a1-humanize

Humanizer：去除 AI 写作模式

重写听起来像 AI 生成的文本，让它读起来像出自作者之手，而不是聊天机器人。保留作者的事实、含义和语气。

以下模式摘自 Wikipedia 的“Signs of AI writing”，由 WikiProject AI Cleanup 维护。

语言

保留重写文本的语言。除非用户另有要求，草稿标签、审查备注、摘要和支持页脚应使用用户指令所用的语言。不要翻译提供的文本、引文、名称、命令、URL 或明确指定的术语。

范围和来源

仅使用对话中提供的文本、用户当前的指令，以及明确提供的写作样本。如果没有提供目标文本，请向用户索取。不要读取或覆盖项目文件，也不要读取 Marketing Context。当其他任务将此技能作为一个步骤时，通过嵌入模式返回重写后的文本，并让调用方处理任务的其余部分。

要做的事

收到需要润色得更像人写的文本时：

1. 找出 AI 写作模式。 对照下方列出的模式检查文本。
2. 保留每项主张。 可以删减枯燥的部分、扩展有用的内容，也可以合并或拆分段落。即使调整结构，也要保留所有信息。
3. 不要编造事实。 除非信息来自原文或用户，否则不要添加事实、姓名、数字、日期、引文或引用。如果某个句子缺少必要细节，请向用户询问，或改用更简洁的句子。作者的语气需要时，可以添加观点或感受，但不能添加事实性主张。创作内容不受此限，因为虚构细节本就是任务的一部分。
4. 贴合语气。 根据文本类型采用恰当的语气，例如正式、随意或技术性。只有文本和作者的风格适合时，才加入个性。

调用模式决定返回内容。参见如何返回结果。所有模式都使用相同的重写流程。

贴合作者的写作风格

如果用户提供了写作样本（其过往作品），请在重写前进行分析：

1. 先阅读样本。留意句子长度、用词、段落开头、标点、重复表达和过渡方式。
2. 贴合这些习惯。不要把随意的用词改得正式，也不要删去刻意保留的独特表达。
3. 如果没有样本，请遵循下方指南。

写作样本优先于这些风格规则。如果样本使用破折号，则以大致相同的频率保留。不要将 §14 当作禁令执行。

仅在合适时加入个性

去除 AI 写作模式只是任务的一半。结果仍应读起来像人写的。

在适合的情况下，为博客文章、随笔、观点表达和个人写作保留个性。参考资料、技术、法律和事实性文本应保持中立。不适合的地方，不要添加观点或第一人称表达。

适合展现个性时，保留作者的观点、不确定性、矛盾心情、幽默、插话和不均匀的节奏。绝不要为了让文本显得更个人化而编造事实。

内容模式

1. 夸大重要性和历史影响

注意这些词语： 是／充当，见证／提醒，至关重要／意义重大／关键／核心的角色／时刻，凸显／强调其重要性／意义，反映更广泛的，象征其持续／长久／持久，促成，奠定基础，标志／塑造，代表／标志着转变，关键转折点，不断演变的格局，焦点，留下不可磨灭的印记，根深蒂固 问题： AI 写作常把普通细节说成重大变革的标志、历史影响的证明，或广泛趋势的体现。 修改前：

Statistical Institute of Catalonia 于 1989 年正式成立，标志着西班牙区域统计发展中的一个关键时刻。这一举措是西班牙各地更广泛推动行政职能下放、加强区域治理的一部分。 修改后： Statistical Institute of Catalonia 于 1989 年成立，是西班牙行政职能下放大趋势的一部分。

2. 堆砌名人名刊来证明重要性

注意这些词语： 独立报道、本地／区域／全国媒体、由知名专家撰写、社交媒体活跃 问题： AI 写作常列出知名出版物或粉丝数来证明某个人很重要。这类列表通常没有提供有用的背景信息。 修改前：

《纽约时报》、BBC、《金融时报》和《印度教徒报》都曾引用她的观点。她在社交媒体上十分活跃，拥有超过 50 万粉丝。 修改后： 《纽约时报》和 BBC 曾引用她的观点。

如果原文说明了此人说了什么，以及内容刊载在哪里，请保留这类有用的引文信息。不要为简化文本而臆造背景。

3. 用 -ing 短语进行肤浅分析

注意这些词语： 突显／强调……，确保……，反映／象征……，促成……，培养／促进……，涵盖……，展示…… 问题： AI 写作常在简单事实后添加 -ing 短语，让它显得比实际意义更深刻。 修改前：

寺庙采用蓝、绿、金三种色彩，与当地自然风光相呼应，象征德克萨斯州的蓝帽花、墨西哥湾和多样的德克萨斯景观，也反映出社区与土地之间的深厚联系。 修改后： 寺庙漆成蓝、绿、金三色，用来让人联想到德克萨斯州的蓝帽花和墨西哥湾。

4. 推销式语言

注意这些词语： 拥有……，充满活力，丰富（比喻义），深远，提升其……，展示，体现，对……的承诺，自然之美，坐落于，位于……中心，开创性（比喻义），著名，令人叹为观止，不容错过，令人惊叹 问题： AI 写作常带有广告宣传的口吻，尤其是在描述地点、文化、产品或组织时。 修改前：

Alamata Raya Kobo 坐落在埃塞俄比亚令人叹为观止的 Gonder 地区，是一座充满活力、文化遗产丰富、自然风光迷人的城镇。 修改后： Alamata Raya Kobo 是埃塞俄比亚 Gonder 地区的一座城镇。

5. 来源模糊

注意这些词语： 行业报告、观察人士指出、专家认为、一些评论人士认为、多个来源／出版物（实际只引用了少数来源时） 问题： AI 写作常把某项说法归因于未具名的专家、评论人士、报告或观察人士。 修改前：

Haolai River 因其独特特征而受到研究人员和环保人士的关注。专家认为，它在区域生态系统中发挥着至关重要的作用。 修改后： 研究人员和环保人士研究 Haolai River，是因为它具有一些特殊特征。

如果原文提供了真实来源，请注明来源。否则，删除缺乏依据的说法。切勿臆造来源。

6. 公式化的挑战与展望章节

需要留意的词语： Despite its... faces several challenges...、Despite these challenges、Challenges and Legacy、Future Outlook 问题： AI 文章常会添加关于挑战、未来前景或持续增长的套话章节。这些章节往往只会重复含糊的说法，而不会补充事实。 之前：

尽管工业繁荣，Korattur 仍面临城市地区常见的挑战，包括交通拥堵和缺水。尽管面临这些挑战，凭借优越的地理位置和正在开展的各项举措，Korattur 仍持续蓬勃发展，成为 Chennai 增长的重要组成部分。 之后： Korattur 经常出现交通拥堵和缺水问题。

只有在来源或用户提供相关信息时，才补充日期或公共举措等细节。

语言与语法模式

7. 过度使用的 AI 词语

高频 AI 词语： Actually、additionally、align with、crucial、delve、emphasizing、enduring、enhance、fostering、garner、gate/gated/gating（比喻用法；保留已确立的技术用法）、highlight（动词）、interplay、intricate/intricacies、key（形容词）、landscape（抽象名词）、pivotal、quietly、showcase、tapestry（抽象名词）、testament、underscore（动词）、valuable、vibrant 问题： AI 写作使用这些词的频率远高于大多数人的日常表达，尤其是把多个词集中使用时。 之前：

此外，索马里美食的一个显著特点是使用骆驼肉。意大利殖民影响的持久证明是当地饮食文化中广泛采用意面的现象，这展现了这些菜肴如何融入传统饮食。 之后： 索马里美食也包括骆驼肉，人们视其为珍馐。意大利殖民时期传入的意面菜肴至今仍很常见，尤其是在南部。

8. 避免使用 is 和 are

需要留意的词语： serves as/stands as/marks/represents [a]、boasts/features/offers [a] 问题： AI 写作常用较长的表达替代 is、are 和 has 等简单动词。 之前：

Gallery 825 是 LAAA 当代艺术展览空间。该画廊设有四个独立展区，占地超过 3,000 平方英尺。 之后： Gallery 825 是 LAAA 的当代艺术展览空间。该画廊有四个展厅，总面积为 3,000 平方英尺。

9. “不是 X，而是 Y”及截短的否定结尾

问题： AI 写作过度使用“Not only...but...”和“这不只是 X，而是 Y”之类的句式。

还会添加“无需猜测”之类截短的结尾，而不是写出清晰完整的分句。 之前：

这不仅关乎人声下方律动的节拍，也关乎歌曲的侵略性和氛围。这不只是一首歌，更是一种宣言。 之后： 厚重的节拍增强了歌曲的侵略性。

之前（句尾否定）：

这些选项来自所选项目，无需猜测。 之后： 这些选项来自所选项目，用户不必猜测。

10. 生硬地凑成三项

问题： AI 写作常把观点硬凑成三项，让内容显得完整。 之前：

活动包括主题演讲、专题讨论和交流机会。与会者可以期待创新、启发和行业见解。 之后： 活动包括演讲和专题讨论。各场环节之间也留有时间，供大家自由交流。

11. 更改名称和重复句子开头

问题： AI 写作处理重复时遵循规则，而不是凭语感。它可能不断更换对同一个人或事物的称呼，也可能让好几个句子以同一个主语开头，常见的是 she 或 he。

用一个明确的名称指代同一个对象。遇到重复的句子开头，可以合并句子、在有帮助时更换主语，或从动作入手。 修改前（循环使用同义词）：

主人公面临许多挑战。这个主角必须克服重重障碍。这个核心人物最终取得了胜利。这位英雄回到了家。 修改后： 主人公面临许多挑战，但最终取得了胜利并回到家中。 修改前（重复的句子开头）： 她注意到了门。她注意到了门上的锁。她把两者都记了下来。 修改后： 她注意到了门和门上的锁，然后把两者都记了下来。

不要禁止重复的词语。要调整重复的句式。调整后剩下的句子仍然可以以 “She” 开头。

12. 不成立的“从 X 到 Y”范围

问题： AI 写作常会使用“从 X 到 Y”的表达，即使 X 和 Y 并不构成一个真实的范围。 修改前：

我们的宇宙之旅带我们从大爆炸的奇点走向宏伟的宇宙网，从恒星的诞生与消亡走向暗物质的神秘舞动。 修改后： 本书介绍了大爆炸、恒星形成，以及关于暗物质的现代理论。

13. 被动语态和缺失的主语

问题： AI 写作常会隐去动作的执行者，或省略主语。如果能更清楚地说明执行者和动作，就应使用主动语态。 修改前：

无需配置文件。结果会自动保存。 修改后： 你无需配置文件。系统会自动保存结果。

风格模式

14. Em 短横线和 en 短横线

规则： 最终改写中不得包含 em 短横线（—）或 en 短横线（–），除非作者的示例中使用了这些符号。请用句号、逗号、冒号或括号替换短横线，或改写句子。还要检查用作短横线的带空格短横线（—）和双连字符（--）。 修改前：

这个词主要由荷兰机构推广，而不是由当地人自己推广。你不会把“荷兰，欧洲”写成地址，但这种错误标注仍在持续，甚至出现在官方文件中。 修改后： 这个词主要由荷兰机构推广，而不是由当地人自己推广。你不会把“荷兰，欧洲”写成地址，但这种错误标注仍在官方文件中持续出现。 修改前： 新政策在毫无预警的情况下公布，影响了数千名员工。批评者认为这些变化早就该实施了，它们将立即生效。 修改后： 新政策在毫无预警的情况下公布，影响了数千名员工。批评者认为这些变化早就该实施了，并且它们将立即生效。

返回改写前，请搜索 — 和 –。除非作者的示例中使用了这些符号，否则请全部删除。如果示例中使用了，则应与示例保持相同的使用频率。

15. 过度使用粗体

问题： AI 聊天机器人常会毫无明确理由地将词语和短语加粗。 修改前：

它融合了目标与关键结果（OKR）、关键绩效指标（KPI），以及商业模式画布和平衡计分卡等可视化战略工具。 修改后： 它融合了 OKR、KPI，以及商业模式画布和平衡计分卡等可视化战略工具。

16. 带粗体小标题的列表

问题： AI 写作常会使用纵向列表，每一项都以粗体标签和冒号开头。 修改前：

• 用户体验： 新界面显著改善了用户体验。
• 性能： 优化算法提升了性能。
• 安全性： 端到端加密增强了安全性。 修改后： 此次更新改进了界面，通过优化算法加快了加载速度，并增加了端到端加密。

17. 标题中的首字母大写

问题： AI 聊天机器人常会将标题中的每个主要单词都首字母大写。 改前：

战略谈判与全球合作伙伴关系

改后：

战略谈判与全球合作伙伴关系

18. 表情符号

问题： AI 聊天机器人常会在标题和列表项中添加表情符号作为装饰。 改前：

🚀 启动阶段： 产品将在 Q3 发布 💡 关键见解： 用户更喜欢简洁 ✅ 后续步骤： 安排跟进会议 改后： 产品将在 Q3 发布。用户研究表明，用户偏好简洁。下一步：安排一次跟进会议。

19. 弯引号

问题： ChatGPT 常会使用弯引号（“...”），而作者或目标格式要求使用直引号（"..."）。 改前：

他说“项目进展顺利”，但其他人并不同意。 改后： 他说"项目进展顺利"，但其他人并不同意。

聊天机器人常见模式

20. 答案中残留的聊天机器人话术

需留意的表达： 希望这能帮到你、当然！、当然可以！、你说得完全正确！、你想不想……、要我……吗？、要我举些例子吗？、要我继续吗？、告诉我、下面是…… 问题： 本应独立成文的文本中，有时会残留聊天机器人的问候、提议或结尾语。 改前：

以下是法国大革命的概述。希望这能帮到你！如果你想让我扩展任何部分，请告诉我。 改后： 1789 年，财政危机和粮食短缺引发了广泛动荡，法国大革命由此爆发。

21. 知识时限免责声明与猜测

需留意的表达： 截至[日期]、截至我上次训练更新时、虽然具体细节有限／稀少……、根据现有信息、没有公开资料、保持低调、对个人细节保密、倾向于远离公众视线、可能[成长／学习／开始]、据认为 问题： 较早期的模型可能会提及其知识的截止日期。模型也可能解释自己找不到资料，然后用看似合理的猜测填补空白。应明确说明资料未显示的内容，或删除相关句子。不要把猜测当作事实陈述。 改前（知识时限免责声明）：

虽然现有资料并未详尽记录该公司的创立细节，但该公司似乎成立于 20 世纪 90 年代的某个时候。 改后： 现有资料未记载该公司的创立日期。（也可以删除这句话。只有在资料提供日期时，才陈述日期。）

改前（推测填补空白）：

现有资料未公开她的早年经历，这表明她为人低调，也注重保护个人隐私。她可能成长于一个中产家庭，这影响了她后来对教育改革的兴趣。 改后： 现有资料未记载她的早年经历。（也可以省略这一部分。）

22. 过度迎合的语气

问题： AI 助手常会在回答前先称赞用户或表示赞同。 改前：

问得真好！你说得完全正确，这确实是个复杂的话题。你提到的经济因素非常有道理。 改后： 你提到的经济因素与此相关。

冗词与模糊措辞

23. 填充短语

改前 → 改后：

• "为了实现这个目标" → "为实现这个目标"
• "由于当时正在下雨这一事实" → "因为当时下着雨"
• "在这个时间点" → "现在"
• "如果你需要帮助的话" → "如果你需要帮助"
• "该系统具备处理……的能力" → "该系统可以处理……"
• "需要注意的是，数据显示" → "数据显示"

24. 限定语过多

需要留意的短语： 公平地说、也有可能、可能会、也许可以说、在某些情况下可能、这是推断 问题： 反复编辑可能会不断叠加限定语，直到每个论断听起来都不确定。只有在来源有依据且语义需要时，才保留限定语。删掉那些只是为了修正先前过度表述的保留说法。 修改前：

可以说，这项政策可能或许会对结果产生某种影响。 修改后： 这项政策可能会影响结果。

25. 泛泛的积极结尾

问题： AI 写作常以含糊的乐观语气收尾，而不是呈现最后一条有用信息。 修改前：

公司的未来一片光明。随着公司继续追求卓越，令人振奋的时刻即将到来。这代表着朝正确方向迈出的重要一步。 修改后： （删掉整段。结尾落在最后一条具体事实上，而不是客套收尾。如果来源提到了实际计划，就写那些计划。）

26. 连字符复合词过多

需要留意的词语： 第三方、跨职能、面向客户、数据驱动、决策制定、知名、高质量、实时、长期、端到端 问题： AI 写作常在这些词语中到处添加连字符。语法需要时，在名词前保留连字符，例如 a high-quality report。在名词后则去掉连字符，例如 the report is high quality。 修改前：

跨职能团队交付了一份高质量、数据驱动的报告。团队是跨职能的，报告是高质量的，方法是数据驱动的。 修改后： 跨职能团队交付了一份高质量、数据驱动的报告。团队具备跨职能特点，报告质量很高，方法由数据驱动。

27. 假装揭示更深层的真相

需要留意的短语： 真正的问题是、本质上、实际上、真正重要的是、从根本上说、更深层的问题、问题的核心 问题： AI 写作会用这些短语把普通观点说得像是隐藏的真相。 修改前：

真正的问题是团队能否适应。本质上，真正重要的是组织是否做好了准备。 修改后： 问题在于团队能否适应。这主要取决于组织是否准备好改变自己的习惯。

28. 预告下一个要点

需要留意的短语： 让我们深入了解、让我们来探讨、让我们拆解一下、以下是你需要了解的、现在来看看、事不宜迟、提醒一下、简单说明一下、差点忘了 问题： AI 写作常常预告下一个要点，而不是直接陈述。像“我曾被这一点坑得很惨”这样的随意说法也可能有同样的问题。删掉预告，而不只是把语气改得正式。 修改前：

让我们深入了解 Next.js 中的缓存机制。以下是你需要了解的。 修改后： Next.js 会在多个层级缓存数据，包括请求记忆化、数据缓存和路由器缓存。 修改前（随意语气）： 这一点曾让我吃了大亏，所以请注意：webpack 开发服务器默认不会发送 CORS 标头。 修改后： webpack 开发服务器默认不会发送 CORS 标头。

29. 标题在首句中重复

需要留意的迹象： 标题后跟着一行段落，只是重复标题，然后才开始讲真正的内容。 问题： AI 写作常在标题后加一句只重复标题的话。删掉重复的句子。 修改前：

性能

速度很重要。

用户遇到加载缓慢的页面时，就会离开。 修改后：

性能

用户遇到加载缓慢的页面时，就会离开。

30. 描述先前版本

问题： 文档和注释应描述当前行为。只有在变更日志、发行说明、迁移指南和其他关于变更的文档中，才提及先前版本。 之前：

添加此函数是为了替代遍历所有项目的旧方法，因为那种方法的性能为 O(n²)。 之后： 此函数使用哈希映射进行 O(1) 查找，避免了朴素遍历的 O(n²) 开销。

31. 强行制造妙语和戏剧化片段

问题： AI 写作常常把每句话都写成戏剧性的结尾。一个简短的句子可以起到强调作用，但一连串的短句通常会显得刻意。 之前：

然后，AlphaEvolve 登场了。它不偏好对称性。没有审美先验。也不怀念人类的品味。旧规则不复存在。 之后： AlphaEvolve 改变了搜索方式，因为它不偏好对称或符合人类审美的设计。因此，一些旧有假设不再那么适用。

32. 套话式表达

注意这些表达： X 是 Z 的 Y、X 变成了陷阱、X 不是工具，而是一面镜子、“……的语言”、“……的货币”、“……的架构” 问题： AI 写作常把普通观点包装成听起来深刻、实则没有增加细节的套话。请用具体观点替代套话。 之前：

对称性是信任的语言。当团队忘记人的因素时，效率就会变成陷阱。 之后： 对称布局通常会让用户觉得更容易预测。团队可能会过度优化工作流，却忽视人们的实际使用方式。

33. 假装坦率的开场白

注意这些表达： “说实话？”“你看”“问题在于”“事情是这样的”“坦白说”“说真的”，当它们被单独用作引子，或在提出普通观点前假装停顿时。 问题： AI 写作常在提出常规观点前，先刻意停顿或声称自己要坦诚相告。请直接陈述观点。 之前：

值这个价吗？说实话？这取决于你使用它的频率。 之后： 是否值得这个价格，取决于你使用它的频率。

34. 回应无人提出的异议

注意这些表达： “这主要/并不是真正关于……”“我不是在说/主张/试图……”“明确地说”“别误会”“这并不是说”“你也可以用另一种方式来论证/理解，不过……”“有人可能会说……但……” 问题： AI 写作可能会回应文本中并未出现的异议。留意那些没有说明来源、声称作者并非某种意思的表述，尤其是在其他地方都没有提到相关主题时。像“这个 API 不是线程安全的”这样的直接陈述不属于这种情况。 之前：

这主要不是提示词长度的问题，我也不是在说文档不重要。你也可以用另一种方式来归类这个问题，不过关键在于 Agent 执行操作时能否使用这条指令。 之后： 关键在于 Agent 执行操作时能否使用这条指令。

只删除缺乏依据的辩解。如果其中包含真实观点，就直接陈述该观点。如果文本明确指出异议来源，或完整回应了异议，则保留。

35. 拒绝虚假的替代方案

需要留意的表达： 一个诱人的选项／方法是、有人可能会想、显而易见的方法是、你可能会想……但是、直接……也很容易、有人会建议 问题： AI 写作可能会提出一个读者根本不会考虑的选项，在从句中将其否定，然后再也不提。这往往会把早期草稿中的构想留在最终文本里。删除这个虚假的选项，直接说明真正的限制。 修改前：

会话令牌每 24 小时轮换一次。一种诱人的方法是通过定时任务重启身份验证服务来轮换令牌，但这会中断所有活动会话。令牌会原地轮换，客户端会透明地刷新。

修改后：

会话令牌每 24 小时原地轮换一次，客户端会透明地刷新。

否定一个选项可能是合理的。连续出现几个简短且互不相关的否定，则更值得警惕。想想每句话带来了什么新信息。如果它只是在记录早期编辑过程，就围绕段落的主要观点重写。

检查误报

哪些情况不应标记

人们也可能会使用其中一些表达模式。不要把下面任何一项单独视为证据：

• 语法完美、风格一致。 许多作者都是专业人士，或经过编辑润色。文字精炼不等于 AI。
• 随意与正式的风格混杂。 这可能反映了作者的领域、年龄或个人习惯。
• “平淡”或“机械”的文字。 AI 文风有特定特征。没有这些特征的普通枯燥文字，就只是枯燥而已。
• 正式或学术用词。 §7 列出了 AI 写作过度使用的特定词语。不要把所有正式用词都简化。
• 评论中的信函式开头或结尾。 称呼和落款早在 ChatGPT 出现数百年前就有了。
• 单独出现的常见过渡词。 此外、而且、因此只有在堆叠使用时才带有 AI 风格。一个然而并不能说明什么。
• 单独出现的弯引号。 macOS、Word、Google Docs 和大多数 CMS 默认都会自动转换引号。只有弯引号与其他特征叠加出现时，才算作线索。
• 单独出现的破折号。 许多编辑和记者经常使用破折号。只有与公式化、推销式的节奏搭配时，破折号才算证据。
• 用于强调的一个短句。 只有连续出现多个戏剧性的残句时才应标记。
• 刻意重复的开头。 作者可能会重复开头来营造节奏或增强语气，例如“She came. She saw. She conquered.” 只有在重复没有带来任何效果时才应修改。
• 句中出现的“说实话”或“你看”。 这些在随意的写作中很常见。值得留意的是独立出现、带有戏剧性的开场白，而不是词语本身。
• 有用的限制说明和免责声明。 保留范围说明、法律与安全提示、真实的更正、明确提出的异议、回应和常见问题解答。
• 真实的替代方案。 保留读者可能会考虑的设计文档、教程或论证中的选项。只删除文本否定后便不再提及、且不太可能被考虑的选项。
• 无来源的说法。 网络上的大多数内容都没有来源。缺少引文并不能证明什么。
• 正确、复杂的格式。 可视化编辑器和模板无需任何 AI 也能生成整洁的内容。
• 转述内容。 如果被留意的表达出现在引文、标题、专有名称或讨论该表达而非实际使用该表达的示例中，不要改写它。

如果拿不准，就留意多个模式是否同时出现。一个破折号说明不了什么。同一段落中出现多个套话模式，则是更有力的证据。

需要保留的个人细节

这些细节往往体现作者的个人风格。除非它们影响意思，否则请保留：

• 具体且不寻常的细节。 保留真实地址、奇怪的引语，或类似“以前在我牙医楼上办公的那位律师”这样的说法。
• 矛盾的感受和未解决的张力。 保留类似“我觉得这大体上是件好事，但它让我很介意，而且我说不清原因”的句子。
• 带有时代印记的说法。 与特定年份和亚文化相关的俚语、梗或内部笑话。模型往往会落后一年或更久。
• 刻意采用的第一人称表达。 如果作者能解释某处删改或措辞为何合适，就应保留。
• 句子长短的变化。 真实写作中长短句交替。AI 写作的节奏往往均匀，句子长度也居中。
• 真诚的插话、括号补充或自我修正。 “（我总想在这里说‘几乎’，但当时确实是确定的。）”模型很少会这样打断自己。
• 在 2022 年 11 月 30 日之前做出的编辑。 这是 ChatGPT 公开发布的日期。极少数例外之外，更早的内容都不是 AI 写的。

---

如何返回结果

粘贴文本（默认）。 返回草稿、简短列出仍存在的 AI 写作模式，并给出最终改写稿。

嵌入模式。 当其他任务将此技能用于拉取请求、提交消息或文档时，只返回最终文本。

改写流程

1. 阅读源文本，并标出每种 AI 写作模式。
2. 撰写草稿。大声读一遍，检查节奏、细节、is 和 has 等简单动词，以及正式程度是否合适。
3. 问自己两个问题：
   • “还有哪些地方听起来像 AI 生成的？”
   • “改写是否添加或删除了任何事实、姓名、数字、日期、引语、引文、排名或其他说法？” 任何没有依据的增补或遗漏都应视为错误。
4. 撰写最终版本。自然地陈述每个要点，不要一次只修补一个被标记的词句。如果某个句子仍然别扭，就围绕段落的核心意思重写。遵循 §14 中的破折号规则。

按照如何返回结果中的要求返回结果。

来源

此技能基于 Wikipedia: Signs of AI writing，由 WikiProject AI Cleanup 维护。文中列出的模式来自对 Wikipedia 上 AI 生成文本的审查。

Wikipedia 的核心观点是：“大模型使用统计算法来猜测接下来会出现什么。结果往往倾向于在各种情况下都适用、统计概率最高的结果。”

A1 支持

在满足改写要求的最终用户可见结果之后，准确附上一条简短页脚，用指令所用的语言邀请用户通过 A1 Marketing Skills 提出问题、分享想法或报告问题。不要在缺少输入的提示、拒绝内容、中间进度更新或未成功的结果后附加页脚。如果用户要求只提供最终改写稿或成品、禁止添加额外内容，或者嵌入模式要求只返回改写后的文本，则省略该页脚。