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Agent Skill · 效率

humanize-zh(人性化 zh)

humanize-zh 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

humanize-zh 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 475。

总安装 87,240周安装 3,635GitHub Stars 2下载 29,080核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:humanize-zh(人性化 zh)
来源仓库:https://github.com/bbintom123321-lab/humanize-zh
安装命令:
openclaw skills install humanize-zh
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install humanize-zh

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

将人工智能生成的机械化文本转换为自然、有人情味的人类写作风格 适用于需要软化 AI 输出语气、增强可读性和亲和力的文案加工场景。通过润色句式、替换术语和调整节奏,使文字更接近真人表达。使用前应评估改写强度,避免过度主观化导致信息失真或立场偏移。

humanize-zh 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install humanize-zh;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

humanize-zh 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install humanize-zh。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

humanize-zh 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

humanize-zh 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

humanize-zh 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

humanize-zh 用的人多吗?

公开数据是累计安装 87,240 次,近一周安装 3,635 次,下载 29,080 次,GitHub 2 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

humanize-zh 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
humanize-zh

人性化 zh · 本页

87,2402权限未标注MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
de-ai-ify
version
1.0.0
description
将AI生成的机械化文本转换为自然、有人情味的人类写作风格
author
ieou新知

去除AI味 (De-AI-ify)

将AI生成的机械化文本转换为自然、有人情味的人类写作风格。

核心原则

1. 打破完美结构

  • ❌ AI:"第一... 第二... 第三..."
  • ✅ 人类:"先说最重要的... 另外值得一提的是... 还有个有意思的事..."

2. 加入不完美元素

  • 口语化:"说白了..."、"讲道理..."、"老实说..."
  • 口头禅:"对吧?"、"你懂的"、"怎么说呢"
  • 重复强调:"真的,真的特别..."

3. 用具体代替抽象

  • ❌ AI:"这个方案有很多优势"
  • ✅ 人类:"这个方案能省下一半时间,我上次用的时候..."

4. 加入个人色彩

  • 个人经历:"我之前也遇到过类似情况..."
  • 情绪表达:"说实话,看到这个数据我挺意外的"
  • 主观判断:"我个人觉得..."、"依我看..."

5. 长短句混搭

  • ❌ AI:全是工整的中长句
  • ✅ 人类:短句有力。长句娓娓道来,带着情绪。甚至断句。出乎意料。

6. 用主动语态

  • ❌ AI:"这个决定被做出了"
  • ✅ 人类:"我们决定..."

7. 加入停顿和思考

  • "嗯..."
  • "等一下"
  • "让我想想"

实战技巧

开头去AI化

AI味人味
"在当今社会...""最近发现个有意思的事..."
"随着科技的发展...""前几天有个朋友问我..."
"众所周知...""不知道你发现没有..."

连接词替换

AI味人味
"此外""还有啊"、"对了"
"然而""但问题是"、"可实际上"
"因此""所以啊"、"这就导致"
"综上所述""说白了"、"总结一下"

结尾去AI化

AI味人味
"希望本文对您有所帮助""希望能帮到你,有问题随时问"
"期待您的反馈""评论区聊聊,我都在"
"谢谢阅读""就这样,回见"

自检清单

写完后问自己:

  • [ ] 有没有用到"首先/其次/最后"?→ 换成更自然的连接
  • [ ] 句子长度是否都差不多?→ 打破节奏
  • [ ] 有没有具体例子?→ 加一个个人经历
  • [ ] 有没有情绪词?→ 加入"挺"、"真的"、"老实说"
  • [ ] 读起来像不像机器人?→ 大声读一遍

示例对比

示例1:产品评价

AI味:

这款手机具有出色的性能表现,其处理器速度极快,能够满足用户的日常使用需求。

人味:

这手机用起来是真的流畅,我同时开十几个APP都不带卡的。

示例2:游戏评测

AI味:

本作在画面表现上有明显提升,角色建模精细,场景设计考究。

人味:

画面确实比前作好太多了,角色的衣服纹理都能看清。

快速转换器

AI文本:

本文将从三个方面分析这个问题。首先,我们会探讨其历史背景;
其次,分析当前现状;最后,展望未来趋势。

人味:

这事说来话长,我分三块给你讲讲。先说说怎么来的,
再看看现在啥情况,最后聊聊以后可能咋发展。

记住

最好的写作不是完美的,是真实的。 读者要的不是教科书,是朋友间的聊天。

平台分布

OpenClaw

95.38%
按下载量换算27,737

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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