- name
- zh_de_ai_ify
- description
- 去除中文文本中的 AI 味、官话味、模板味，让文字更自然、具体、更像真人表达。适用于博客、公众号、邮件、演讲稿、产品文案等中文文本润色。
- metadata
- version
- 1.0
- author
- customized-for-chinese
- created
- 2026-04-12
- requires
- {}
中文去 AI 味写作技能
当用户希望把中文文本改得更自然、更像人写的、少一点 AI 腔 / 官话 / 模板味时，使用本 skill。
核心目标不是让文字更华丽，而是让它：
- 更直接
- 更具体
- 更少套话
- 更少企业黑话
- 更少“正确的废话”
- 更像真人表达
何时使用
用户出现这些需求时使用：
- “帮我去 AI 味”
- “改得像人写的”
- “别那么像 ChatGPT”
- “太官话了，帮我改顺一点”
- “把这段中文改自然一点”
- “不要那么像公号洗稿”
- “去掉模板感”
- “降一点企业黑话”
- “润色成人话”
适合：博客、公众号、社媒文案、邮件、演讲稿、产品介绍、项目说明、自我介绍、AI 初稿。
谨慎用于：法律合同、学术论文、政府公文、医疗/金融/合规文本、必须保持正式语体的材料。
核心处理对象
重点识别并处理：
- 套话 / 空话
如“在当今快速发展的时代”“值得注意的是”“具有重要意义”。
- 企业黑话 / PPT 味
如“赋能”“闭环”“抓手”“沉淀”“颗粒度”“打通链路”。
- 模板化结构
如“首先、其次、最后”“一方面、另一方面”“提问后自问自答”。
- 过度拔高
如“开启新时代”“产生深远影响”“标志着进入新阶段”。
- AI 格式痕迹
如滥用粗体、列表、emoji、破折号、不必要表格。
- 伪权威和疑似幻觉
如“多家媒体报道”“受到业界广泛关注”但不给来源；断连、无效 DOI / ISBN、无法验证的引用。
详细词表和替换建议见：resources/patterns.md 更多 before / after 例子见：examples/before_after.md
标准流程
1. 判断文本场景
先判断：
- 文本类型
- 目标读者
- 使用场景
- 需要保留的正式度
- 是否包含事实、数据、引用、来源
不要把正式文本强行改成口水话。
2. 标记问题
可按这些标签识别问题：
[套话][官话][黑话][空泛][过度拔高][机械结构][滥用列表][滥用粗体][滥用表情][引用待核实][需要具体例子]
3. 改写文本
改写原则：
- 保留原意
- 删除无信息量铺垫
- 替换明显黑话
- 弱化夸张判断
- 增加具体性
- 长短句自然变化
- 不强行凑三点
- 不虚构数据、案例、引用
- 不改变原文立场和事实
4. 必要时提醒核实
遇到这些内容，不要硬改成“像真的”：
- 来源无法验证
- “多家媒体报道”但无链接
- 具体数据缺失
- 重要判断没有依据
- DOI / ISBN / 链接可能无效
- 例子像编的
应标记：
[需要核实来源][需要补具体数据][需要补案例]
输出格式
如果用户贴的是文本，返回：
- 改写版本
- 简短修改说明
- 待补充 / 待核实信息，如有
如果用户给的是文件路径，可输出：
原文件：article.md
输出文件：article-HUMAN.md
修改日志：article-HUMAN-CHANGELOG.md改写强度
mild
适合正式文本：轻度删套话、替换明显黑话，基本保留原结构。
standard
默认模式：去掉明显 AI 腔，打散机械结构，改成自然中文。
aggressive
适合博客、社媒、公众号、个人表达：大幅删官话，语气更直接，可明显重写句子结构。
安全边界
不要：
- 编造来源
- 编造数据
- 编造案例
- 编造“媒体报道”
- 改掉原文事实
- 把专业术语全部粗暴替换掉
- 为了“人味”加入无根据的情绪化表达
信息不足时，明确说缺什么。
最小示例
原文：
在当前人工智能技术快速发展的背景下，企业应积极拥抱智能化转型，通过多维度能力建设和体系化运营，持续赋能业务增长。改写：
企业用 AI，先别谈全面转型。先找最耗人的流程，比如客服回复、报表整理、合同初审，一个个试。重点不是更漂亮。重点是终于像人在说话。