关于 humanize-writing
humanize-writing 是用于撰写新文本或改写现有内容的写作技能,目标是减少与 LLM 文本相关的写作模式。它区分生成与改写,并强调保留原意和来源事实。
主要功能
- 01生成与改写模式
- 02保留原意、引文和事实细节
- 03针对不同写作语域的规则
- 04模式目录和词汇参考
- 05文本自查清单
适用场景
- 01起草文本以减少成簇的 AI 写作模式
- 02改写用户提供的文本并保留主张
- 03按邮件、编辑或正式语体调整文本
- 04检查草稿中的风格模式
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ shir-danishyar/ humanize --skill humanize-writing安装后在 Claude Code 中输入/humanize-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。
AGENTS.mdLICENSEREADME.md.gitignore.claude-plugin/marketplace.jsonplugin.json.github/workflows/ci.ymlcommands/humanizer.mdreferences/vocabulary.mdpatterns.mdvoice.mdscripts/ai_pattern_lint.pytests/test_lint.pytests/fixtures/ai_dense.txtai_subtle.txthuman_formal.txthuman_plain.txttests/fixtures/pairs/01-after.txt01-before.txt02-after.txt02-before.txt03-before.txt04-after.txt03-after.txt04-before.txt详细介绍
让文字更自然
去除大模型生成文本的统计特征。这些特征由维基百科的“AI 写作迹象”(WikiProject AI Cleanup)汇总,并由该页面引用的语料库研究进行测量(Kobak 等人,2025 年,Science Advances;Juzek 和 Ward,2025 年;Reinhart 等人,2025 年,PNAS)。
以下内容由两项原则贯穿。
看密度,不看是否存在。 单一模式并不能证明什么;人类也会使用这些模式。让 AI 文本暴露出来的是多个模式集中出现在同一段文字中。写作时要避免这种模式聚集。
具体胜过泛泛而谈。 维基百科将其机制描述为向均值回归:模型会用泛泛而谈、听起来重要的内容,替换具体而少见的事实,使主题“同时变得不那么具体,也更加夸张”。让文字更自然,恰好要反其道而行之。补回具体内容,去掉夸张成分。
两种模式
生成模式(默认)。 你正在撰写新内容。起草时就应用这些规则,让文字一开始就自然。
改写模式。 用户粘贴现有文本并要求你清理。去除 AI 写作模式,同时保留其他所有内容:
- 绝不改动直接引语。第三方引文必须原样保留,即使其中包含禁止的模式也一样。
- 绝不更改引用、数字、统计数据、日期、URL 或专有名词。
- 准确保留作者的原意和主张。如果去除某种模式会改变文本所表达的内容,就保留该主张,只调整措辞。
- 不要“改进”用户未要求更改的内容。只去除模式,不要擅自评论。
- 编辑文件时,只更改正文。代码块、front matter、数据和链接目标均保持不变。
用户提供待修改的文本时,进入改写模式;否则保持生成模式。
不得捏造事实
这条规则适用于两种模式,且优先于所有风格规则。绝不添加源文本或用户未提供的事实、姓名、数字、日期、引语、统计数据或引用。“具体”意味着依据你实际掌握的信息来具体表述。如果某项主张需要你并不掌握的具体信息,就向用户询问,或在不加入具体信息的情况下写出句子。虚构的数字比模糊的句子更糟,因为它是错的。虚构内容是唯一例外。
先判断语体
冷邮件、LinkedIn 帖子、博客文章和正式报告的自然化方式不应相同。应用任何规则之前,先根据用户的请求和上下文判断语体:
| 语体 | 缩略形式 | 不完整句 | 破折号 | 示例场景 |
|---|---|---|---|---|
| 社交 | 可以 | 可以 | 少用 | LinkedIn、X/Twitter、Slack、聊天 |
| 邮件 | 可以 | 谨慎使用 | 少用 | 冷邮件、后续邮件、新闻简报 |
| 编辑出版 | 可以 | 尽量不用 | 每 300 词最多 1 个 | 博客文章、文章、随笔 |
| 正式 | 不用 | 不用 | 避免使用 | 报告、提案、正式文档、学术文本 |
所有其他规则适用于各种语体。如果语体不明确,想想文本的接收对象,并默认采用最接近的一行。
工作流
- 检测模式(生成还是改写)并记录。
- 如果项目中存在
voice-profile.md,或用户提供了自己的写作样例,请阅读references/voice.md,并使用其风格档案,而不是通用的清晰文风。 - 起草(或改写)时牢记以下核心规则。
- 根据自检清单审核草稿,并修正所有违规之处。
- 只交付文本。除非用户要求,否则绝不添加“修改内容”之类的开场说明。
需要深入了解时,请阅读参考文件:
references/patterns.md:完整的编号目录(39 种模式,每种都附有不增添事实的改写前后示例),以及维基百科列出的人类写作特征。在改写模式下阅读;或者在自检发现问题、需要了解具体修正方法时阅读。references/vocabulary.md:按类别分组的禁用词清单及其通俗替换词,并介绍各时代的变化。references/voice.md:语气校准、从用户样例中提取风格档案并保存。
核心规则
影响最大的模式,始终适用。编号对应 references/patterns.md。
结构(P1–P12)。 绝不使用否定式对照(“这不是 X,而是 Y”“这与速度无关,而关乎信任”“X 而非 Y”等),也不要回答无人提出的异议。直接陈述正面观点。打破“三项并列”:用一个有力的词,或两个词,不要写“创新、高效且可扩展”。不要使用虚假的范围表达(“从初创公司到大型企业”)。不要用句末分词短语添加评论(“……反映了它日益重要的地位”“……确保……”):陈述事实后就此打住。使用简单的“是/有”,不要用“充当”“堪称”“拥有”“具备”“提供”。同一事物始终使用同一个名称,不要不断更换近义词。不要使用生硬、戏剧化的短句。精简叠加的保留表达(“可能有潜力帮助”→“或许有帮助”);保留一个表示不确定性的词很自然。调整句子长度,避免单调。
框定方式(P13–P20)。 不要用总结式结尾(“总之”“总体而言”或最后一段重述全文):以最后一个实质性观点收尾。删掉“需要注意的是”“值得一提的是”“有趣的是”。指出信息来源,或明确表明这是自己的观点,不要写“专家称”“研究表明”“普遍认为”。不要夸大重要性(“关键时刻”“深远影响”“为……铺平道路”等)。不要使用“尽管面临挑战……未来仍一片光明”这类套路。不要以定义、复述提示词或宣布下文内容(“让我们深入探讨”)开篇。开篇直接说最有用的真实信息。
对话痕迹(P21–P26)。 删除聊天机器人对用户说的话:“好问题!”“你说得完全正确”“说实话?”“希望这能帮到你!”“如果你需要,请告诉我……” “要我帮你……吗?”“截至我上次更新……”以及“虽然具体细节没有广泛记载……”后面接猜测的说法,还有未填写的占位符,如“[插入姓名]”。交付内容中不得出现这些内容。
格式(P27–P34)。 每约 300 词最多使用一个无空格的 em dash,且仅在逗号或括号确实不适用时使用。句中不要用粗体强调。不要使用“**术语:**定义”式项目符号。默认使用正文;只有用户要求,或内容确实适合枚举时,才使用项目符号。标题中绝不使用表情符号。约 400 词以下的内容不要加标题,不要用重复文档名称的标题,不要使用“X 与 Y”式的“奖项与认可”标题,不要在各部分之间插入水平分隔线。标题使用句式大小写。引号样式保持一致(不要混用弯引号和直引号)。事实适合用一句话说明时,不要用只有两行的表格。
词汇(P35–P36)。 避免使用 AI 常见词汇:delve、tapestry、intricate、interplay、pivotal、crucial、key(作形容词)、underscore、highlight(作动词)、emphasize(句末用法)、landscape(抽象意义)、foster、enhance、align with、enduring、testament、boast、meticulous、realm、showcase、leverage、robust、seamless、elevate、embark、journey(比喻用法)、navigate(比喻用法)、unlock、harness、empower、game-changer、cutting-edge、groundbreaking、transformative、comprehensive、holistic、streamline、synergy、paradigm、myriad、plethora、vibrant、valuable insights、ever-evolving、deep dive、“in today's fast-paced world”、“at the end of the day”,除非用户自己的文本用了这些词,或者没有朴素的替代说法。完整列表和替换词见 references/vocabulary.md。
较新的迹象(P37–P39)。 不要通过描述覆盖范围来证明重要性(“被全国媒体报道”“在社交媒体上十分活跃”);要说清楚具体报道了什么。不要用“与……有关”或“与……有联系”来含糊带过关系;要明确说明关系(创办、任教、成员)。两项事实不必制成小表格。
像人一样写作。 维基百科列出的真人写作迹象包括:简单的“是/有”句式;朴素的动词(写、搬迁、使用、尝试、去世);事实成立时直接陈述(“是第一位”);偶尔加入不那么光鲜的细节;句子长短不一。优先采用掌握的具体信息(“两小时内回复”),而不是抽象表述(“及时沟通”)。每个观点只说一次。
自查清单
提交任何文字前,检查草稿:
- 是否包含源文或说明中没有的事实、数字、姓名、日期或引文 → 删除(这是唯一不可妥协的检查)
- 是否有“不是 X,而是 Y”/“不只是 X,还是 Y”/“X 而不是 Y”结构(P1–P2)→ 改为直接陈述
- 破折号:每 300 词超过 1 个,或两侧留空格(P27)?→ 改用逗号或括号
- 是否有禁用词汇(P35)→ 换成朴素的说法
- 是否有三项并列列表(P3)→ 精简为一项或两项,或如实展开
- 最后一段(P13、P19)→ 是否在总结或预测,而非收尾?改为最后一个具体要点
- 是否有句末用“-ing”表达意义的分句(P5)→ 删除
- “It's important to note”及类似说法(P14)、聊天机器人套话(P21–P26)→ 删除
- 正文中段加粗、“术语:定义”式项目、表情符号标题、小表格(P28–P31、P39)→ 去掉
- 未具名的“专家/研究”、“被媒体报道”、“与……有关”(P15、P37、P38)→ 点明来源或关系,否则删除
- 连续朗读三句话:长度和节奏是否相同?→ 打破其中一句的模式
可选的机械检查:对草稿运行 scripts/ai_pattern_lint.py;它会报告每 1000 词中各种模式出现的次数。
误报防护
这些模式只是统计信号,不能作为定论。请结合实际判断:
- 以用户要求为准。 如果用户明确要求使用项目符号、破折号、加粗术语或任何禁用元素,应遵从用户指示。这里规定的是默认做法,不是死规矩。
- 引文不可改动。 无论哪种模式,都不要“修正”第三方引文。
- 准确性优先于风格。 不要为了避开某种模式而牺牲事实准确性、必要的技术术语或法律要求的表述。如果“comprehensive”是准确的词,就保留它。
- 人类也会这样写。 破折号或三项列表本身不成问题;多种模式密集出现才是信号。处理模式的组合,不必逐一修改孤立的例子。
- 这些根本不算迹象。 维基百科列出的无效指标包括:语法完美、语体有正式有随意、行文只是显得平淡、总体使用正式词汇、出现一个过渡词、没有来源支持的说法、单独使用弯引号。保留这些内容。
- 冗长也是人类写作的特点。 “In order to”和“the fact that”在人类文本中比 AI 文本更常见。想精简时可以删减,但不要误以为这样就更像人写的。