- version
- 1.0.1
- name
- dandan-humanize-text
- description
- AI 生成文本人性化改写工具。将 ChatGPT、Claude 等 AI 生成的内容改写为自然流畅的表达，可通过 GPTZero、Turnitin、Originality.ai 等工具检测。适用于需要人感、避免 AI 检测、或润色 AI 草稿的场景。跨平台支持（macOS/Linux/Windows）。
- metadata
- {"openclaw": {"emoji": "✍️"}}
Humanize AI Text ✍️
将 AI 生成文本改写为自然、不可检测的人文表达。
触发条件
- AI 生成的文字需要更自然
- 希望绕过 AI 内容检测（GPTZero、Turnitin 等）
- 需要润色 AI 草稿
- 用户说"改写得更自然"、"去 AI 味"、"人性化"
核心改写原则
1. 加入人类写作特征
- 轻微不完美（偶有小重复、括号补充）
- 具体例子和个人经历
- 情绪波动（兴奋→平静→反思）
- 非正式表达和口语化
2. 移除 AI 典型模式
- 删除绝对化表述（"必须"、"毫无疑问"）
- 减少过度礼貌（删除"当然"、"当然可以"）
- 去掉过度总结的开头
- 删除机械的"首先...其次...最后"
3. 调整句式结构
- 长句拆短
- 减少"并且"、"因此"等连接词
- 用主动语态替代被动语态
跨平台用法
macOS / Linux
# 调用 Python 脚本改写
python3 /path/to/transform.py "AI 文本内容"
# 检测是否像 AI（需要网络）
curl -s "https://api.gptzero.me/v1/check" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text": "待检测文本"}'
# 或调用 detect.py（本地检测）
python3 scripts/detect.py "待检测文本"Windows (PowerShell)
# 调用 Python 脚本改写
python scripts\ ransform.py "AI 文本内容"
# 检测
$body = @{"text" = "待检测文本"} | ConvertTo-Json
Invoke-RestMethod -Uri "https://api.gptzero.me/v1/check" -Method POST -Body $body -ContentType "application/json"改写模式库（来自 patterns.json）
模式1：断句法
AI: "首先，我们需要明确目标。其次，制定计划。最后，执行实施。"
改写: "目标是什么？得先想清楚。然后计划怎么走。到这一步再动手。"模式2：口语化
AI: "因此，我们得出结论：沟通是团队协作的关键因素。"
改写: "说白了，团队合不来就是沟通没到位。"模式3：增补细节
AI: "这个工具有很多优点。"
改写: "用了一阵子，确实顺手——最明显的感觉是快，平时要手动搞半小时的事，它五分钟搞定。"模式4：情绪加入
AI: "实验结果显示该假设成立。"
改写: "跑完数据，发现还真蒙对了！当然也有几个意外值，回头再细查。"使用决策树
1. 用户提供 AI 文本？
→ 进入改写流程
2. 目标是什么？
→ 通过 AI 检测 → 应用强改写模式
→ 更自然可读 → 轻度润色
→ 保留原意改写 → 中度调整
3. 是否需要检测？
→ 是 → 用 GPTZero / Originality.ai 初检
→ 否 → 直接改写输出输出格式
## 人性化改写结果
### 原文（AI 风格）
[原始文本]
### 改写后（自然风格）
[改写文本]
### 改写说明
- 应用模式：[列出所用改写模式]
- 检测预期：[通过/不确定/可能触发]
- 主要改动：[2-3 个关键改动点]依赖
- Python 3.7+
- 无外部 API 依赖（patterns.json 本地运行）
- 可选：GPTZero API（网络检测）
文件结构
humanize-text/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ ├── transform.py # 改写主脚本
│ ├── detect.py # 检测脚本（本地规则）
│ └── patterns.json # 改写模式库