不确定的"技术干净"文章,和 AI 腔一样假。三条能直接用的建议:

  • 对事实给反应:"这个 API 有点难用,但能理解为什么这么设计",比中立地罗列优缺点更像人
  • 换节奏:结论用短句,解释用长句,别让每句一个长度
  • 承认不知道:"官方没解释清楚"比编一个理由更可信

有边界地用:API 文档、法律条文、参考条目本来就该中性平实,不用往里塞个性。模式清单跟着模型迭代在更新,用之前看一眼 SKILL.md 里的版本号有没有变化。下次 AI 写完一段,先跑两轮改写,再读出声一遍,然后决定发不发。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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