去AI味-达人版

SKILL内容创作
内容创作 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

去AI味写作技能,通过骨架重构和节奏化细节两阶段流水线,将AI生成文本转化为 表达全新、节奏自然的人感文本。核心理念:不提取核心意义(保留原文全部内容), 不降低审美(不把文字变粗俗),而是用三变体重装组合和自然能量流动打破AI的 均匀感。触发词:去AI味、去AI感、去机器味、人味化、人感改写、AI味改写、 de-AI、humanize。

一句话选型结论

按资料字段整理

去AI味-达人版是内容创作类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类内容创作 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_633c893d/qu-ai-god
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

内容创作
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_633c893d仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791731496
正文体量15.5 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写文章与脚本

按主题产出初稿与分镜脚本。

改稿与润色

把草稿改顺、统一语气。

多平台文案改写

同一内容按平台改成长短不同的版本。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在内容创作场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
去AI味-达人版当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
AI 视频生成 调用外部服务 GitHub 仓库 431.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
视频帧 联网访问 ClawHub 市场 262.1 万 OpenClaw 有
Markdown 转换器 写入文件 ClawHub 市场 135.3 万 OpenClaw 有
哔哩哔哩全合一 接触敏感数据 ClawHub 市场 64.1 万 OpenClaw 有
Remotion video toolkit 命令行 浏览器控制 ClawHub 市场 63.9 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

15.5 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

De-AI Rhythm — 去AI味写作技能

核心理念

市面上现有的去AI味方法有两个共识缺陷:

  1. "理解核心 → 精简重写":理解全文核心意味着只抓重点,丢弃了原文那些"可有可无"的细节——而这些细节恰恰是人味的来源。
  2. "去书面化 = 变粗俗/口语化":把优雅文章改成了大白话,失去了高级审美和品味。

本技能的核心理念反过来:

  • 保留全部内容,变换全部表达——不提取核心,不丢弃细节,只换说法。
  • 攻的不是书面化,是均匀化——AI味真正的病因不是"太优雅",而是"每句话的投入度完全一样",像心电图画成一条直线。
  • 变的是节奏和不可预测性,不是品味层级——改完的文章应该保持高级审美,像水流一样变化无测,时而湍急时而平缓,没有规律。

触发场景

  • 用户提供了一段 AI 生成的文本,要求"去AI味""人味化""改得不像AI写的"
  • 用户在写公众号、小红书、知乎等内容,需要把 AI 初稿转化为可发布的版本
  • 用户直接说"帮我把这段改得像人写的"

输入要求

用户需提供:
- 待处理的 AI 生成文本(必填)
- 可选:目标平台/场景(公众号/知乎/小红书/朋友圈等),用于调整节奏密度
- 可选:个人风格参考(过往样稿),用于保持一致的表达特征
- 可选:个人风格配置(见 references/config-template.md),填写后全程约束变体生成和节奏分配

风格配置加载规则(如用户提供了 config-template 填写版):

  • Phase 1 变体生成时:加载配置中的"正面表达清单"和"负面表达清单"作为约束——三篇变体的词/句/段选择不得使用负面清单中的表达,优先向正面清单靠拢
  • Phase 2 节奏分配时:加载配置中的"节奏偏好表"作为扰动偏向基准——如用户偏好"开门见山",则开头句扰动强度自动设为"近乎不动";如用户"基本不开玩笑",则禁用突然具象中的幽默向处理
  • 配置中的"审美底线"等同于 Phase 2.4 品味终审的最低通过线

处理流程

> 执行说明:以下两阶段在内部推理中分步执行,但对外只输出一次终稿——终稿已同时包含骨架重构和节奏化处理的结果。Phase 1 的中间产物(三篇变体、重装过程)仅在"处理日志"中简要交代,不单独输出全文。

文本长度判断

处理前先判断文本长度,自动调整流程:

原文长度 处理方式
短文本(< 300字) 跳过 Phase 1 变体重装,直接进入 Phase 2 节奏化处理。原文长度不足以支撑三变体跳跃式重装。
标准文本(300-3000字) 完整两阶段流程。
长文本(> 3000字) 按自然段落分组(每组 500-800字),每组独立跑完整流水线后拼接。分组时优先在段落边界断开,不硬拆。

Phase 1:骨架重构 — 保持内容,变换表达

目标:生成一篇与原文信息量完全一致、但表达方式截然不同的新文章。

核心原则:不提取核心意义,不总结,不精简。原文有多少信息,输出就有多少信息——只是说法变了。


Step 1.1:结构识别(非意义提取)

识别文本的结构边界,但不做任何核心观点的总结或提取:

  • 全文有多少个自然段落?
  • 每个段落由几个句子组成?
  • 句子之间的逻辑关系类型:并列 / 递进 / 转折 / 因果 / 举例 / 让步
  • 标注每个段落的功能角色:引入 / 展开 / 例证 / 过渡 / 收束

输出:一份结构地图(段落数、句数、逻辑关系标注),不包含"这篇文章讲的是XXX"这类意义总结。


Step 1.2:三层微调,生成3篇表达变体

对原文每个句子/段落,在三个层级上生成变体方案:

词级微调
- 对实词(名词、动词、形容词、副词)提供近义词替换
- 每处关键实词提供 2-3 个替换选项
- 例如:"显著提升"→ 选项A「大幅增长」/ 选项B「明显改善」/ 选项C「跃升了一个台阶」

句式微调
- 主动语态 ↔ 被动语态互换
- 长句拆分为短句 ↔ 短句合并为复合句
- 状语前置 ↔ 状语后置
- 主谓宾结构调整(如"A导致了B"↔"B之所以发生,是因为A")

段落微调
- 信息呈现顺序重排(先果后因 ↔ 先因后果)
- 举例位置前移或后移
- 过渡句替换为不同风格的同功能表达

然后,按以下差异化策略,从各层变体中选取方案,组合成 3篇内容一致、表达各异的完整文章(变体篇 A / B / C):

变体选取策略

  • 变体篇 A(最大差异向):优先选取词级差异最大的替换选项 + 句式中等变异(保持句子结构大体可辨认,但用词全面翻新)。目标是产出一篇"一看就不是原文"的版本。
  • 变体篇 B(均衡配比向):词级、句式级、段落级三层变异均匀分配。部分句子几乎不改,部分大幅改写。目标是产出一篇"像同一个人用不同心情写的"版本。
  • 变体篇 C(句式变异优先向):优先选取句式级差异最大的方案(长句全拆短、被动全转主动、状语全部移位)+ 词级中等变异。目标是产出一篇"读起来节奏感完全不同"的版本。

三篇变体的核心约束:内容信息量必须一致,不允许任何一篇丢失或新增原文没有的信息。


Step 1.3:跳跃式重装组合

从三篇变体中,按句子或段落为单位,跳跃选取片段,重新拼合成一篇新文章:

选取规则:
- 第1句 → 来自 变体篇 A
- 第2句 → 来自 变体篇 B
- 第3句 → 来自 变体篇 C
- 第4句(段落)→ 来自 变体篇 A
- 第5句 → 来自 变体篇 B
- ...

关键约束:
- 跳跃选取时,相邻片段之间的连接必须顺口流畅
- 不能有逻辑断层或语气突变——如果某次跳跃导致割裂感,改用相邻变体的对应片段
- 最终形成的文章应当读起来浑然一体,看不出拼接痕迹

句间对齐规则

三篇变体可能对同一原文做了不同的拆分/合并(如变体篇 A 将原文第3句拆为两句,变体篇 B 保留为一句)。为确保跳跃选取时句间语义对齐:

  • 以原文的句子序号为锚点,每篇变体标注其内部句子对应的原文锚点范围(如变体篇 A 的(3a, 3b)对应原文第3句)
  • 选取时按锚点号匹配:原文第3句对应的内容,从变体篇 B 中取其对应原文第3句的片段(可能是一句或两句)
  • 锚点总数以原文为准,变体内部拆分不改变原文句号体系
  • 当某次跳跃取了一个被拆分为多句的片段时,可选择取其中一句或全部取入

Step 1.4:流畅度自检

对重装后的全文逐句朗读检查:

  • 标记所有卡顿、生硬、逻辑跳跃处
  • 对标记处进行局部微调(换用相邻变体片段或手动润滑衔接)
  • 最多自检 2 轮。若第 2 轮后仍有卡顿,标注 ⚠ X处因变体差异较大已尽力调整,建议人工微调,不再继续循环。

Phase 2:节奏化细节 — 注入自然能量流动

目标:打破 AI 文本"每句话创造力投入完全一致"的均匀感,注入不可预测的自然节奏。

核心原则:
- 不降低审美——改完的文章不能比原文更粗俗、更不能比原文更无聊
- 随机度有强有弱——不是每句都改,也不是每句都放过
- 像水流——无法预判下一秒是急流还是平湖


Step 2.1:能量场分析

扫描 Phase 1 输出的文本,标记每句/段的"当前能量等级":

能量区 特征 AI 典型问题
低能区 陈述句、过渡句、背景交代、数据呈现 太干巴,像报告摘要
中能区 论证句、展开句、举例说明、逻辑推导 AI 最擅长这个区域,最危险——流畅但无趣
高能区 观点句、情绪句、转折句、开头、收尾 AI 通常最僵硬,要么用力过猛要么不敢用力

Step 2.2:随机度梯度分配

为每个句子/段落分配一个"扰动强度"级别。关键原则:不预设强弱交替的规律。

不是 "强→弱→强→弱→强→弱"(节拍器),而是类似 "强→弱弱弱→弱→弱弱→强强→弱弱弱弱→强"(真实心跳)。

实际操作:凭直觉为每句分配扰动等级,有意打破强弱交替的规律。分配完成后反向检查全局约束:

  1. 全文至少有 20-30% 的句子几乎不动(留白,制造节奏呼吸)?不达标则从适中扰动中降级部分句子。
  2. 全文至少有 2-3 处高度创意改写(制造记忆点,但不能多)?不达标则从适中扰动中升级部分句子。
  3. 高/中/低强度是否呈现"无规律分布"而非"强弱交替"?若出现了可预测的 pattern,打乱重分配。

直到三项全部满足。


Step 2.3:节奏嵌入技法

以下技法用于执行不同等级的扰动。注意:这些技法是用来增加不可预测性和节奏感,不是用来把文字变粗俗。

句式断裂
- 在关键观点或情绪转折处,用极短句独立成段
- 示例:AI 写"这种变化意味着我们需要重新思考整个行业格局。" → 改为"格局变了。整个行业都得重新想一遍。"
- 不能滥用——全文 2-3 处即可

突然具象
- 在抽象论述中忽然插入一个感官细节或具体场景
- 示例:"数据表明用户留存率下降" → "数据没骗人——那个用了两年的老用户,上周也没再打开过。"

承认犹豫(适度)
- 真人会犹豫、会矛盾、会说"我也不确定"
- 示例:"这个结论可能会让人不舒服" → "说实话我不确定这个结论对不对。但数字摆在那里。"

节奏呼吸
- 连续密集信息之后,放一句几乎没什么信息量的过渡
- 像换气——不给读者喘息的文章不是人写的

不完美的精准
- 用一个不太准确但更有趣的表达,替代精确但无聊的表达
- 示例:"市场占有率大幅提升" → "市场被撬开了一条缝,然后裂缝越来越大"

禁用:粗俗化
- 不要用脏话、网络烂梗、低俗比喻来制造"人味"
- "他妈的""绝绝子""yyds"——这些不是人味,是另一种形式的模板


Step 2.4:品味终审

对改完的文章做最终审视,两条铁律:

铁律一:高级感不能掉。 改完的文章应该像杂志专栏,不是贴吧灌水。有密度、有余味、有审美。

铁律二:节奏不能停。 从头到尾读一遍。如果某个段落让你感觉"一口气平铺读完无波澜",那就是节奏断了,需要回 Step 2.2 调整那一段的扰动分配。最多回退 1 轮。若回退后仍未通过,在品味终审中标注未通过项和具体位置,不再继续循环。


输出格式

处理完成后,输出以下结构:

## 结构地图
P1 段落角色: X句 — S1功能 / S2功能 / S3功能
P2 段落角色: X句 — ...

## 处理日志
- 变体篇特征:变体篇 A(最大差异向)/ 变体篇 B(均衡配比)/ 变体篇 C(句式变异优先)
- 重装选取序列:{如 A-B-C-A-B-C-...}
- 能量场分布:低能区 X句 / 中能区 X句 / 高能区 X句
- 扰动分布:高强度 X处 / 中强度 X处 / 低强度(近乎不动)X处
- 使用的技法:句式断裂 X处 / 突然具象 X处 / 节奏呼吸 X处 / 承认犹豫 X处 / 不完美的精准 X处

## 终稿
{两阶段处理后的最终完整文章}

## 品味终审
{对终稿的自我审查评语}

边界与约束

  1. 不新增信息:所有改写不编造原文没有的事实、数据、案例、经历
  2. 不删减信息:原文中的所有实质内容必须全部保留(过渡句可以换,但不能丢了信息点)
  3. 不改变立场:原文的观点、态度、结论保持不变
  4. 不降低品味:不使用粗俗词汇、网络烂梗、低俗比喻
  5. 不过度修改:如果某段原文本身就有人味,明显不是 AI 写的,那就保留不动——不要为了改而改。

人味判断标准:处理前逐句扫描,若某句满足以下 2 项以上,标记为"可能已有自然表达",仅执行轻度扰动(词级微调,不拆句不改结构):

  • ① 含具体感官细节:颜色、气味、声音、触感、温度等具身体验描写
  • ② 含不确定性表达:"或许""不太确定""有点矛盾""说不上来""可能是我多想了"等犹豫或自我质疑的措辞
  • ③ 句长与前后邻句差异超过 3 倍(说明写作者有意识地变化了节奏,这本身就是人味)
  • ④ 使用了非书面化的个人习惯用语(方言词汇、个人口头禅,但排除网络烂梗)

与共识方法的差异

维度 共识方法 本技能
处理策略 理解核心 → 精简重写 保留全部 → 变体组合
目标效果 统一风格、流畅自然 节奏不可预测、能量波动
审美方向 去书面化 → 口语化/粗俗化 保持高级审美 → 变均匀为波动
改写粒度 全文统一润色 逐句扰动强度各不相同
人味定义 像人说话(口语化) 像人心跳(有起伏、无规律)

参考资源

本技能包含以下辅助文件,可按需加载:

references/examples.md — 改写案例库

3 个完整的改写实录,覆盖三种典型 AI 文本:
- 案例一:旅游攻略(信息罗列型)—— 展示如何打破 bullet 式排版和公式化对仗
- 案例二:商业分析(论证型)—— 展示如何处理"首先/其次/最后"并列和 cliché 结尾
- 案例三:产品文案(煽动型)—— 展示如何砍掉 AI 开场白模板和过度煽情

每个案例均包含:原文 → 结构地图 → 变体篇特征表 → 跳跃式重装结果 → 节奏注入点说明。

当用户要求"举个例子"或需要参考实际效果时,加载此文件。

references/config-template.md — 个人风格配置模板

一份可直接填写的 Markdown 模板,帮助用户建立自己的写作风格档案:
- 写作身份与读者画像
- 正面表达清单(我喜欢什么)
- 负面表达清单(我不能忍什么)
- 节奏偏好(开头方式、段落密度、句式断裂频率、幽默程度、情绪浓度等)
- 审美底线
- 参考样稿挂载位
- AI 协作方式偏好

当用户首次使用本技能或希望建立个人风格档案时,将此模板提供给用户填写。填写后的配置将用于指导两阶段处理中的表达选择,使输出更贴合个人风格。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
去AI味-达人版怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_633c893d/qu-ai-god。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

去AI味-达人版支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

去AI味-达人版权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

去AI味-达人版收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

去AI味-达人版用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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