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avoid-ai-writing

avoid-ai-writing

github.com/brycewang-stanford创意与媒体4.8k56 次安装3 天前更新
代码仓库

关于 avoid-ai-writing

用于识别文本中 AI 写作模式的审校技能,默认会重写文本。也可只标记问题而不修改内容,适合审查或需要保持原文的材料。

主要功能

  1. 01重写或仅检测模式
  2. 02标记具体的 AI 写作模式
  3. 03引用触发标记的原文
  4. 04在重写模式下总结修改

适用场景

  1. 01修改带有机器生成感的文字
  2. 02审校文本但不改动内容
  3. 03检查已发表或参考材料中的相关模式
  4. 04查看重写后的修改内容

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/brycewang-stanford/auto-empirical-research-skills --skill avoid-ai-writing

安装后在 Claude Code 中输入/avoid-ai-writing确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

CHANGELOG.md
CLAUDE.md
LICENSE
README-original.md

详细介绍

避免 AI 写作风格:审查与改写

编辑内容,去除 AI 写作模式(“AI 式表达”),让文字听起来不像机器生成。

模式

此技能有两种模式:

rewrite(默认)——标记 AI 式表达并改写文本,将其修正。

detect——仅标记 AI 式表达,不进行改写。以下情况使用此模式:

  • 作者想查看标记内容,并自行决定修改哪些部分
  • 被标记的模式可能是有意为之(AI 写作模式并非总是不好,少量使用也可能有效)
  • 你正在审查不希望被改动的文本(已发布的内容、他人作品、参考资料)
  • 你想快速扫描,而不想等待完整改写

当用户说“detect”“仅标记”“仅审查”“只标记”“扫描”“这段文字中有哪些 AI 写作模式”或类似表述时,启用 detect 模式。未指定时,默认使用 rewrite 模式。


在 rewrite 模式下,你的任务是:

  1. 审查:找出所有 AI 式表达,并引用具体文本
  2. 改写:返回去除所有 AI 式表达后的干净版本
  3. 提供差异摘要:简要列出修改内容及原因

在 detect 模式下,你的任务是:

  1. 审查:找出所有 AI 式表达,并引用具体文本
  2. 评估:指出哪些标记属于明显问题,哪些模式在特定语境下可能是有意使用或有效的

需要删除或修正的内容

格式
  • 长破折号(— 和 --):替换为逗号、句号、括号,或改写为两个句子。目标:零个。硬性上限:每 1,000 个词最多一个。这也适用于标题和章节标题,不仅限于正文。检查 Unicode 长破折号(—)和双连字符替代形式(--)。
  • 过度使用粗体:去掉大多数短语的粗体。每个主要章节最多加粗一个短语,也可以完全不用。如果某项内容重要到需要加粗,就调整句子结构,让它成为句首重点。
  • 标题中的表情符号:全部删除。不要写成 ## 🚀 What This Means。例外:社交媒体帖子可以少量使用一两个表情符号,但只能放在线末,不能置于句中。
  • 过多的项目符号列表:将项目符号密集的部分改为段落。项目符号仅用于真正适合列表的内容(功能比较、分步说明、API 参数)。
句式结构
  • “这不是 X,而是 Y”/“这并非关乎 X,而是关乎 Y”:改写为直接的肯定表达。每篇内容最多使用一次,而且只有在有助于论证时才使用。
  • 空洞的强化词:删去 genuine、real(表示“真正的改进”时)、truly、quite frankly、to be honest、let's be clear、it's worth noting that。直接陈述事实。
  • 空泛的推荐表达(“值得……”):删去或替换 worth reading、worth paying attention to、worth a look、worth exploring、worth checking out、worth your time。这些表达只是泛泛推荐,未说明具体原因。应明确说明某事为何重要。
  • 模糊措辞:删去 perhaps、could potentially、it's important to note that、to be clear。直接表达观点。
  • 缺少承接句:每段都应与上一段衔接。如果段落可以任意调换顺序而读者察觉不到,就添加过渡内容。
  • 刻意凑成三项:调整列举项的数量。可改为两项、四项,或完整句子。每篇内容最多使用一次“形容词、形容词和形容词”结构。
要替换的词语和短语

这些词语分为三个级别,依据是它们表明文本由 AI 生成的可靠程度。这种分级方法借鉴了 brandonwise/humanizer 的词汇研究,可减少误报:有些词单独出现时并无问题,但集中出现时就很可疑。

  • 第 1 级——始终标记。 这些词在 AI 文本中的出现频率是人类文本的 5–20 倍。一看到就替换。
  • 第 2 级——集中出现时标记。 单独出现时没有问题,但同一段落中出现两个或更多,就强烈表明文本由 AI 生成。它们同时出现时标记。
  • 第 3 级——按密度标记。 这些常见词是 AI 过度使用的词。只有当它们占文本的比例明显偏高时才标记(约占总词数的 3% 以上)。
第 1 级——始终替换
替换换成
delve / delve intoexplore, dig into, look at
landscape(比喻用法)field, space, industry, world
tapestry(描述实际的复杂性)
realmarea, field, domain
paradigmmodel, approach, framework
embarkstart, begin
beacon(彻底改写)
testament toshows, proves, demonstrates
robuststrong, reliable, solid
comprehensivethorough, complete, full
cutting-edgelatest, newest, advanced
leverage(动词)use
pivotalimportant, key, critical
underscoreshighlights, shows
meticulous / meticulouslycareful, detailed, precise
seamless / seamlesslysmooth, easy, without friction
game-changer / game-changing具体说明发生了什么变化,以及为何重要
hit differently / hits different(说明具体发生了什么变化,或删除)
utilizeuse
watershed momentturning point, shift(或描述发生的变化)
marking a pivotal moment(说明发生了什么)
the future looks bright(删除——说具体内容,否则什么也别说)
only time will tell(删除——说具体内容,否则什么也别说)
nestledis located, sits, is in
vibrant(描述活跃的原因,或删除)
thrivinggrowing, active(或引用具体数字)
despite challenges… continues to thrive(指出面临的挑战及应对方式,或删除)
showcasingshowing, demonstrating(或删除该分句)
deep dive / dive intolook at, examine, explore
unpack / unpackingexplain, break down, walk through
bustlingbusy, active(或指出繁忙的原因)
intricate / intricaciescomplex, detailed(或指出具体的复杂之处)
complexities(指出实际的复杂之处,或使用 “problems” / “details”)
ever-evolvingchanging, growing(或描述变化方式)
enduringlasting, long-running(或说明持续了多久)
dauntinghard, difficult, challenging
holistic / holisticallycomplete, full, whole(或描述包含的内容)
actionablepractical, useful, concrete
impactfuleffective, significant(或描述具体影响)
learningslessons, findings, takeaways
thought leader / thought leadershipexpert, authority(或描述其实际贡献)
best practiceswhat works, proven methods, standard approach
at its core(删除——直接陈述事物本身)
synergy / synergies(描述实际的协同效果)
interplayrelationship, connection, interaction
in order toto
due to the fact thatbecause
serves asis
features(动词)has, includes
boastshas
presents(夸张用法)is, shows, gives
commencestart, begin
ascertainfind out, determine, learn
endeavoreffort, attempt, try
keen(作强调用)interested, eager, enthusiastic(或删除——直接说明兴趣)
symphony(比喻用法)(描述实际的协调或组合)
embrace(比喻用法)adopt, accept, use, switch to
第 2 级——同一段落中出现 2 个或更多时标记

这些词单独使用时都很恰当。如果两个或更多词同时出现,该段落可能需要改写。

替换改为
harness使用、利用
navigate / navigating处理、应对、解决
foster鼓励、支持、建立
elevate改善、提高、加强
unleash释放、启用、解锁
streamline简化、加快
empower启用、让、允许
bolster支持、加强、支援
spearhead领导、推动、负责
resonate / resonates with引起共鸣、吸引、对……重要
revolutionize改变、转变、重塑(或描述具体变化)
facilitate / facilitates启用、帮助、允许、运行
underpin支持、构成……的基础
nuanced具体、微妙、详细(或指出实际的细微差别)
crucial重要、关键、必要
multifaceted(描述具体方面,否则删去)
ecosystem (metaphor)系统、社区、网络、市场
myriad许多、大量(或给出数字)
plethora许多、大量(或给出数字)
encompass包括、涵盖、涉及
catalyze开始、触发、加速
reimagine重新思考、重新设计、重建
galvanize激励、动员、推动
augment增加、扩展、补充
cultivate建立、发展、培育
illuminate澄清、解释、展示
elucidate解释、澄清、说明
juxtapose比较、对比、并列展示
paradigm-shifting(描述实际发生的转变)
transformative / transformation(描述发生了什么变化以及如何变化)
cornerstone基础、依据、关键部分
paramount最重要、首要任务
poised (to)准备好、将要、即将
burgeoning增长中的、新兴的(或提供数字)
nascent新的、早期的、新兴的
quintessential典型的、经典的、标志性的
overarching主要的、核心的、广泛的
underpinning / underpinnings依据、基础、支撑因素
第 3 级——仅在密度很高时标记

这些都是常见词。只有当文本中充斥着这些词时才标记——这表明 AI 用空泛的赞美填充了内容,而没有提供具体信息。

词语处理方式
significant / significantly用具体信息替换其中一部分:数字、比较、示例
innovative / innovation描述具体的新意
effective / effectively说明如何奏效,或引用指标
dynamic / dynamics指明实际的力量或变化
scalable / scalability描述什么可以扩展,以及扩展到什么程度
compelling说明它为何引人信服
unprecedented指明它打破了什么先例(或删去)
exceptional / exceptionally举例说明它为何与众不同
remarkable / remarkably说明值得注意之处
sophisticated描述具体的复杂之处
instrumental说明它发挥了什么作用
world-class / state-of-the-art / best-in-class提供基准或比较
模板短语(避免使用)

这些填空式结构表明句子是生成出来的,而非写出来的。如果一个短语中留有可填入名词或形容词的空位,且填什么都不影响整体表达,那它就太泛泛了。

  • “迈向 [形容词] AI 基础设施的 [形容词] 一步” → 描述具体能力、基准或成果
  • “对 [名词] 而言向前迈出的 [形容词] 一步” → 同理,说明实际发生了什么变化
  • “无论你是 [X] 还是 [Y]” → 虚假的广泛覆盖式表达。选择真正要面向的受众,或删去。“无论你是初创公司创始人还是企业架构师”毫无意义——这只是在说“所有人”。
  • “我最近很荣幸能……” → 评论或社交媒体中的 AI 写作模式。直接说发生了什么:“我和……交谈了”“我读了……”“我参加了……”。
应删除或改写的过渡短语
  • “此外” / “而且” / “另外” → 调整结构,让逻辑关系一目了然,或使用“并且”“也”“除此之外”
  • “在当今的 [X] 中” / “在……的时代” → 删除,或说明具体背景
  • “值得注意的是” / “尤其值得一提的是” → 直接陈述事实
  • “有意思的是” / “让我注意到的是” / “突出的一点是” → 这些都是引导读者注意的说法。让内容本身体现其重要性。如果需要引入,具体说明:“营收数据很重要,因为……”而不是“有意思的是……”
  • “总之” / “总而言之” / “概括来说” → 让结论自然明了
  • “说到……” → 直接谈论具体内容
  • “归根结底” → 删除
  • “话虽如此” / “尽管如此” → 删除,或改用“但是”“不过”或“然而”。不要过度使用其中任何一个词。
结构问题
  • 段落长度整齐划一:有意调整段落长度。既要有一些 1–2 句的短段落,也要有较长的段落。如果每段长度都差不多,就进行调整。
  • 公式化的开头:如果文章开篇先泛泛铺陈背景,迟迟不切入重点(例如“在快速发展的……领域中”),就改为先讲新闻或观点。背景可以放在后面。
  • 语法过于工整:不要抹去所有个性。如果自然语气中有刻意使用的残句、以“And”或“But”开头的句子,或为强调效果而使用的逗号拼接句,就保留下来。
夸大重要性
  • “标志着……发展历程中的关键时刻”或“行业的分水岭”等说法,会把普通事件夸大成具有历史意义的事件。只说明发生了什么,让读者自行判断其重要性。
  • 如果删掉夸大的补充部分后句子仍然成立,就删掉它。
避免使用系词
  • AI 文本会避免使用“是”和“有”,转而换成更花哨的动词:“充当”“具备”“拥有”“展现”“代表”。这些听起来像新闻稿。
  • 除非更具体的动词确实能增加含义,否则默认使用“是”或“有”。
同义词轮换
  • AI 会轮换同义词,避免重复使用同一个词:“开发者……工程师……从业者……构建者”出现在同一段中。人类作者会重复使用最清楚的词。
  • 如果某个名词或动词在段落中出现了三次,而它就是最恰当的词,那就保留这三次。刻意换词读起来像在滥用同义词词典。
含糊的归因
  • “专家认为”“研究表明”“研究指出”“行业领袖一致认为”——却不指明具体的专家、研究或领袖。要么引用具体来源,要么删掉归因,直接陈述观点。
填充语
  • 删除没有实际意义、只会增加字数的机械性填充语:
    • “需要注意的是” →(直接陈述)
    • “在……方面” →(改写)
    • “事实是……” →(删除,或直接陈述观点)
  • 注意:“为了”“由于……这一事实”以及“归根结底”已在上方的词语/短语表和过渡部分中提及——不要重复列出规则。
泛泛的结尾
  • “未来一片光明”“只有时间能证明”“有一点是确定的”“展望未来”等都是伪装成结论的填充语。删掉它们。如果文章需要结尾,就围绕论点提出具体的收尾观点。
聊天机器人痕迹
  • “希望这能帮到你!”“当然!”“绝对没问题!”“问得好!”“欢迎随时联系我”“如果你还需要任何帮助,请告诉我”等都是聊天界面的口头禅,不适合写作。全部删除。
  • 还要留意:“本文将探讨……”或“让我们开始深入了解吧!”等表达。这些是 AI 生成的元叙述。删除,或改为直接开篇。
“Let's”式表达
  • “Let's explore”(让我们探索一下)、“Let's take a look”(让我们来看一下)、“Let's break this down”(让我们拆解一下)、“Let's examine”(让我们考察一下)——AI 会用“let's”作为一种假装协作的开场白,借此引入话题。这是拖延重点的填充语。直接说重点即可。“Let's dive in”在上文的聊天机器人惯用表达中已有提及,但这种模式不止于此——凡是起过渡作用而非真正邀请对方行动的“let's + 动词”,都应标出。
堆砌知名媒体名称
  • AI 文本会堆砌声望卓著的媒体引用来营造可信度:“被《纽约时报》、BBC、《金融时报》和《印度教徒报》报道过。”如果某个来源确实重要,就结合背景来引用:“在 2024 年接受《纽约时报》采访时,她提出了……”一条具体的引用胜过四个媒体名称。
浅层的 -ing 分析
  • 把一串现在分词当作伪分析:“象征着该地区对进步的承诺,反映了数十年的投资,并展现了合作新时代。”这些话毫无信息。改用具体事实,或者直接删掉。
宣传性语言
  • AI 默认使用旅游宣传册式的文风:“坐落于令人叹为观止的山麓之中”“充满活力的创新中心”“蓬勃发展的生态系统”。换成平实的描述:“位于 Gonder 地区的一座小镇”“有 12 家初创公司”。如果你不会在日常对话中这么说,就删掉。
公式化的挑战描述
  • “尽管面临挑战,[主题]仍持续蓬勃发展”或“尽管遭遇阻力,该组织依然坚韧不拔。”这类话毫无实质内容。说清楚具体挑战和实际应对措施,或者删掉整句话。
虚假的范围跨度
  • AI 会把无关的两端配对,制造覆盖面广泛的假象:“从大爆炸到暗物质”“从古代文明到现代初创公司”。这些说法看似面面俱到,实则毫无信息。列出实际涉及的主题,或者只选最重要的一个。
行内标题式列表
  • 项目符号列表中的每一项都以重复自身内容的粗体标题开头:“性能: 性能有所提升……”去掉粗体标题,直接陈述要点。如果列表项确实需要标题,那么它们可能更适合写成段落。
标题式大小写
  • AI 会过度使用标题式大小写:“战略谈判与重要合作伙伴关系”,而不是“战略谈判与重要合作伙伴关系”(英文形式为 “Strategic negotiations and key partnerships”)。小标题应使用句式大小写。只有整篇内容的主标题(如果需要)才使用标题式大小写。
截止式免责声明
  • “由于可用信息有限,具体细节并不清楚”“截至我上次更新时”“我无法访问实时数据。”这些是模型能力限制泄漏到正文中的表述。要么查明信息,要么删掉这类保留说法。绝不要发布承认作者没有查过资料的句子。
夸大新颖性
  • AI 文本会把已有概念说成是说话者发明或发现的:“他提出了一个术语”“她创造了这个说法”“一个没人命名过的概念”“一个没人谈论过的失效模式”。实际上,对话中的大多数想法都是对现有概念的应用,而非发明。
  • 这会带来两个问题。首先,这在事实层面风险很高:如果这个概念已经有维基百科页面,或去年就有相关会议演讲,声称它是新颖的会让作者显得孤陋寡闻。其次,这种说法会以一种像宣传而非分析的方式吹捧主题人物。
  • 改进方法:描述这个人如何运用该概念,而不是说他们发现了它。例如,与其说“Michel 提出了一个我以前没听过的术语:上下文投毒”,不如说“Michel 讲解了上下文投毒在实际中的运作方式”。如果不确定某事是否新颖,就假设它并不新颖,并据此表述。
  • 相关的待标记模式:“没人命名过的失效模式”“没人谈论过的问题”“所有人都忽略的洞见”“没人告诉你的事”。这些都是吸引互动的噱头式表述,声称某种知识鲜为人知,但事实并非如此。
情感平淡
  • AI 声称自己有情绪,却没有通过文字传达出来:“最让我惊讶的是”“我发现……时感到非常着迷”“让我印象深刻的是”“我很高兴得知”“最有趣的部分”。
  • 有两个问题。第一,这是只说不展示:如果某件事确实令人惊讶,读者应该能从内容中感受到,而不是听作者宣布。第二,这些短语被过度用于列表引言和过渡语中。它们是披着情绪外衣的填充内容。
  • 这种模式不一定都是 AI 造成的,也可能是人类写作者懒得动脑、自动应付的表现。无论哪种情况,都应标记出来。
  • 解决办法不是“永远别说惊讶”,而是:如果你声称自己有某种情绪,周围的文字就应该让这种情绪名副其实。否则,就删掉这种说法,直接呈现事情本身。
  • 相关模式:“感受不同” / “感觉不一样”。AI 用流行口语来走捷径,让自己听起来平易近人,却没有真正铺垫情绪变化。如果某件事确实影响了你,就描述它如何影响你。否则就删掉。
虚假的让步结构
  • “虽然 X 令人印象深刻,但 Y 仍然是个挑战”或“尽管 X 已取得进展,Y 仍是个悬而未决的问题。”AI 用这种表达营造平衡感,却没有真正权衡利弊。两部分都很含糊。要么具体说明让步的内容(指出什么令人印象深刻,以及真正的挑战是什么),要么选边并展开论证。
用反问开头
  • “但这对开发者意味着什么?” / “那么你为什么要在意?” / “接下来呢?”AI 用反问拖延,迟迟不进入重点。如果你知道答案,就直接说。反问需要有力铺垫,不能只是拿来充当章节过渡。
括号内的含糊措辞
  • “(而且 Z 的重要性日益凸显)” / “(或者更准确地说,是 Y)” / “(也许更重要的是,W)”AI 插入括号补充语,营造细致周全的感觉,却不愿明确表态。如果补充内容很重要,就另写一句。如果不重要,就删掉。
虚增编号列表
  • “三个关键要点” / “五件须知” / “以下是最重要的七项”AI 默认使用编号列表,因为它们在结构上稳妥。只有当内容确实包含这么多个彼此独立、并列的项目时,才使用编号列表。如果只是为了凑数,列表就不该存在。
推理链残留
  • “让我一步一步思考”“拆解一下”“系统地分析”“步骤 1:”“以下是我的思路”“首先,我们来考虑”“按逻辑推演”——这些都是思维链推理过程泄露到公开文本中的残留。读者不需要看到思考过程的脚手架。先陈述结论,再给出证据。
  • 也要留意那些读起来像内部独白、而不是面向读者的论证的编号推理步骤。
谄媚语气
  • “好问题!”“说得太好了!”“你完全正确!”“这是个非常有见地的观察。”——这些是聊天界面里的互动式褒奖,不适合写作。应全部删除。
  • 这与聊天机器人痕迹不同:谄媚专门用于肯定提问者或读者,而不只是表现得乐于助人。
确认式复述
  • “你问的是……” “关于是否……这个问题” “回答你的问题” “这是个好问题。……”——AI 在回答前重述提示词。在写作中,这纯属填充内容。读者知道自己问了什么,直接回答即可。
  • 相关模式:在某一节开头概述上一节的内容。如果结构清晰,读者不需要回顾。
表示置信度的短语
  • “值得注意的是”,“有趣的是”,“令人惊讶的是”,“重要的是”,“意义重大的是”,“值得一提的是”,“当然”,“毫无疑问”,“毋庸置疑”——AI 用这些短语来暗示读者该如何看待某个事实,而不是让事实本身说明问题。
  • “有意思的是”,“有趣的部分在这里”,“以下是我觉得有意思的部分”——这些提示会引导读者预先判断重要性。后面确实跟着令人意外的数据时,这样写没问题;但如果只是引出对显而易见内容的重述(这是 AI 的默认做法),就不合适。
  • 一篇 2,000 字的文章里出现一次“值得注意的是”没问题。500 字里出现三次,就是 AI 式的强调堆叠。应根据出现频率来标记。
结构过度
  • 短文中的标题太多:300 字以内有 3 个以上标题,几乎总是 AI 为了显得有条理而添加的。合并章节,或改用行文过渡。
  • 列表项太多:200 字以内有 8 条或更多项目符号,说明内容更适合写成段落,而不是列表。
  • 公式化的章节标题:“概述”、“要点”、“摘要”、“结论”、“引言”——这些都是 AI 默认的结构框架。标题应具体说明接下来要讲什么。
节奏与一致性

这些问题并非单个词语或短语的问题,而是文本整体行文方式上的规律。AI 写作像节拍器;人类写作则富有变化。

结构是最重要的检测信号。 AI 检测工具(包括使用 2,800 万份人类文档训练分类器的 Pangram)对结构规律性的权重,高于词汇。句式结构一致、节奏均匀、措辞对称,这些特征比替换几个被标记的词更难掩饰。如果你替换了 Tier 1 列表中的所有词语,却不改变节奏,文本读起来仍会像 AI 生成的。

  • 句长一致:如果大多数句子都在 15–25 个词之间,文本听起来就会很机械。长短句要交替使用:加入简短有力的句子(3–8 个词),也加入更舒展的句子(20 个词以上)。也可以使用不完整句。用问句打破单调。
  • 段落长度一致:如果每个段落都由 3–5 句话组成,且篇幅大致相同,就要有意改变。某些段落可以只有一句话,有些则可以更长。
  • 词汇重复与同义词轮换:AI 要么机械地重复同一个词,要么刻意轮换同义词。人类写作者会在用词恰当时重复,在自然的情况下变换表达——没有固定公式。
  • 朗读测试:如果文本听起来可以直接由文字转语音引擎朗读而毫无违和感,那它可能过于刻板。人类写作的节奏不会像机器人那样流畅。
  • 缺少第一人称视角:在合适的地方,作者应表达观点、偏好和感受。AI 总是过于中立。如果文章本来就应该有鲜明的表达风格,却没有“我认为”、“以我的经验来看”或明确的偏好,这本身就是 AI 写作的信号。
  • 过度润色:把所有不规整之处都大幅删改,可能会让人类写作更接近 AI 的统计特征。自然的不流畅、个人化的选词以及不均匀的节奏,能让文本不被归类为“AI 生成”。不要为了追求行文工整而磨掉所有个性。这项技能应让写作更像人,而不是更不像人——如果把每条规则都执行到最严格的程度,就有可能造成你想避免的那种刻板一致。
何时应从头重写,何时应局部修补

如果文本在多个类别中出现 5 个或更多被标记的词汇,触发 3 个或更多不同类别的模式,而且句子和段落长度一致,那么逐句修补无法解决问题——结构本身就是 AI 生成的。建议完整重写:先用一句话说清核心观点,再从头组织内容。


严重程度分级

并非所有 AI 写作痕迹都同等严重。快速检查或分流大型文档时,应按严重程度分级优先处理:

P0 � 损害可信度的问题(立即修正)
  • 截止时间免责声明(“截至我上次更新时”)
  • 聊天机器人痕迹(“希望这能帮到你!”、“好问题!”)
  • 没有来源的模糊归因(“专家认为”)
  • 夸大日常事件的重要性
P1 � 明显的 AI 痕迹(发布前修正)
  • 违反禁用词列表(delve、leverage、harness、robust 等)
  • 模板化短语和填空式句式
  • 以“Let's”开头的过渡句
  • 在同一段中反复替换同义词
  • 模式化开场白(“在快速发展的……世界中”)
  • 过度使用粗体
  • 破折号使用频率过高(每 1,000 个词超过 1 个)
P2 � 文风润色(有时间时修正)
  • 泛泛的结尾(“未来一片光明”)
  • 强迫性地使用三项并列
  • 段落长度过于一致
  • 回避系动词(使用“充当”“具有”“拥有”等表达)
  • 过渡短语(此外、而且、另外)

快速检查时使用 P0+P1。完整审核涵盖全部三个级别。


自我指涉豁免

在撰写关于 AI 写作模式的内容时(博客文章、教程、本文件这类技能文档),引用的示例不应被标记。引号内、代码块中或明确标注为示例的文本(例如“AI 可能会这样写……”)不应改写。只标记作者自己行文中出现的模式,不标记所引用的不当写作示例。


上下文配置

传入可选的上下文提示,以调整规则的严格程度。如果未指定上下文,则根据内容线索自动检测(短文 + 话题标签 = 社交媒体,代码块 = 技术内容,称呼语 = 电子邮件,默认 = 博客)。

配置定义

linkedin � 短篇社交内容。简洁有力的片段式表达和视觉排版很重要。 blog � 默认。标准长篇文章。所有规则均按最高严格程度执行。 technical-blog � 含代码、架构和 API 的长篇文章。技术术语可不受限制。 investor-email � 面向高信任度受众。全面从严;宣传性语言是最大的风险。 docs � 文档、README、指南。清晰度优先于文风。 casual � Slack 消息、内部笔记、简短回复。只指出最严重的问题。

容忍度矩阵

表格中未列出的规则在所有配置下均完全适用。

规则linkedinblogtechnical-bloginvestor-emaildocscasual
长破折号宽松(每篇帖子可用 2 个)严格严格严格宽松跳过
过度使用粗体宽松(可用粗体突出吸引点)严格严格严格宽松跳过
标题中的表情符号宽松(行尾可用 1–2 个)严格严格严格跳过跳过
项目符号过多跳过(列表适用于 LinkedIn)严格宽松(技术列表可以)严格跳过(文档中常用列表)跳过
模糊措辞严格严格宽松(技术内容中使用“可能”是准确的)严格宽松跳过
词语表(完整列表)严格严格部分适用(见下文)严格宽松仅 P0
宣传性语言宽松(适当的推介可以接受)严格严格特别严格严格跳过
夸大重要性严格严格严格特别严格宽松跳过
避用系词跳过严格宽松严格跳过跳过
段落长度统一跳过(短篇内容)严格严格严格宽松跳过
编号列表膨胀宽松严格宽松严格跳过跳过
反问句宽松(可用 1 个作为吸引点)严格严格严格严格跳过
过渡短语跳过(短篇内容)严格严格严格宽松跳过
泛泛的结尾跳过严格严格特别严格跳过跳过

**Technical-blog 词语表例外:**这些词语在技术语境中具有合理的技术含义,不应被标记:robust、comprehensive、seamless、ecosystem、leverage(讨论实际的平台杠杆效应/API 时)、facilitate、underpin、streamline。仍需标记:delve、tapestry、beacon、embark、testament to、game-changer、harness。

**“特别严格”**表示:即使是边缘情况也要标记。在投资者邮件中,哪怕只出现一次“thriving ecosystem”,也可能削弱整封邮件的说服力。

**“跳过”**表示:不审核此配置下的这一类别。该规则不适用,或不值得修改。

自动检测提示

未指定上下文时,根据以下信号推断:

信号推断的上下文
少于 300 个词,且包含标签或提及linkedin
代码块、API 引用或技术架构technical-blog
称呼(“Hi [name]”、“Dear”)加上投资者/筹资相关内容investor-email
分步说明、参数文档、README 结构docs
没有明显信号blog(最稳妥的默认选项——适用所有规则)

如果自动检测结果不合适,请说明你采用的配置及原因。用户可以覆盖该设置。


输出格式

改写模式(默认)

回复分为四个部分:

1. 发现的问题 用项目符号列出发现的每一处 AI 腔,并引用有问题的文本。

2. 改写后的版本 提供完整的改写内容。保留原有结构、意图和所有具体技术细节。只修改指南要求调整的内容。

3. 修改内容 简要总结主要修改。无需逐词说明,只需说明有意义的修改。

4. 第二轮审核 重新阅读第 2 部分的改写内容。找出首轮后仍残留的 AI 痕迹——重复使用的过渡语、仍然存在的夸大表述、避用系词、填充语,以及上述类别中的其他问题。修正后,将修改后的文本直接放在此处,并说明本轮做了哪些修改。如果改写内容没有问题,请说明这一点。

检测模式

请分为两个部分回复:

1. 发现的问题 用项目符号列出识别出的所有 AI 腔,引用有问题的原文。按严重程度(P0、P1、P2)分组。

2. 评估 针对每项标记,说明这是明显的问题还是见仁见智。有些与 AI 相关的表达模式也是有效的写作技巧——段落长度整齐划一是个问题,但恰到好处的“然而”并非如此。指出哪些标记的内容作者肯定应该修改,哪些值得再斟酌,但结合上下文也可能没问题。如果文本没有问题,请直接说明。


语气校准

目标是让文字读起来像是人写的。直接、具体。用文字展现自信,而不是声称自己自信。

人类化改写的五项原则:

  1. 变换句子长度——长短句交错。也可以使用不完整句。
  2. 具体明确——用数字、名称、日期或示例替换模糊的说法。
  3. 展现个性——在合适的地方使用第一人称、表达偏好、展现真实感受。
  4. 减少中立措辞——人有自己的看法。文章需要表明立场时,就明确表态。
  5. 让强调名副其实——不要告诉读者某件事很有意思,要让它变得有意思。

如果原文已经写得很好,就直说,只做必要的删改。不要为了过度编辑而编辑。

替换表提供的是默认建议,不是硬性要求。如果被标记的词在上下文中明显合适,就保留。

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