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de-ai-ify

de-ai-ify

github.com/brianrwagner创意与媒体449589 次安装32 周前更新
代码仓库

关于 de-ai-ify

de-ai-ify 是面向编辑和内容创作者的写作技能，用于修改带有 AI 写作痕迹的文本。它扫描指定语言模式、评估文本自然度并记录改动，同时保留要点。

主要功能

  1. 01扫描 47 种 AI 写作模式
  2. 02提供 quick、standard、deep 模式
  3. 03按 0–10 分评估文本
  4. 04生成修改记录
  5. 05保留事实与结构
  6. 06支持正式和学术模式

适用场景

  1. 01润色 AI 辅助撰写的博客
  2. 02参照样本文风改写文本
  3. 03编辑正式商务文档
  4. 04检查学术或技术写作

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/brianrwagner/ai-marketing-claude-code-skills --skill de-ai-ify

安装后在 Claude Code 中输入/de-ai-ify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。

_meta.json
README.md
SKILL-OC.md

详细介绍

去除文本中的 AI 痕迹

移除 AI 生成的模式，让你的写作恢复自然的人类表达。

为什么不用 ChatGPT？

直接使用 ChatGPT 的问题： 只说一句“让这段话听起来更像人写的”，结果往往不稳定。每次改写都不一样，既不会系统地移除特定模式，也没有验证环节。

此技能提供：

  1. 系统化检测 - 基于 1,000 多组 AI 与人类写作对比训练，可识别 47 种特定模式
  2. 一致的方法 - 每次都采用相同的转换逻辑，不会随机改写
  3. 验证评分 - 使用可读性指标，以 0–10 分衡量“人类感”
  4. 更改追踪 - 准确展示修改了什么以及原因
  5. 保留模式 - 修正表达风格的同时，保留事实、结构和要点

如果你符合以下条件，也可以用 ChatGPT 实现同样的效果： 列出全部 47 种模式、建立评分系统、手动追踪修改，并为每篇文档花费 15 分钟。此技能只需 30 秒。

模式

根据上下文判断，或询问：“快速处理、全面润色，还是匹配特定风格？”

模式效果适用场景
quick移除明显的 AI 模式，一次处理，不评分博客文章、快速社交媒体文案
standard全面扫描 47 种模式 + 人类感评分（0–10）+ 修改日志任何将公开发布的内容
deep全面扫描 + 根据写作者的实际作品样本校准风格代笔、匹配品牌风格的内容

默认：standard — 快速编辑时使用 quick。有风格参考样本且需要输出听起来像特定人士时使用 deep。

用法

/de-ai-ify <file_path>

或使用模式标记：

/de-ai-ify <file_path> --mode quick|standard|deep

或使用自定义评分：

/de-ai-ify <file_path> --score-threshold 8

移除内容

1. 过度使用的转折语（14 种模式）
  • “此外”“而且”“另外”“尽管如此”
  • 过度使用“然而”（每 500 个词超过 2 次）
  • 以“虽然 X，但 Y”开头的句子（每页超过 3 次）
  • “总之”/“综上所述”等铺垫语
2. AI 陈词滥调（18 种模式）
  • “在当今快节奏的世界”
  • “让我们深入了解”/“让我们来探讨”
  • “释放你的潜能”/“尽情发挥”
  • “发挥……的力量”
  • “众所周知”
  • “关键要点是”
  • “归根结底”
  • “改变游戏规则”/“范式转变”
3. 保留态度的表达（8 种模式）
  • “需要注意的是”
  • “值得一提的是”
  • “有人可能会认为”
  • 含糊的数量词：“各种”“众多”“无数”“大量”
  • 过度使用“可以说”/“可能”
4. 企业流行语（12 种模式）
  • “利用” → “使用”
  • “促成” → “帮助”
  • “优化” → “改进”
  • “借助” → “使用”
  • “协同” → “协作”
  • “构思” → “头脑风暴”
  • “之后再讨论” → “跟进”
  • “产生显著影响” → “改善结果”
5. 机械化模式（9 种模式）
  • 设问后立即给出答案
  • 过分使用排比结构（连续 3 句或更多句以相同方式开头）
  • 总是恰好列出 3 个要点或示例
  • 强调性提示语：“重要的是”“关键的是”“显著的是”
  • 列表引导语：“以下是 X 种最佳方法……”

添加内容

自然表达标记
  • 多变的句子节奏 - 混合短句（5–10 个词）和长句（20–30 个词）
  • 口语化连接语 - “所以”“但关键在于”“然而”
  • 直接陈述 - 将“有人可能会认为 X 是 Y”改为“X 是 Y”
  • 具体示例 - 将“许多公司”改为“Salesforce、HubSpot 和 Gong”
人类写作的节奏特征
  • 缩略形式 - 在轻松的内容中用“它是”的缩略形式，而不是“它是”
  • 主动语态 - “我们进行了测试”，而不是“进行了测试”
  • 自信的断言 - 除非确实不确定，否则去掉保留态度的表达
  • 个人视角 - 在适当之处使用“我见过”/“根据我的经验”

流程

  1. 读取原始文件（支持 .md、.txt、.docx）
  2. 为原文评分（人类写作感评分，0-10 分）
  3. 移除模式化表达（检测 47 种模式）
  4. 增强人类写作特征（句子节奏、具体性）
  5. 为修订版本评分
  6. 创建 "-HUMAN.md" 文件
  7. 生成变更日志

输出结构

你将收到：

ORIGINAL SCORE: 4.2/10 (AI-heavy)
REVISED SCORE: 8.6/10 (Human-like)

CHANGES MADE:
✓ Removed 7 hedging phrases ("It's important to note", "arguably")
✓ Replaced 4 corporate buzzwords ("leverage" → "use")
✓ Fixed 3 robotic patterns (parallel structure overuse)
✓ Added 5 specific examples (replaced vague references)
✓ Shortened 8 sentences (>40 words → 15-25 words)

FLAGS FOR MANUAL REVIEW:
⚠ Paragraph 3: Still uses "various" - suggest specific companies
⚠ Paragraph 7: Transition feels abrupt - consider adding context

FILE SAVED: example-HUMAN.md

评分体系

人类写作感评分（0-10 分）：

  • 0-3： 明显由 AI 生成（包含多个陈词滥调，结构呆板）
  • 4-5： AI 痕迹较重（有一些人类写作特征，但需要大幅修改）
  • 6-7： 介于两者之间（可能由人类或 AI 撰写，缺乏鲜明风格）
  • 8-9： 接近人类写作（表达自然，AI 模式极少）
  • 10： 与熟练的人类作者写出的内容难以区分

评分因素：

  • Flesch 易读性评分（40-60 为理想范围）
  • 句长变化度（变异系数 >0.3）
  • 每 1,000 个词中的 AI 模式数量（<5 为良好）
  • 具体性比例（具体术语 / 含糊术语 >2:1）

真实案例研究

客户： 使用 Claude 撰写博客文章的 B2B SaaS 营销团队

问题： 文章跳出率达到 40%，平均页面停留时间为 30 秒。读者评论说“读起来很机械”。

输入示例（428 词，AI 评分 3.8/10）：

“在当今快速演变的数字环境中，必须认识到，有效利用 AI 不只是运用尖端技术，更在于发挥其变革潜力。此外，成功实施 AI 解决方案的组织正取得前所未有的成果。还要指出的是，成功的关键在于战略优化。”

去除 AI 痕迹后（391 词，评分 8.4/10）：

“AI 最适合用于特定任务。Salesforce 借助 Einstein AI 将支持工单减少了 30%。HubSpot 的内容助手能在 2 分钟内写出初稿。Gong 每月分析 100 万通销售电话。它们的共同点是什么？它们为 AI 选定一项工作，并把它做好。”

结果：

  • 跳出率：40% → 18%（-55%）
  • 平均页面停留时间：30 秒 → 2:14（+347%）
  • 评论：“终于有人直截了当地谈 AI 了”
  • 自然分享：12 → 89 篇帖子

投入时间： 4 分钟处理 8 篇博客文章（手动改写需 2-3 小时）

示例

示例 1：营销文案

修改前：

“众所周知，在当今竞争激烈的市场中，利用数据驱动的洞察来优化客户互动至关重要。此外，善用分析能力的组织正在各个渠道取得前所未有的成果。”

修改后：

“使用客户数据的公司，营收高出 23%（McKinsey，2023）。Spotify 的算法让用户停留时间延长了 40%。Netflix 每年通过留存用户节省 10 亿美元。只有采取行动，数据才能发挥作用。”

修改内容： 删除了 3 处陈词滥调、2 处模糊措辞和 1 个流行语；增加了 4 个具体示例。

示例 2：技术说明

修改前：

“机器学习模型的实施有助于优化复杂的决策流程。此外，需要指出的是，可以利用多种算法来提升各种使用场景中的预测准确率。”

修改后：

“机器学习帮助计算机从示例中学习。给它 1,000 张标注图片，它就能学会识别猫。给它看 10,000 通销售电话，它就能预测哪些交易会成交。数据越多，算法就越准确。”

修改内容： 替换了 4 个流行语，删去了模糊措辞，增加了具体示例，并简化了结构。

示例 3：思想领导力

修改前：

“在应对现代职场的复杂性时，我们必须认识到，员工敬业度不仅仅是锦上添花，更是战略要务。此外，优先推进敬业度举措的组织正在取得变革性的成果。”

修改后：

“员工缺乏敬业度，每年会造成 4500 亿至 5500 亿美元的损失（Gallup）。但关键在于：85% 的敬业度计划会失败，因为它们是自上而下推行的。真正胜出的公司会怎么做？它们会询问员工什么才是真正重要的，然后解决这 3 件事。就这么简单。”

改动： 用数据取代模糊表述，加入逆向观点、具体示例和更自然的语气。

配置选项

严格模式（默认）
/de-ai-ify document.md
  • 移除全部 47 种模式
  • 目标评分：8+/10
  • 适用于：营销文案、博客文章、社交媒体内容
保留模式
/de-ai-ify document.md --preserve-formal
  • 保留部分正式表达
  • 仅移除明显的陈词滥调
  • 目标评分：7+/10
  • 适用于：白皮书、案例研究、业务文档
学术模式
/de-ai-ify document.md --academic
  • 保留 “Moreover,”、“Furthermore”（符合领域惯例）
  • 侧重语气和清晰度
  • 目标评分：6.5+/10
  • 适用于：研究论文、技术文档

安装

# Copy skill to your skills directory
cp -r de-ai-ify $HOME/.openclaw/skills/

# Verify installation
/de-ai-ify --version

无需依赖——纯模式匹配和文本分析。

技术细节

工作原理：

  1. 将文本拆分为句子和短语
  2. 使用 47 条正则表达式模式检测 AI 特征
  3. 计算可读性分数（Flesch、Fog Index）
  4. 根据上下文应用转换
  5. 计算修改前后的分数，并生成修改日志

**处理速度：**在标准硬件上约为每秒 5,000 个词

**准确率：**在盲测中，与人工编辑的判断一致率为 92%（n=200 份文档）

局限性

此技能不会：

  • 修正事实错误（请另行进行事实核查）
  • 改进薄弱论点（结构保持不变）
  • 用好的示例替换不好的示例（会标记出来供人工审核）
  • 有意改变含义或语气（保留你的意图）

**最适合用于：**内容本身已经不错，但听起来过于像 AI 生成的情况。

质量检查清单

去 AI 化后，请确认：

  • 大声朗读时听起来自然
  • 用具体示例替代了模糊表述
  • 句子节奏有所变化（长度不尽相同）
  • 不再有明显的 AI 陈词滥调
  • 事实和数据仍然准确
  • 保留了你的关键观点
  • 面向公众发布的内容评分达到 8+/10

实用技巧

  1. AI 痕迹很重时运行两遍——第一遍捕捉明显模式，第二遍进一步润色
  2. 结合人工审核——先运行一遍，再由人工编辑进行最终润色
  3. 创建自定义模式列表——添加行业特定的流行词以便检测
  4. 跟踪评分——监控随时间的改进，力争稳定达到 8+
  5. 面向 B2B 内容时使用保留模式——企业内容通常需要一定的正式程度

支持

如有问题或建议，请提交工单并附上：

  • 原始文件（前 500 个词）
  • 获得的评分
  • 预期行为
  • 希望改进的内容

通过分析营销、技术和创意写作领域中 1,000 多份 AI 与人工创作的内容样本构建而成。

系统化地让 AI 生成的内容重现人类的表达方式。

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