用途
humanize-chinese 用于检测和改写带有 AI 痕迹的中文文本，让文字读起来更自然、更少模板感。它覆盖四类任务：AI 写作模式检测与评分、去 AI 味改写、学术论文 AIGC 降重，以及中文写作风格转换。
适用触发场景
当用户表达以下意图时使用：去AI味、降AIGC、去除AI痕迹、让文字更自然、改成人话、降低AI率；或希望检查一段中文是否存在 AI 写作模式与可疑措辞；或需要针对知网、维普、万方类检测的学术论文 AIGC 降重；或将中文改写为知乎、小红书、微信、微博、文学、学术等特定风格。
核心工作流
1. 先检测再改写
不要盲目重写，先找出最明显的 AI 标记：
- 僵化的「首先/其次/最后」结构
- 机械连接词，如「综上所述」「值得注意的是」「由此可见」
- 抽象宏大但信息密度低的措辞
- 重复的句子节奏与段落长度
- 过于完整、过于确定、过于模板化的学术文风
如果用户提供的是短样本，可先直接指出可疑短语，再进行改写。
2. 以最小必要范围改写
优先做定向改写，而非整篇重新生成：
- 删除公式化连接词，而不是逐句改写
- 变化句子长度与段落节奏
- 替换重复的动词与名词短语
- 在可能处用具体观察替换抽象总结
- 保留原有论点、事实、引用与术语
3. 校验结果
改写后确认文本：
- 表达的意思不变
- 模板感降低
- 节奏更自然
- 未引入事实漂移
- 语域符合目标读者
学术文本需保留学术语气，不要过度口语化。
可选 CLI 流程
如果用户本地克隆了源码工具包，可使用以下示例：
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：检测并查看可疑句子 → 改写或对比 → 对清理后的文件重新检测 → 可选地转换为目标风格。
手动改写手册
脚本不可用时，使用以下手动流程。
常见 AI 标记：
- 过于对称的编号或镜像结构
- 无实际意义的填充式过渡
- 重复的套话
- 句子长度过于均匀
- 结论听起来过于终局、圆滑、无风险
改写动作：
- 先删除弱过渡词
- 将重复短语合并为一句更有力的话
- 在自然转折处断句，而非强行构造长而平衡的结构
- 合并显得机械的短句
- 用具体措辞替换泛化抽象
- 引入轻微节奏变化，避免行文匀速推进
学术 AIGC 降重
针对论文、报告或学位论文：
- 保持学科术语不变
- 用更扎实的学术措辞替换 AI 学术套话
- 在适当处用有分寸的限定语降低绝对确定性
- 变化段落结构，避免各节读起来像同一模板
- 若结论显得不自然地完整，可补充局限或不确定性
较安全的改写方向示例：
- 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
不要编造引用、证据或数据。
风格转换
仅在基础文本已通顺自然后再做风格转换。源码工作流支持的风格方向：casual、zhihu、xiaohongshu、wechat、academic、literary、weibo。切换风格时保持用户原意稳定，只改变语气、结构与表层措辞。
输出规则
- 展示发现的主要 AI 式模式
- 用 1-3 条简短要点说明改写策略
- 返回改写后的中文文本
- 如有帮助，附上对剩余薄弱点的简短说明
限制
仅在任务明确匹配上述范围时使用本技能。不要将输出视为环境特定验证、测试或专家评审的替代品。若缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，应停止并请求澄清。