Humanizer 是一个去除 AI 写作痕迹的技能，目标是把文本改写得像真人写的。它依据维基百科《Signs of AI writing》指南（由 WikiProject AI Cleanup 维护）整理出 29 种典型模式，这些模式来自对大量 AI 生成文本的观察。其核心判断是：大语言模型按统计概率猜测下一个词，结果偏向最可能出现的表达，于是这些痕迹被固化下来。
适用场景：用户要求对文本做 humanize、de-AI、de-slop 或 un-ChatGPT；希望改写后不像 LLM 所写；需要润色草稿（博客、文章、PR 描述、文档、备忘录、邮件、推文、简历条目）使其更自然；希望匹配自己的写作声音；或在发布前检查 AI 痕迹。该技能也建议用于自身面向用户的输出，如发布说明、PR 描述、文档、长篇解释和摘要。
使用方式：文本通常以三种方式进入：直接粘贴在消息中，就地改写并回复；指向文件，用 read_file 读取后用 patch 或 write_file 应用修改，仓库中的 Markdown 文档按节做定向补丁比整篇重写更清晰；或提供个人写作样本做声音校准，先读样本再改写。无论哪种方式，都应向用户展示改写结果；文件编辑要展示差异或改动段落，不静默覆盖。
改写流程：扫描 29 种模式；替换有问题的部分；保留核心信息；维持目标语气（正式、随意、技术等），有样本时专门匹配样本；不只是删除坏模式，还要注入个性；最后做一遍反 AI 检查，自问“下面这段为什么一看就是 AI 生成的”，简要列出剩余痕迹后再改一遍。
声音校准：若用户提供自己的写作样本，先分析句长模式（短促有力、长句流动还是混合）、用词层级（随意、学术还是介于两者）、段落开头方式（直接切入还是先铺垫）、标点习惯（破折号、括号插入、分号）、反复出现的短语或口头禅、过渡处理方式（显式连接词还是直接进入下一点），改写时用样本中的模式替换 AI 模式。没有样本时采用默认的自然、多变、有观点的声音。
内容模式包括：过度强调意义、遗产和宏大趋势；过度强调知名度和媒体报道；用 -ing 结尾做表面分析；广告式语言；模糊归因和含糊措辞；套路化的“挑战与未来展望”段落。语言与语法模式包括：滥用 AI 高频词；回避 is/are；负面平行句和句尾否定片段；三连排比过度使用；同义词循环；虚假范围（from X to Y 中 X、Y 不在同一有意义尺度上）；被动语态和无主语片段。风格模式包括：破折号过用；过度加粗；行内标题竖排列表；标题中每个实词首字母大写；表情符号；弯引号。沟通模式包括协作式沟通痕迹（如“希望这有帮助”“当然！”“你说得完全对”）。
个性与灵魂：避免 AI 模式只是一半， sterile、没有声音的文字同样明显。无灵魂写作的特征是句子长度和结构千篇一律、只有中立陈述没有观点、不承认不确定或复杂情绪、该用第一人称时不用、没有幽默和锋芒、读起来像维基百科或新闻稿。添加声音的方法包括：有观点，对事实做出反应；变化节奏，短句与长句交替；承认复杂性；合适时用“我”；允许一些凌乱，如题外话和半成形想法；具体描述感受而非笼统说“令人担忧”。资料中给出的前后对比例子展示了从“干净但无灵魂”到“有脉搏”的改写效果。
限制：该技能针对英文 AI 写作模式整理，资料未说明对其他语言的适配程度；它不保证改写后能通过任何 AI 检测工具，也未提供相关效果数据；不涉及收费、价格或平台信息。