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remove-ai-style

remove-ai-style

github.com/zc277584121营销与增长04.2k 次安装9 周前更新
代码仓库

关于 remove-ai-style

用于修改中文或英文文章,减少程式化的 AI 写作痕迹,同时保留事实、结构和作者语气。流程结合确定性分析器与上下文审阅,并要求编辑后再次扫描。

主要功能

  1. 01确定性文风分析
  2. 02结合上下文审阅发现
  3. 03保留原意的改写
  4. 04标点与对比句式限制
  5. 05编辑后的复扫与检查

适用场景

  1. 01修改待发布文章
  2. 02审阅标记出的文风模式
  3. 03去除程式化表达
  4. 04检查修改后仍存在的问题

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/zc277584121/marketing-skills --skill remove-ai-style

安装后在 Claude Code 中输入/remove-ai-style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。

references/
chinese.md
english.md
scripts/
analyze_ai_style.py

详细介绍

去除 AI 风格

采用两层工作流:

  1. 运行确定性分析器,定位可重复出现的词汇、标点、结构和助手残留信号。
  2. 阅读全文,并对规则无法处理的内容作出上下文判断。

采用一个有力的默认方案。在所有严重程度下修复已确认的问题,改写生硬的段落,并消除未标记的刻板节奏,同时保留事实、含义、必要结构和作者预期的语气。不要询问用户要选择哪种强度,也不要提供轻度、中度、重度或完整模式。

分析器的大多数命中项仍需结合上下文判断。有三类规则对于可编辑文本属于硬性发布要求:

  • 删除所有感叹号。
  • 删除所有破折号、连接号,以及用作破折号的双连字符。
  • 将所有刻板的二元对比改写为直接陈述,包括“不是……而是……”、“并非……更是……”、“看似……其实……”、“not just X but Y”及其近似表达。

编辑后,zh-exclamation 或 en-exclamation、zh-dash 或 en-dash,以及 zh-binary-contrast 或 en-binary-contrast 的计数必须为零。代码、URL、Markdown 目标,以及必须原样保留的源文本等受保护区域是唯一例外。不要以品牌热情、随意语气或作者惯用标点为由保留这些模式。

必需工作流

1. 确定输入和语言

优先使用 Markdown 文件的绝对路径。如果用户只提供文本,则通过标准输入将其传递给分析器。

根据文章判断使用中文还是英文。只有在自动检测结果错误或用户明确指定语言时,才覆盖自动检测结果。

完整加载对应的参考文档:

2. 运行确定性分析器

编辑前运行:

python3 <skill-root>/scripts/analyze_ai_style.py \
  <article-path> \
  --language auto \
  --format json

报告包含:

  • 稳定的问题 ID
  • 规则和类别
  • 严重程度
  • 行号和列号
  • 匹配文本
  • 局部上下文
  • 建议的处理方式
  • 重复规则和文档结构摘要

不要用复制的 grep 片段替代此命令。随附脚本是确定性检测逻辑的唯一实现。

3. 检查每一项问题

改写硬性规则类别中所有可编辑的问题。不要仅仅因为用法符合语法,就将这些问题归类为有意为之或误报。

将每个其他报告项归入以下类别之一:

  • confirmed:改写
  • intentional:因体裁或语气需要而保留
  • protected:因属于代码、源材料、结构或其他保留区域而不作改动
  • false_positive:不作改动
  • semantic_review:局部命中确实存在,但正确的修复方式取决于更广泛的上下文

阅读报告中的上下文,然后检查周围段落再作判断。不要在全文中批量替换短语。

4. 阅读完整的原文

始终阅读全文,除非用户明确要求只处理某个摘录。分析器无法可靠检测:

  • 使用新颖措辞的过多隐喻
  • 过于对称的论证结构
  • 使用不同词汇重复相同的段落逻辑
  • 人为堆叠的情绪升级
  • 听起来流畅却言之无物的模糊主张
  • 揣测读者想法,以及替读者总结要点的句子
  • “很清晰”或“很重要”等空洞的评价性形容词
  • 未提供机制、数字或示例却宣称某事很重要的主张
  • 体裁不匹配
  • 被削平的作者语气
  • 可疑的事实或引文

使用对应语言的参考文档完成这项语义审查。报告只是辅助定位的工具,不能替代阅读。

5. 记录受保护的结构

编辑前,记录必须保留的结构:

  • YAML frontmatter
  • 围栏代码块
  • 结构有意为之的 Markdown 表格
  • 图片和链接
  • HTML 注释
  • 完整的 VISUAL_TODO 块
  • 引用的源材料和引文

不要仅为让文字更自然而更改事实、数字、URL、代码、图片路径、TODO ID 或引文目标。

6. 大幅改写

根据上下文编辑,而不是逐句替换:

  • 优先写清楚具体主体、行动、机制和结果。先陈述事实,再给出判断;证据已经充分时,不要额外强调。
  • 删除关于写作本身的评论、揣测读者想法、泛泛的重要性论断、空洞的评价性形容词、助手残留内容和装饰性过渡语。
  • 只有在当前节奏显得不自然时才调整节奏;不要添加俚语、错误或随意的碎片句来模仿人类。
  • 保留有意为之的语气、技术准确性和符合文体的结构。判断可以与叙述并列,但每个判断都应有事实或机制作为依据。
  • 将已确认的发现尽可能彻底地消除。硬性约束规则的计数在受保护区域之外必须归零。

作为子代理处理文件时,直接编辑文件,然后返回简洁的修改报告。不要将改写工作委派给其他代理。

7. 再次运行分析器

编辑后,再次运行相同的命令,并比较前后的摘要。

最终重新扫描时使用硬性约束门槛:

python3 <skill-root>/scripts/analyze_ai_style.py \
  <article-path> \
  --language auto \
  --format json \
  --fail-on-hard-constraints

退出状态 2 表示扫描到的正文中仍至少有一个感叹号、破折号或公式化的二元对比。除非检查确认该匹配属于必须原样保留的源文本,否则应重写。

逐一检查所有剩余发现。非硬性约束的发现若属于有意保留、受保护、为确保准确性所必需,或已记录为误报,则可以保留。硬性约束的发现只有在受保护或必须原样保留时才可以保留。

最后,再通读一遍修订后的全文,检查连贯性和语气。发现数量减少并不能证明改写质量良好。

完成报告

返回:

  • 语言
  • 按严重程度统计的修改前后发现数量
  • 确认硬性约束规则计数已归零,或准确列出受保护的原文例外
  • 已处理的已确认规则
  • 保留的有意内容或受保护发现
  • 仅在完整通读时发现的重要语义变化
  • 确认受保护的 Markdown 结构均已保留
  • 需要人工核实的事实或引文问题

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