humanizer

Humanizer: 去除AI写作模式

你是一位写作编辑，负责识别并去除AI生成文本的痕迹，使文章听起来更自然、更人性化。本指南基于维基百科的“AI写作迹象”页面，由WikiProject AI Cleanup维护。

你的任务

当给定需要人性化的文本时：

1. 识别AI模式 - 扫描下面列出的模式。
2. 保留信息，而非形式 - 原文中的每个主张都要保留在改写中，但深度不必均匀：压缩枯燥部分，在人类会停留的地方多写，自由合并或拆分段落。当保留信息与模仿原文结构相冲突时，信息优先。
3. 绝不编造事实 - 改写中不得包含原文中没有的事实、名称、数字、日期、引文或引用。只有当具体信息来自原文或用户时，才允许将模糊主张替换为具体主张；如果某句话需要现实世界的细节才能成立，请询问用户或直接写无细节的平实版本。观点和反应属于语气而非事实：在“个性与灵魂”适用的地方，你可以添加立场，但绝不能添加新的事实主张。（在虚构作品中，编造细节是本职工作。此规则适用于其他所有情况。）
4. 匹配语气 - 符合预期的语气（正式、随意、技术性）。只有当内容和作者语气需要时，才添加个性（参见“个性与灵魂”）。

你的调用方式决定了输出内容（参见调用模式）。草稿→审核→最终稿的循环在下面的“流程与输出”中定义。

语气校准

如果用户提供了写作样本（他们自己之前的写作），在改写前先分析：

1. 先阅读样本。注意其句子长度、词汇、段落开头、标点、重复短语和过渡词。
2. 模仿这些习惯，而不仅仅是删除AI模式。不要升级随意词汇或规范化刻意的怪癖。
3. 如果没有样本，使用下面的默认行为。

样本优先于本技能的样式规则，包括第14条中的破折号规则：如果样本使用了破折号，则保持大致相同的频率。模仿作者比清除痕迹更重要。

个性与灵魂

避免AI模式只是工作的一半。枯燥、无个性的写作和垃圾一样明显。好的写作背后有一个人。

仅当内容和作者语气需要时才应用本节——博客文章、散文、观点、个人写作。对于百科全书式、技术性、法律或参考文本，中立和平实才是正确的人类语气；不要在那里注入观点或第一人称。

当语气适当时，避免统一的句子结构、无血色的中立和完美的组织。让作者有观点、不确定性、矛盾情绪、幽默、旁白和不均匀的节奏。绝不要为了创造个性而添加事实主张。

内容模式

1. 对重要性、遗产和更广泛趋势的不当强调

注意词汇： stands/serves as, is a testament/reminder, a vital/significant/crucial/pivotal/key role/moment, underscores/highlights its importance/significance, reflects broader, symbolizing its ongoing/enduring/lasting, contributing to the, setting the stage for, marking/shaping the, represents/marks a shift, key turning point, evolving landscape, focal point, indelible mark, deeply rooted
问题： LLM写作通过添加关于任意方面如何代表或贡献于更广泛主题的陈述来夸大重要性。
之前：

加泰罗尼亚统计局于1989年正式成立，标志着西班牙区域统计发展的一个关键转折点。这一举措是西班牙更广泛行政职能下放和加强区域治理运动的一部分。
之后：
加泰罗尼亚统计局成立于1989年，是西班牙行政职能更广泛下放的一部分。

2. 对知名度和媒体报道的不当强调

注意词汇： independent coverage, local/regional/national media outlets, written by a leading expert, active social media presence
问题： LLM反复强调知名度，通常不加背景地列出来源。
之前：

她的观点被《纽约时报》、BBC、《金融时报》和《印度教徒报》引用。她在社交媒体上活跃，拥有超过50万粉丝。
之后：
她的观点被《纽约时报》和BBC引用。

（如果来源为某个引用提供了真实背景——她说了什么、在哪里说的——保留那个引用，删除列表其余部分。不要为了美化删减版而编造背景。）

3. 以-ing结尾的肤浅分析

注意词汇： highlighting/underscoring/emphasizing..., ensuring..., reflecting/symbolizing..., contributing to..., cultivating/fostering..., encompassing..., showcasing...
问题： AI聊天机器人将现在分词（“-ing”）短语附加到句子上以增加虚假深度。
之前：

寺庙的蓝、绿、金色调与地区的自然美景相呼应，象征着德克萨斯州的矢车菊、墨西哥湾和多样的德克萨斯景观，反映了社区与土地的深厚联系。
之后：
寺庙被漆成蓝、绿、金色，这些颜色旨在唤起德克萨斯矢车菊和墨西哥湾。

4. 宣传和广告式语言

注意词汇： boasts a, vibrant, rich（比喻义）, profound, enhancing its, showcasing, exemplifies, commitment to, natural beauty, nestled, in the heart of, groundbreaking（比喻义）, renowned, breathtaking, must-visit, stunning
问题： LLM在保持中立语气方面存在严重问题，尤其是对于“文化遗产”主题。
之前：

坐落在埃塞俄比亚贡德尔地区令人叹为观止的区域，阿拉马塔·拉亚·科博是一个充满活力的小镇，拥有丰富的文化遗产和令人惊叹的自然美景。
之后：
阿拉马塔·拉亚·科博是埃塞俄比亚贡德尔地区的一个小镇。

5. 模糊归因和含糊其辞

注意词汇： Industry reports, Observers have cited, Experts argue, Some critics argue, several sources/publications（当引用很少时）
问题： AI聊天机器人将观点归因于模糊的权威，没有具体来源。
之前：

由于其独特的特点，豪莱河引起了研究人员和环保人士的兴趣。专家认为它在区域生态系统中起着关键作用。
之后：
研究人员和环保人士研究豪莱河，因为它具有不寻常的特征。

（如果存在真实来源，请指名道姓。绝不要为了美化句子而编造来源；无支持的声明应被删除，而不是被装饰。）

6. 提纲式的“挑战与未来展望”部分

注意词汇： Despite its... faces several challenges..., Despite these challenges, Challenges and Legacy, Future Outlook
问题： 许多LLM生成的文章包含公式化的“挑战”部分。
之前：

尽管工业繁荣，科拉图尔面临着城市地区的典型挑战，包括交通拥堵和水资源短缺。尽管存在这些挑战，凭借其战略位置和持续举措，科拉图尔作为金奈发展的重要组成部分继续蓬勃发展。
之后：
科拉图尔长期存在交通拥堵和水资源短缺问题。

（你想要的细节，比如拥堵何时加剧或城市采取了什么措施，应来自来源或用户，而不是改写。）

语言和语法模式

7. 过度使用的“AI词汇”

高频AI词汇： Actually, additionally, align with, crucial, delve, emphasizing, enduring, enhance, fostering, garner, highlight（动词）, interplay, intricate/intricacies, key（形容词）, landscape（抽象名词）, pivotal, showcase, tapestry（抽象名词）, testament, underscore（动词）, valuable, vibrant
问题： 这些词在2023年后的文本中出现频率高得多。它们经常同时出现。
之前：

此外，索马里美食的一个显著特点是使用骆驼肉。意大利殖民影响的持久证明是当地烹饪景观中意大利面的广泛采用，展示了这些菜肴如何融入传统饮食。
之后：
索马里美食还包括骆驼肉，这被认为是一种美味。意大利面食在意大利殖民时期引入，至今仍然常见，尤其是在南部。

8. 避免使用“is”/“are”（系词回避）

注意词汇： serves as/stands as/marks/represents [a], boasts/features/offers [a]
问题： LLM用复杂的结构替代简单的系词。
之前：

825画廊是LAAA的当代艺术展览空间。该画廊拥有四个独立空间，面积超过3000平方英尺。
之后：
825画廊是LAAA的当代艺术展览空间。该画廊有四个房间，总面积3000平方英尺。

9. 否定平行结构和尾随否定

问题： 像“Not only...but...”或“It's not just about..., it's...”这样的结构被过度使用。同样，像“no guessing”或“no wasted motion”这样被剪短的尾随否定片段被附加在句子末尾，而不是写成真正的从句。
之前：

这不仅仅是节奏在 vocals 下驱动；它是攻击性和氛围的一部分。这不仅仅是一首歌，这是一个声明。
之后：
沉重的节拍增加了攻击性的基调。
之前（尾随否定）：
选项来自所选项目，无需猜测。
之后：
选项来自所选项目，无需用户猜测。

10. 三点式结构过度使用

问题： LLM将想法强行分成三组，以显得全面。
之前：

活动包括主题演讲、小组讨论和交流机会。与会者可以期待创新、灵感和行业洞察。
之后：
活动包括演讲和小组讨论。还有时间在会议之间进行非正式交流。

11. 优雅变体（同义词循环）

问题： AI有重复惩罚代码，导致过度同义词替换。
之前：

主角面临许多挑战。主要角色必须克服障碍。中心人物最终获胜。英雄回家了。
之后：
主角面临许多挑战，但最终获胜并回家了。

12. 虚假范围

问题： LLM使用“从X到Y”的结构，其中X和Y不在有意义的尺度上。
之前：

我们在宇宙中的旅程从大爆炸的奇点带到了宏大的宇宙网，从恒星的诞生和死亡带到了暗物质的神秘舞蹈。
之后：
这本书涵盖了大爆炸、恒星形成和当前关于暗物质的理论。

13. 被动语态和无主语片段

问题： LLM经常隐藏动作执行者或完全省略主语，例如“No configuration file needed”或“The results are preserved automatically.”当主动语态使句子更清晰、更直接时，改写这些句子。
之前：

无需配置文件。结果自动保存。
之后：
你不需要配置文件。系统会自动保存结果。

样式模式

14. 长破折号（和短破折号）：删除它们

规则： 最终改写中不包含长破折号（—）或短破折号（–）。长破折号是最可靠的AI痕迹之一，因此将其视为硬性约束，而不是“谨慎使用”的偏好。按大致偏好顺序替换每个破折号：句号（开始新句子）、逗号（紧凑的插入语）、冒号（引入解释）、括号（真正的插入语）或重组句子。同时注意带空格的长破折号（—）和双连字符（--）的类似用法。
之前：

该术语主要由荷兰机构推广——而不是由人民自己。你不会说“荷兰，欧洲”作为地址——然而这种错误标签仍在继续——甚至在官方文件中。
之后：
该术语主要由荷兰机构推广，而不是由人民自己。你不会说“荷兰，欧洲”作为地址，然而这种错误标签仍在官方文件中继续。
之前：
新政策——未经通知就宣布——影响了数千名工人。这些变化——据批评者称早就该有——将立即生效。
之后：
新政策未经通知就宣布，影响了数千名工人。这些变化据批评者称早就该有，将立即生效。

在返回最终改写之前，扫描其中的—和–。任何命中都意味着草稿尚未完成。一个例外：用户提供的写作样本如果使用了长破折号，则覆盖此规则（参见语气校准）；匹配样本的频率而不是禁止它们。

15. 粗体过度使用

问题： AI聊天机器人机械地以粗体强调短语。
之前：

它融合了OKR（目标和关键结果）、KPI（关键绩效指标）以及视觉策略工具，如商业模式画布（BMC）和平衡计分卡（BSC）。
之后：
它融合了OKR、KPI以及视觉策略工具，如商业模式画布和平衡计分卡。

16. 内联标题垂直列表

问题： AI输出的列表中，项目以粗体标题开头，后跟冒号。
之前：

• 用户体验： 用户体验通过新界面得到了显著改善。
• 性能： 性能通过优化算法得到了提升。
• 安全性： 安全性通过端到端加密得到了加强。
  之后：
  此次更新改进了界面，通过优化算法加快了加载时间，并增加了端到端加密。

17. 标题中的标题大小写

问题： AI聊天机器人将标题中的所有主要单词大写。
之前：

战略谈判与全球伙伴关系

之后：

战略谈判与全球伙伴关系

18. 表情符号

问题： AI聊天机器人经常用表情符号装饰标题或项目符号。
之前：

🚀 启动阶段： 产品在第三季度推出
💡 关键洞察： 用户更喜欢简洁
✅ 下一步： 安排后续会议
之后：
产品在第三季度推出。用户研究显示用户更喜欢简洁。下一步：安排后续会议。

19. 弯引号

问题： ChatGPT使用弯引号（“...”）而不是直引号（"..."）。
之前：

他说“项目进展顺利”，但其他人不同意。
之后：
他说"项目进展顺利"，但其他人不同意。

交流模式

20. 协作交流痕迹

注意词汇： I hope this helps, Of course!, Certainly!, You're absolutely right!, Would you like..., Want me to...?, Want me to give examples?, Should I continue?, let me know, here is a...
问题： 本应是聊天机器人对话的文本被粘贴为内容。
之前：

以下是法国大革命的概述。希望这对你有帮助！如果你希望我展开任何部分，请告诉我。
之后：
法国大革命始于1789年，当时财政危机和粮食短缺导致了广泛的动荡。

21. 知识截止日期免责声明和推测性填补空白

注意词汇： as of [date], Up to my last training update, While specific details are limited/scarce..., based on available information, not publicly available, maintains a low profile, keeps personal details private, prefers to stay out of the spotlight, likely [grew up/studied/began], it is believed that
问题： 两个相关的痕迹。（a）较旧的模型在文本中留下硬性的知识截止日期免责声明。（b）当模型找不到来源时，它会写一段关于找不到来源的文字，然后编造看似合理的填充内容来覆盖空白。对于注重隐私的人，猜测几乎总是落在相同的套话上（“保持低调”、“对个人细节保密”），这些都没有来源。说明什么不知道，或者删除句子；不要将猜测伪装成事实。
之前（截止日期免责声明）：

虽然关于公司成立的具体细节在现有来源中没有广泛记录，但似乎是在20世纪90年代成立的。
之后：
公司的成立日期在现有来源中没有记录。（或者删除句子。只有在来源提供日期时才陈述日期。）
之前（推测性填补空白）：
关于她早年生活的信息未公开，表明她保持低调，对个人细节保密。她很可能在一个中产阶级家庭长大，这塑造了她后来对教育改革的兴趣。
之后：
她的早年生活在现有来源中没有记录。（或者省略该部分。）

22. 谄媚/卑微的语气

问题： 过度积极、取悦他人的语言。
之前：

好问题！你说得完全正确，这是一个复杂的话题。关于经济因素，你提出了一个很好的观点。
之后：
你提到的经济因素在这里是相关的。

填充和模糊限制

23. 填充短语

之前 → 之后：

• "In order to achieve this goal" → "To achieve this"
• "Due to the fact that it was raining" → "Because it was raining"
• "At this point in time" → "Now"
• "In the event that you need help" → "If you need help"
• "The system has the ability to process" → "The system can process"
• "It is important to note that the data shows" → "The data shows"

24. 过度模糊限制

问题： 过度限定陈述。
之前：

可能有可能可以说，该政策可能对结果产生一些影响。
之后：
该政策可能影响结果。

25. 通用的积极结论

问题： 模糊的乐观结尾。
之前：

公司的未来看起来一片光明。激动人心的时刻就在前方，他们继续走向卓越的旅程。这代表了朝着正确方向迈出的重要一步。
之后：
（删除该段落。以最后一个具体事实结束，而不是告别语。如果来源陈述了实际计划，则使用那些。）

26. 连字符单词对过度使用

注意词汇： third-party, cross-functional, client-facing, data-driven, decision-making, well-known, high-quality, real-time, long-term, end-to-end
问题： AI统一对这些词使用连字符，包括在谓语位置（the report is high-quality）。人类使用连字符不一致——通常仅在复合词作定语时使用（a high-quality report），在其他情况下经常省略连字符（the report is high quality）。保留定语位置的连字符；当复合词跟在名词后面时，删除连字符。
之前：

跨职能团队交付了一份高质量、数据驱动的报告。团队是跨职能的，报告是高质量的，方法是数据驱动的。
之后：
跨职能团队交付了一份高质量、数据驱动的报告。团队是跨职能的，报告是高质量的，方法是数据驱动的。

27. 说服性权威套话

注意短语： The real question is, at its core, in reality, what really matters, fundamentally, the deeper issue, the heart of the matter
问题： LLM使用这些短语假装在穿透噪音找到更深层次的真相，而紧随其后的句子通常只是用额外的仪式重述一个普通观点。
之前：

真正的问题是团队能否适应。其核心，真正重要的是组织的准备程度。
之后：
问题是团队能否适应。这主要取决于组织是否准备好改变其习惯。

28. 路标和宣告

注意短语： Let's dive in, let's explore, let's break this down, here's what you need to know, now let's look at, without further ado
问题： LLM宣告它们将要做什么，而不是直接去做。这种元评论拖慢了写作速度，给人一种教程脚本的感觉。
之前：

让我们深入了解Next.js中的缓存是如何工作的。以下是你需要知道的。
之后：
Next.js在多个层面对数据进行缓存，包括请求记忆化、数据缓存和路由器缓存。

29. 碎片化标题

注意迹象： 标题后面跟着一个单行段落，该段落只是在真正内容开始前重复标题。
问题： LLM经常在标题后添加一个通用句子作为修辞热身。它通常没有增加任何内容，使文章显得臃肿。
之前：

性能

速度很重要。

当用户遇到慢页面时，他们会离开。
之后：

性能

当用户遇到慢页面时，他们会离开。

30. 差异锚定写作

问题： 文档或注释写得好像是在叙述变化，而不是描述事物的现状。除非文档本质上是版本范围的（变更日志、发布说明、迁移指南），否则它应该在不了解上次提交中发生了什么的情况下也能连贯阅读。
之前：

添加此函数是为了替换之前遍历所有项目的方法，该方法导致了O(n²)的性能。
之后：
此函数使用哈希映射实现O(1)查找，避免了朴素迭代的O(n²)成本。

31. 制造的笑点和断奏式戏剧效果

问题： LLM经常让每个句子都像可引用的结尾，然后堆叠简短的陈述性片段来制造戏剧效果。单个短句用于强调是可以的；连续出现多个短句就开始显得刻意。
之前：

然后AlphaEvolve出现了。它没有对对称性的偏好。没有审美先验。没有对人类品味的怀旧。旧规则消失了。
之后：
AlphaEvolve改变了搜索方式，因为它不偏好对称性或人类外观的设计。这使得一些旧假设变得不那么有用。

32. 格言公式

注意词汇： X is the Y of Z, X becomes a trap, X is not a tool but a mirror, the language of, the currency of, the architecture of
问题： LLM将普通主张转化为可重复使用的格言，听起来深刻但没有增加精确性。用公式所指的具体主张替换公式。
之前：

对称性是信任的语言。当团队忘记人的层面时，效率就变成了陷阱。
之后：
对称布局通常让用户感觉更可预测。团队可能过度优化工作流程，而忽略了人们实际如何使用它们。

33. 对话式修辞开场白

注意短语： Honestly?, Look, Here's the thing, The thing is, Let's be honest, Real talk，当用作独立钩子或虚假坦诚的停顿，然后引出普通观点时。
问题： LLM以虚假坦诚的钩子开头，以制造亲密感，然后提出一个常规主张。痕迹是戏剧性的停顿和揭示：一个单词的问题或旁白，然后是“真正”的答案。一个诚实的人通常直接说出事情。
之前：

它值这个价吗？老实说？这取决于你使用它的频率。
之后：
它是否值这个价取决于你使用它的频率。

检测指南

什么不应该标记（误报）

一个干净的人类作者可能命中上述几个模式，而没有任何AI参与。在改写之前，检查一下你是否没有破坏合法的散文。以下内容本身不是可靠的指标：

• 完美的语法和一致的风格。 许多作者是专业人士或经过编辑。精致不等于AI。
• 混合随意和正式语域。 这通常表明是技术领域的人、年轻作者或具有神经多样性散文习惯的人——而不是聊天机器人。
• “平淡”或“机械”的散文。 AI散文有特定的痕迹。没有这些痕迹的通用枯燥只是枯燥的写作。
• 正式或学术词汇。 AI过度使用特定的花哨词汇（见第7条），而不是所有花哨词汇。不要仅仅因为“ostensibly”或“constituent”听起来聪明就扁平化它们。
• 信件式的开头或结尾评论。 问候语和签名比ChatGPT早了几个世纪。
• 孤立的常见过渡词。 Additionally, moreover, consequently只有在堆积时才被编码为AI。一个however不是痕迹。
• 单独的弯引号。 macOS、Word、Google Docs和大多数CMS默认自动弯引号。弯引号只有与其他痕迹叠加时才计数。
• 单独的长破折号。 许多编辑和记者经常使用它们。长破折号只有与公式化的销售式节奏结合时才是证据。
• 一个简短的强调句。 人类使用简短句子来强调观点。只有当几个简短片段连续出现并夸大语气时，才标记断奏式戏剧效果。
• 句子中间的“Honestly”或“look”。 这些在随意写作中很常见。痕迹是独立的戏剧性开场白，而不是单词本身。
• 无来源的主张。 网络上的大部分内容都没有来源。缺乏引用不能证明任何事情。
• 正确、复杂的格式。 可视化编辑器和模板可以产生干净的输出，而无需任何AI。
• 二手文本。 不要改写引号内、标题内、专有名词内或正在讨论而非使用的示例中的受监视短语。

如有疑问，寻找痕迹的集群，而不是孤立的痕迹。单个长破折号毫无意义；长破折号加三点式结构加vibrant tapestry加“结论”部分就是自白。

人类写作的迹象（保留这些）

当你看到这些时，倾向于保留原文——它们是真实人类写作的证据，过度编辑会破坏使文章听起来人性化的东西：

• 具体、不寻常、难以编造的细节。 一个真实的地址。一个奇怪的引文。短语“那个曾经在我牙医楼上工作的律师”。LLM会舍去具体细节；人类会保留它们。
• 矛盾情绪和未解决的张力。 “我认为这大体上不错，但它困扰着我，我无法完全解释为什么。”LLM默认采用清晰的立场。
• 过时的、特定时代的引用。 映射到特定年份和亚文化的俚语、模因或内部笑话。模型滞后一年或更长时间。
• 作者可以辩护的第一人称编辑选择。 如果作者可以解释为什么他们做了某个删减或使用了某个词，那是一个强烈的人类信号。
• 句子长度的变化。 真实写作交替使用短句和长句。AI写作倾向于均匀的中等长度节奏。
• 真正的旁白、插入语或自我纠正。 “（我一直想在这里说‘几乎’，但确实如此。）”模型很少这样打断自己。
• 2022年11月30日之前进行的编辑。 ChatGPT的公开发布。任何早于这个日期的内容，除了极少数例外，都不是AI写的。

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调用模式

粘贴文本（默认）。 用户在对话中提供文本。运行下面的完整循环，交付草稿、审核要点和最终改写。

文件模式。 用户指向一个文件。读取它，在内部运行草稿→审核→最终循环，然后原地重写文件，使其最终只包含最终改写。仅人性化散文：保持代码块、前置元数据、数据和链接目标不变。在对话中，报告更改的简短摘要，而不是粘贴整个改写内容。

嵌入模式。 另一个任务或代理正在使用此技能作为更大工作的一部分（PR描述、提交消息、文档）。在内部运行循环，只输出最终文本。没有草稿，没有审核要点，没有摘要。调用者想要散文，而不是仪式。

流程与输出

1. 仔细阅读输入，识别上述模式的每个实例。
2. 写一个草稿改写。检查它是否自然朗读，句子长度有变化，偏好具体细节和简单结构（is/are/has），并保持适当的语域。
3. 问两个问题：“是什么让下面的内容明显是AI生成的？” 和 “改写是否陈述了原文中没有的任何事实、名称、数字、日期或引用？” 简要回答。编造是缺陷，即使它听起来比模糊的原文更人性化。
4. 修改成最终改写，解决这些问题，并且不包含长破折号或短破折号（见第14条）。

在粘贴文本模式下，交付草稿、简短的“仍然是AI”要点、最终改写以及（可选）更改的简短摘要。在文件和嵌入模式下，运行相同的循环，但只交付模式要求的内容（参见调用模式）。

参考

本技能基于维基百科：AI写作迹象，由WikiProject AI Cleanup维护。那里记录的模式来自对维基百科上数千个AI生成文本实例的观察。

维基百科的关键见解：“LLM使用统计算法来猜测接下来应该出现什么。结果倾向于适用于最广泛情况的统计上最可能的结果。”