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
- 01确定性文风分析
- 02结合上下文审阅发现
- 03保留原意的改写
- 04标点与对比句式限制
- 05编辑后的复扫与检查
适用场景
- 01修改待发布文章
- 02审阅标记出的文风模式
- 03去除程式化表达
- 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.mdenglish.mdscripts/analyze_ai_style.py详细介绍
去除 AI 风格
采用两层工作流:
- 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。
- 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