用途：talk-normal 以单个系统提示词为核心，目标是去除 LLM 回答中的“AI 味”——项目符号堆砌、空洞附和、企业式废话，同时保留全部有用信息。据资料称，在 GPT-4o-mini 与 GPT-5.4 上测试约减少 73% 字符数且无信息损失。
主要能力：模型无关，适用于 GPT、Claude、Gemini、LLaMA、Mistral 等；提示词规则可叠加，前置后接自己的领域系统提示；提供 shell 辅助函数，自动注入提示。仓库结构含 prompt.md（主产物）、CHANGELOG.md、CONTRIBUTING.md、TEST_RESULTS.md。
使用方式：先克隆仓库 git clone https://github.com/hexiecs/talk-normal.git 并 cd talk-normal，然后 cat prompt.md 读取内容，粘贴到 ChatGPT 自定义指令、Claude 项目指令、Cursor/Windsurf 的 .cursorrules，或 API 调用的 system 参数。API 示例涵盖 OpenAI（Python 与 curl）、Anthropic、Google Gemini、Ollama。shell 辅助函数 asknormal 可写入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc，并设置 export TALK_NORMAL_PROMPT="$HOME/talk-normal/prompt.md"，之后用 source ~/.bashrc 和 asknormal "问题" 调用。
适用场景：需要简洁、直接、无填充回答的对话、编程助手规则、批量 API 输出精简。
限制：它是提示词而非库，无需 pip install 或构建；部分量化模型（如 Ollama 中的模型）指令遵循较弱可能忽略系统提示；若模型仍用条目，需确认提示位于 system 角色；提示冲突时把 talk-normal 规则放前面并加 Override 注释；回答过简或丢信息应提交复现 issue。许可证为 MIT，可用于商业产品。其他收费、平台或效果细节资料暂未提供。