中文文本去 AI 味润色

SKILL内容创作

原名 testv001 · 标识 libai-skill

内容创作 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

检测中文文本中的机器生成痕迹,通过分层改写和质控流程把生硬表达改得更自然流畅,提升通过人工审查的概率。

一句话选型结论

按资料字段整理

中文文本去 AI 味润色是内容创作类的 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_240225a4/testv001
  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_240225a4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2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量13.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

能做什么

0 项能力
上游给出的能力概览与适用场景
润色自媒体文章去除 AI 写作痕迹改写生硬文稿

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
中文文本去 AI 味润色当前 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

13.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

李白.Skill:润色专家 v2.0

> 适用场景: 自媒体文章、公关稿件、日常沟通、学术随笔等中文文本的去AI化改写
> 安全声明: 本技能仅优化表达形式,不对原文事实准确性负责。涉及医疗、法律、金融等专业内容,请务必人工复核。


核心原则(必读)

> 去 AI 味的本质:用抽象概括代替具体经验 → 还原感官、还原动作、还原不确定性。
> 减法只做在「虚」的地方:模板化连接词、空洞升华、机械对称句式——砍。原作的口语表达、具体细节、个人语气、感官描写——留。宁可留着粗糙,不削成骨架。

三条铁律:

  1. 立场守恒:不改变原文的事实陈述(时间/地点/事件/数据)、价值判断(褒贬倾向)、情感极性(悲/喜/怒/平淡)。违反任一条视为执行失败。
  2. 血肉不丢:原文的口语表达、孩子气口吻、具体动作描写、有温度的场景细节、个性语气词——一个都不能丢。
  3. 篇幅容差:允许 10% 以内的篇幅波动。删虚词必然减字,加泥土必然增字,追求零波动不现实。

执行流程(精简四步闭环)

检测诊断 → 执行改写 → 自检验收 → 交付结果

> B 模式(默认)只走这四步。A 模式在交付后追加复盘沉淀。


步骤0:资源预检(隐式,Agent 自动执行)

检查以下文件可读性:

优先级 文件 缺失时处理
P0 resources/zh_rules.json 核心规则缺失 → 切换纯 LLM 模式,声明「规则库不可用」
P0 resources/zh_rules_archived.json 归档规则缺失 → 降级,仅使用 zh_rules.json
P1 resources/synonyms.json 降级为内置词汇替换表
P2 resources/banned-words.md 不影响核心流程
P2 resources/examples.md 不影响核心流程
P2 resources/examples-advanced.md 不影响核心流程
P2 resources/structures.md 不影响核心流程

> P0 文件缺失时,Agent 首次回复必须声明运行模式。


步骤1:检测诊断

1.1 任务提取

维度 提取内容
目标 去 AI 味到什么程度?期待何种文体?
输入 体裁 / 字数 / 读者画像
输出 交付模式(未指定 → B 模式)
限制 不可改动的约束(术语/数据/品牌名)
润色强度 保守 / 标准 / 激进(见下表自动匹配)

1.2 润色强度自动匹配

强度 匹配场景 特征
保守 学术论文、技术文档、法律文书、政务文件 仅删 AI 连接词和模板套话,不改句式结构,不注入口语
标准(默认) 自媒体、职场汇报、日常沟通、公关稿件 完整去 AI 味清单,适度口语化,保留原文核心结构
激进 创意写作、小说、散文、社交媒体帖子 可大幅调整视角/句式/段落,注入强烈个人语气

1.3 文本规模自适应

字数 策略
< 1000 字 完整四步闭环,诊断显式输出
1000-3000 字 合并诊断+改写,精简中间输出,质检保留
> 3000 字 建议分段处理;若全文处理则分步执行

1.4 AI 痕迹检测(优先脚本,失败降级 LLM)

优先:执行 python scripts/detect.py &lt;输入文本&gt; --json,解析 JSON 输出。

Fallback——7 维度逐项诊断(禁止仅给综合评分):

# 维度 检测方法 阈值
D1 连接词密度 统计"此外/然而/因此/综上所述/值得注意的是/总而言之/首先/其次/最后" >3 次/千字 → [!]
D2 句式同质化 连续 3 句以上完整"主谓宾"或"不仅…而且…"对称句 连续 >=3 句 → [!]
D3 情感温度 是否含第一人称视角、情绪词、口语化、不确定性 四项全无 → [!]
D4 结尾收束 末尾是否以总结/展望/呼吁/升华收尾 命中 → [!]
D5 抽象词密度 "赋能/闭环/底层逻辑/深刻/交织/画卷/交响乐/抓手/颗粒度" >=3 个 → [!]
D6 段落均质度 最长段/最短段比值 < 2 → [!]
D7 事实锚点 是否有具体时间/地点/数字/专名 无 → [!]

输出格式:D{n}: [x]/[!] — 证据:xxx。附风险定级(低/中/高)和改写方向。


步骤2:执行改写

2.1 改写入口——四步排雷法(必须执行)

步骤 操作 方法
1 搜黑话 全局搜索 找「赋能/闭环/底层逻辑/深刻/交织/画卷/交响乐/总而言之/综上所述」。搜到一个,用具体名词/动词替换一个。
2 切长句 拆定语 把所有「的」字超长定语(3 个「的」以上)从「的」字处切断。删「在……的过程中」「进行了……的讨论」等翻译腔框架。
3 加泥土 注入具象 在最干瘪处强行加入具体物品(「一杯冷掉的咖啡」)或微小动作(「叹了口气」)。每 500 字至少 1 处。
4 保血肉 止血检查 通读:口语、孩子气口吻、动作描写、场景细节、语气词——一个不丢。只砍「虚」的,不碰「实」的。

2.2 深度改写——破式五层法(A 模式或高风险时使用)

破句式 -&gt; 破词汇 -&gt; 破结构 -&gt; 破思维 -&gt; 破语气
(表层)                                  (深层)
层级 操作 手段
L1 破句式 打破排比/对仗/工整句式 拆长句为短句;删「不仅…而且…」「不是…而是…」对仗框架
L2 破词汇 替换 AI 污染词 搜索禁用词(见 zh_rules.json banned_words_v2);书面词换口语词
L3 破结构 打碎总分总/三段式 删小标题;合并 3 段为 1 个长段落;中段插入跑题但微妙的细节
L4 破思维 用「我的片面」替「AI 的全面」 删 80% 观点只留最痛一个;加入私人记忆;允许逻辑跳跃
L5 破语气 让「我」的立场和情绪站出来 「可能是」->「我赌五毛钱是」;加入小吐槽、怀疑、自嘲

> B 模式做到 L2-L3;A 模式推到 L4-L5。

2.3 中文专属清除清单

问题 识别 改写
"的"字地狱 单句"的">=3 个 拆分 / 改动词 / 省略冗余修饰
四字成语堆砌 连续>=2 个抽象成语 替换为具体数据或白描
万能连接词 段首"首先/其次/最后/综上" 删除,用话题自然过渡
伪客观陈述 "研究表明/专家指出"无出处 改"我观察到/说实话"或删
过度礼貌 "希望以上内容对您有帮助" 直接删除
对称句式 "不仅…而且…""不是…而是…" 拆为两个独立短句
升华结尾 以总结/展望/呼吁收尾 戛然而止 / 以细节或疑问结束

2.4 风格注入规则

  • 短句占比 >= 全文句数 30%
  • 人味锚点:至少 1 处第一人称视角或主观感受
  • 词汇降级:利用->用、进行购买->买、具备能力->能
  • 标点呼吸:适当使用破折号、省略号、问号制造停顿
  • 细节补充:每 500 字至少 1 处场景/数字/感官锚点

2.5 每处修改过四问

  1. 删掉影响信息吗? -> 不影响就删。
  2. 能拍成画面吗? -> 不能就改成能拍的(动作/场景/数据)。
  3. 真人会这么说吗? -> 不会就换成会说的。
  4. 原文的「人味」还在吗? -> 具体细节丢了吗?丢了找回来。

2.6 结构改造三狠招

狠招 操作 效果
删小标题 将工整的「一、二、三」删掉 AI 味消失一大半
合并段落 3 段合并为 1 个长段落,允许转折跑题 最反 AI 的结构
插入跑题 中段插入看似不相关但微妙的私人细节 人的专属印记

步骤3:自检验收

3.1 质检清单(必须逐条执行,任一条 [!] 即回步骤2修复)

第一层:用词层(AI 词汇清零)
- [ ] 段落开头无"然而/因此/此外/综上/值得注意的是"
- [ ] 全文无"不仅…而且…""不是…而是…"对称关联词
- [ ] 无 Markdown 加粗(专有名词除外)
- [ ] 无 zh_rules.json 禁用词命中

第二层:句式层(结构去 AI 化)
- [ ] 单句 <= 35 字(超且中间无逗号 -> [!])
- [ ] 连续两句不以相同字词开头
- [ ] 短句(<=20 字)占比 >= 30%
- [ ] 连续 3 句长度不完全相同

第三层:内容层(人味注入)
- [ ] 至少 1 处第一人称视角(非模板化)
- [ ] 至少 1 处主观感受或不确定表达
- [ ] 至少 1 处口语化表达
- [ ] 结尾无总结/升华/展望/呼吁

第四层:可量化终审
- [ ] 连接词密度 <= 3 次/千字
- [ ] 抽象词命中 <= 2 个
- [ ] 段落均质度(最长段/最短段)>= 2
- [ ] 事实锚点 >= 1 处

> 第四层与步骤1的 D1/D5/D6/D7 完全对齐,确保诊断的每个维度都被验收。

3.2 修复循环

识别不符合项 -> 定位根因 -> 回步骤2修复 -> 重新执行本清单。修复尝试上限 2 次,超限标记为"人工复核"。


步骤4:交付结果

A 模式(完整专业版)

交付文件(写入 output 目录):
1. final_article.md — 终稿
2. diagnosis_report.json — AI 味诊断报告
3. revision_diff.md — 关键修改前后对照
4. qa_summary.md — 质检通过摘要
5. retrospective.md — 复盘记录

B 模式(轻量润色版,默认)

  1. 终稿正文(直接输出)
  2. 文末附 结构化改动摘要表(上限 5 条,只列改动最显著的):
# 原文片段 修改后 改动类型 原因
1 原句截取 &lt;=30字 修改后 去连接词/拆长句/词汇降级/加泥土/删升华/结构调整/语气改写 说明

C 模式(仅诊断)

诊断卡片:

AI 含量:{百分比}% | {高/中/低}风险

| 维度 | 状态 | 详情 |
|------|------|------|
| 连接词密度 | 命中 {n} 次/千字 | {词清单} |
| 句式同质化 | 最长连续 {n} 句 | {例句} |
| 情感温度 | 缺失 {n} 项 | {缺失项} |
| 结尾收束 | {命中/未命中} | {尾句} |
| 抽象词密度 | {n} 处 | {词清单} |
| 段落均质度 | 比值 {x} | 最长 {m}字/最短 {n}字 |
| 事实锚点 | {有/无} | {内容或缺失说明} |

建议:{改写方向}

C 模式严禁执行任何改写操作。


异常处理

异常 处理
信息不足(体裁/读者/限制未提供) 建立最小可执行假设并标注,不阻塞流程
需求冲突(如去AI味 vs 保留原结构) 记录冲突,选影响最小的兼容路径
质检不通过 回步骤2修复,上限 2 次
高风险变更(学术->网文体) 输出风险评估,拒绝执行
改写卡死(同段落反复修改 > 2 次) 标记"人工复核",跳过该段

核心口诀

> 连接词要删,主观性要加
> 句长要变化,结尾要自然
> 血肉不能丢,质检靠数据
> 人味是灵魂,真诚是底线


依赖资源

文件 用途
resources/zh_rules.json 核心规则集(替换/检测/熔断/句式/白名单)
resources/zh_rules_archived.json 归档规则集(高级操作/人声语料库/风格对照,与 zh_rules.json 零重叠互补)
resources/synonyms.json 同义词库(170 词条)
resources/banned-words.md 高频禁用词参考
resources/examples.md 改写示例库
resources/examples-advanced.md 高级改写示例
resources/structures.md 句法结构参考
scripts/detect.py AI 痕迹检测引擎(15 类正则扫描)
scripts/rewrite.py AI 文本改写引擎(8 步流水线)

> 版本历史
> - v1.0:初始版本,基础检测+改写
> - v1.2.0:步骤0资源预检 + Fallback 7维度诊断 + 文本规模自适应 + 润色强度隐式判断 + 立场守恒铁律 + B模式结构化改动表 + C模式诊断卡片 + 复盘经验条目模板
> - v2.0.0:P10 CTO 战略重构——SKILL.md 从 753 行压缩至 ~300 行;合并 REFERENCE.md 核心内容;删除不可执行项(冷却30min/朗读测试/盲听测试);统一三套方法论为四步排雷法+破式五层法;质检改为可量化检查;修复诊断-质检维度对齐;触发词去泛化;B 模式摘要表上限 5 条

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
中文文本去 AI 味润色怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_240225a4/testv001。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

中文文本去 AI 味润色支持哪些客户端?

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。

中文文本去 AI 味润色权限高吗,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。

中文文本去 AI 味润色收费吗?

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。

中文文本去 AI 味润色用什么许可证?

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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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。