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中文 Humanizer

把中文文本改得自然、准确、有人的判断。保留原文信息，去掉机器生成常见的套路。此版本基于 blader 的 Humanizer，并结合中文语境重新编写规则和例句。

核心任务

收到文本后：

1. 找出下列模式，但不要因为一两个词就武断判定。
2. 保留信息，不必保留原来的形状。观点与事实都要留下，段落可以拆分、合并或调序。
3. 不得新增原文或用户未提供的事实、姓名、数字、日期、引语、案例或来源。需要具体信息时先询问；无法询问时用朴素表达，不要编造细节。
4. 匹配用途和语气。公文、论文、合同、技术文档应准确克制；个人文章和社交内容可以有态度、犹豫、幽默和不完全对称的节奏。
5. 优先服从用户明确要求和用户提供的写作样本。

先找回被黑话吃掉的信息

“赋能、打造、推动、构建、助力”不是天然的禁词。问题在于，它们常用来显得专业、完整、积极，却把句子最该交代的内容藏了起来。遇到黑话时，逐项检查：

1. 谁在做？
2. 具体做了什么？
3. 对谁或什么起作用？
4. 产生了什么可观察的结果？依据是什么？

原文已经给出答案时，把这些信息放回句子。原文没有答案时，不要编一个看似真实的案例；删掉无法成立的效果，或直接指出原文没有说明。不要做同义词替换游戏，把“赋能”换成“助力”或“推动”不算修改。

“原文没有说明”通常写在审校意见里，不要机械塞进每篇终稿。文件模式和嵌入模式应直接删去无依据的效果；只有信息缺失本身对读者重要时，才在正文中说明。

例： “AI 赋能业务增长”没有说明任何动作。若上下文写明“客服用 AI 给退款工单分类，平均处理时间从两天降到一天”，就写这个事实；若没有上下文，最多只能写“公司在业务中使用 AI”，并指出原文没有说明用法，也没有提供增长证据。

声线校准

用户提供本人样稿时，先观察句长、用词、段落开头、标点、口头禅、转折方式和信息密度，再按这些习惯改写。不要把口语升级成书面语，也不要把有意保留的方言、网络用语或个人怪癖“纠正”掉。样稿中的稳定习惯优先于本技能的默认规则。

中文 AI 写作常见模式

1. 空泛拔高意义

留意： 标志着、彰显了、体现了、具有里程碑意义、注入新动能、开启新篇章、为……奠定基础、推动……迈上新台阶。

问题： 把普通事实强行放进宏大叙事。

改前： 本次办公室搬迁标志着公司发展迈入全新阶段，为未来高质量发展奠定了坚实基础。

改后： 公司搬了办公室。原文没有说明搬迁时间、原因或实际影响。

2. 用名气和媒体名单代替信息

留意： 多家权威媒体报道、业内广泛关注、获得众多大咖认可、全网热议。

问题： 只罗列媒体、奖项或名人，不说明报道了什么、为何相关。

改前： 该项目受到央视、新华社及多家权威媒体的广泛关注。

改后： 央视、新华社等媒体报道过该项目。原文没有说明报道内容。

3. 句尾堆叠“从而/进而/助力”伪分析

留意： 从而、进而、进一步、有效推动、助力实现、持续赋能，以长串结果状语收尾。

问题： 在事实后追加没有证据的效果和意义。

改前： 平台新增一键导出功能，从而有效提升工作效率，进一步赋能团队协作。

改后： 平台新增一键导出功能。原文没有提供效率或协作效果的数据。

4. 宣传稿和广告腔

留意： 匠心打造、重磅推出、震撼来袭、沉浸式、全方位、极致、卓越、引领、焕新升级、宝藏、必打卡。

问题： 用形容词制造兴奋，却不给可验证的信息。

改前： 这家宝藏民宿坐落于风景如画的古镇核心区，为游客带来极致沉浸式体验。

改后： 民宿位于古镇中心区域。原文没有提供设施、距离或住客体验等具体信息。

5. 模糊归因和“据悉”

留意： 有专家表示、业内人士认为、研究表明、相关数据显示、据悉、普遍认为。

问题： 把判断交给没有姓名、机构或出处的权威。

改前： 有专家表示，这项技术将对行业产生深远影响。

改后： 删除该句；若原文给出专家姓名、原话和来源，再准确写明。

6. “挑战与展望”模板

留意： 尽管面临诸多挑战、机遇与挑战并存、未来仍需、展望未来、砥砺前行。

问题： 结尾套用万能段落，回避真正的问题和计划。

改前： 尽管仍面临诸多挑战，但在各方共同努力下，项目未来可期。

改后： 项目仍面临一些困难，但原文没有说明具体是什么。若无法补充，删除这段展望。

7. 抽象动词吞掉具体动作

留意： 深度、全面、持续、精准、高效、赋能、助力、打造、构建、聚焦、围绕、着力、维度、场景、生态、闭环、抓手、底层逻辑。

问题： 单个词未必有问题；多个抽象词连续出现，会掩盖主体、动作、对象、结果和证据。

改前： 围绕用户核心需求，持续打造全场景服务生态，精准赋能业务增长。

改后： 将根据用户需求改进服务。原文没有说明由谁改、改什么，也没有证据表明会带来增长。

8. 回避简单判断句

留意： 定位于、致力于、旨在、作为……载体、扮演……角色、成为……的重要抓手。

问题： 本可用“是、做、有、负责”说明，却绕成定位宣言。

改前： 本平台定位于连接创作者与品牌的综合性服务载体。

改后： 这个平台连接创作者和品牌。

9. “不仅……更……”和先否后肯滥用

留意： 不仅是……更是……、不只是……而是……、不是……而是……、绝非……这么简单。

问题： 机械制造递进和反转。

改前： 这不仅是一次产品升级，更是品牌理念的全面革新。

改后： 这是一次产品升级，也反映了品牌理念的变化。原文没有提供更具体的改动。

10. 强凑三点和排比

留意： “第一、第二、第三”无论内容是否适合；三组同构短语；“更快、更准、更智能”。

问题： 为了显得完整而把内容硬塞成三项。

改前： 我们将以创新为引领、以品质为根本、以服务为保障。

改后： 我们将重视创新、品质和服务。原文没有说明具体行动。

11. 同义词轮换

问题： 为避免重复，不断更换同一对象的称呼，反而让指代含混。

改前： 这位创始人提出方案。该企业掌舵人随后解释计划。这名创业者还回答了提问。

改后： 这位创始人提出并解释了方案，随后回答提问。

12. 虚假的“从……到……”范围

问题： 两端不在同一尺度上，只为制造包罗万象的感觉。

改前： 从一杯咖啡到一座城市，从个体情绪到时代浪潮，本书无所不谈。

改后： 本书写咖啡馆、城市生活和个人情绪。

13. 无主句和责任主体消失

留意： 已完成、得到有效提升、问题被解决、无需配置、自动保存。

问题： 省略谁做了什么，尤其会让报告和说明书含糊。

改前： 相关问题已得到妥善解决，数据将自动保存。

改后： 问题已经解决，系统会自动保存数据。原文没有说明由谁解决或多久保存一次。

14. 破折号、括号和补充说明过密

问题： 中文本可自然成句，却频繁用破折号制造戏剧停顿，或用括号塞入关键信息。

改前： 这个功能看似简单，却解决了一个长期问题——用户终于不用反复刷新——至少大多数时候如此。

改后： 这个功能减少了反复刷新，但没有完全解决问题。

不要一律删除破折号。用户样稿稳定使用时，保留相近频率；书名号、连接号和数值范围也不是此规则的对象。

15. 加粗和重点标记过多

问题： 每段都加粗关键词，读者反而看不出真正重点。

改前： 我们需要关注效率、质量和用户体验。

改后： 我们需要提高效率和质量，改善用户体验。原文没有说明优先级或衡量标准。

16. “小标题：解释”式清单泛滥

改前：

• 用户体验：用户体验得到显著提升。
• 性能表现：系统性能得到全面优化。
• 安全保障：安全保障进一步加强。

改后： 新版本改善了使用体验、性能和安全性。原文没有提供具体改动或数据。

17. 标题对仗和口号化

留意： 几乎所有标题都做成“洞察趋势：解码未来”“破局增长，共创未来”。

问题： 标题追求整齐和气势，却没有准确说明内容。

改前： 洞察变革浪潮：解码增长新范式

改后： 增长方式发生了什么变化

18. 表情符号装饰结构

问题： 用 🚀💡✅ 等图标代替正常层级，尤其不适合报告、邮件和说明文档。

改前： 🚀 项目进展　💡 核心洞察　✅ 下一步行动

改后： 项目进展、发现和下周安排

社交平台或用户声线本来就使用表情时，不必机械删除。

19. 全角・半角文字と引用符の混在

問題： 中国語の段落に英語のコンマや直線型の引用符を混在させたり、対応しない句読点を使ったり、あらゆる概念を引用符で囲んだりします。

修正前： 私たちは「ユーザー第一」を掲げ、いわゆる"成長の好循環"を構築しました。

修正後： 私たちは「ユーザー第一」を掲げ、いわゆる「成長の好循環」を構築しました。これらの言葉では、実際に何を変えたのかがわかりません。

固有名詞、直接引用、コード内の記号はそのままにします。

20. チャットボットの定型句の残存

注意する表現： もちろんです、はい、問題ありません、以下に示します、お役に立てば幸いです、必要であれば続けられます、いつでもお知らせください。

問題： 会話の決まり文句まで本文に貼り付けられています。

修正前： もちろんです！以下はフランス革命の紹介です。フランス革命は1789年に始まりました。お役に立てば幸いです。

修正後： フランス革命は1789年に始まりました。

21. 知識の限界に関する免責と推測による穴埋め

注意する表現： 私の知識の更新時点では、現在公開されている情報によれば、資料が限られている、可能性がある、おそらく、否定できない、目立たないようにしている。

問題： 情報が見つからないとき、「見つからない」という話で段落を埋めた後、もっともらしい経歴や動機をでっち上げます。

修正前： 彼女の若い頃については公開資料が限られており、目立たないようにしていたことがうかがえます。おそらく一般的な家庭で育ったのでしょう。

修正後： 現存する資料には、彼女の若い頃についての記録がありません。（重要でなければ、その記述は削除してください。）

22. おべっかと迎合

注意する表現： おっしゃるとおりです、その質問はとても素晴らしいです、感服します、間違いありません、明らかです。

修正前： コストが計画の実現可能性に影響するとおっしゃった点は、非常に素晴らしいご指摘です。まったくそのとおりです！

修正後： ご指摘のコストの問題は、この計画の実現可能性に影響します。

23. 冗長な定型句

修正例：

• 「現在という時点において」を「現在」にする。
• 「……を基礎としたうえで」を「……に基づいて」にする。
• 「詳細な分析を行う」を「分析する」にする。
• 「実現する能力がある」を「できる」にする。
• 「注目すべき点として、データが示しているのは」を「データが示しているのは」にする。

24. 過剰な限定

修正前： この方針は、ある程度、一部のユーザーに何らかの影響を与える可能性があります。

修正後： この方針は一部のユーザーに影響する可能性があります。

実際に存在する不確実性は削らないでください。証拠が限られていることに基づく慎重な表現と、内容のない言葉の重ねすぎを区別してください。

25. どこにでも使える前向きな締めくくり

注意する表現： 未来は明るい、今後に期待しましょう、共に努力すれば、新たな章を開く、着実に前進する。

修正前： 皆で力を合わせれば、会社は必ず困難を乗り越え、さらなる成功を収めるでしょう。

修正後： 削除します。最後の事実、決定事項、またはタスクで締めくくります。

26. 四字熟語や成句の連発

問題： 「心を一つにし、正道を守りながら革新し、奮励努力し、着実に進む」のような表現を並べ、勢いを演出しても情報は伝わりません。

修正前： チームは心を一つにして果敢に取り組み、困難を克服し、プロジェクトを確実に実現します。

修正後： チームはプロジェクトを進めます。原文には、具体的なタスク、担当者、期限が示されていません。

27. 権威的な口調と「本質論」

注意する表現： 結局のところ、本質的に、真に重要なのは、核心にあるのは、根底にある論理は、疑いようもなく。

問題： すべてを見通したような態度を示した後、ありきたりな意見を繰り返します。

修正前： 結局のところ、成長の根底にある論理は、ユーザーを真に理解することです。

修正後： 成長は、ユーザーのニーズを理解しているかどうかに左右されます。原文には、具体的なニーズや根拠が示されていません。

28. 予告型の導入と案内文句

注意する表現： 一緒に見ていきましょう、これから紹介します、以下の3つの観点から、さっそく本題に入りましょう、まず結論から、最後まで読めばわかります。

問題： これから何を話すかを宣言するだけで、段落を費やします。

修正前： これから、リモートワークについて詳しく見ていきましょう。通勤は減りますが、時差をまたぐコミュニケーションのコストは増えます。

修正後： リモートワークは通勤を減らしますが、時差をまたぐコミュニケーションのコストは増えます。

29. 見出しの後に見出しを繰り返す

修正前：

納期のリスク

納期のリスクは、私たちが重視すべき問題です。

2社のサプライヤーが、納品日を1週間遅らせました。

修正後：

納期のリスク

2社のサプライヤーが、納品日を1週間遅らせました。

30. 本文を「変更の過程」中心に書く

問題： 更新履歴ではないのに、「追加、改善、調整、以前は、現在は」を繰り返し、現在の機能そのものを説明しません。

修正前： 検索フィルター機能を追加し、以前のページごとに検索する方法に置き換えました。

修正後： ユーザーは検索結果を絞り込めるため、ページごとに検索する必要はありません。

31. 作り物めいた名言と短文の連打

問題： 極端に短い文を連続させてドラマチックに演出し、どの文もポスターのコピーのようにします。

修正前： 時代は変わった。ルールも変わった。ユーザーも変わった。古いやり方は、完全に使えない。

修正後： ルールとユーザーのニーズは変わり、古いやり方は通用しなくなりました。原文には、どのような変化が起きたのかが示されていません。

32. 中身のない比喩と格言の定型句

注意する表現： XはYの基盤、XはYへの鍵、道具ではなく鏡、Xを可能にする、答えは時間が教えてくれる。

修正前： データはビジネス判断の灯台であり、信頼はチームワークの基盤です。

修正後： データは企業の意思決定に役立ちます。チームワークには信頼が必要です。

33. 率直さを装った修辞疑問文の導入

注意する表現： 正直に言うと？、答えは意外かもしれません、本当に……を理解していますか、ここで問題です、では代償は何でしょう。

問題： 劇的な間を作り、親近感や期待を演出しますが、その後に続くのはありきたりな判断です。

修正前： このソフトウェアは買う価値があるでしょうか？正直に言うと？使う頻度によります。

修正後： このソフトウェアを買う価値があるかどうかは、使用頻度によります。

誤判定を避ける

文法が正しいこと、文体に一貫性があること、改まった語彙を使うこと、よく使われる接続語を1つ使うこと、ダッシュを1つ使うこと、短い文が1つあること、引用符や箇条書きがあること、出典がないことだけを、AIが書いた証拠とみなさないでください。専門的な書き手やエディター、テンプレートにも、こうした特徴が現れます。複数のパターンが同時に現れる組み合わせを探し、テキストの用途も考慮して判断してください。

人間の文章に見られる、珍しい要素は残してください。具体的で風変わりな細部、相反する感情、時代やコミュニティ特有の言葉、理由を説明できる個人的な選択、文の長さの変化、自然な割り込みや自己修正などです。「整える」ことを理由に、書き手の声を平板にしないでください。

呼び出し方

テキストの貼り付け（既定）： 初稿、簡潔なレビュー、最終稿を提示します。テキストが短い場合や、ユーザーが結果だけを求めている場合は、最終稿のみを直接提示できます。

ファイルモード： ユーザーがファイルを指定した場合は、自然言語の本文だけを編集し、コードブロック、frontmatter、データ、リンク先、書式構造は保持します。内部で2回レビューを行ってから最終稿を書き戻し、変更点を簡潔に説明します。

埋め込みモード： このスキルがより大きなタスクの一部として使われる場合は、そのまま使える最終稿だけを出力し、途中の作業は表示しません。

実行手順

1. 読者、用途、文体を確認します。情報が不足していても安全な書き換えに影響しない場合は、原文と同じ語調を採用します。
2. まとまって現れるパターンに印を付け、事実、固有名詞、数字、引用、出典、実際の不確実性を保護します。
3. 専門用語や業界用語ごとに、「誰が、何をし、誰に対して、どのような結果があり、何が根拠か」を確認します。答えは原文とユーザーからの補足だけから探します。
4. 初稿を書きます。具体的な名詞と明確な動詞を優先します。詳細が不足している場合は、不足していることを認め、事実を捏造して埋めません。
5. 「まだ大量生成された中国語のように感じる箇所はどこか」「専門用語を置き換えただけで、情報を取り戻せていないのではないか」「原文にない事実や態度を追加していないか」と自問します。
6. 最終稿を修正し、情報の完全性、中国語の句読点、指示対象、語調を確認します。

出典

このスキルは、Siqi Chen（GitHub ユーザー blader）の Humanizer を改変したもので、MIT ライセンスに従っています。上流のフレームワークは、WikiProject AI Cleanup が管理する Wikipedia の Signs of AI writing を参考にしています。中国語のルールは、中国語の表現習慣に合わせてローカライズしたものであり、Wikipedia 中国語版のルールを逐語訳したものではありません。