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name: de-ai-writing

- description: 文本去AI味技能。用 "检测→删除→声纹校准→改写→反查" 五步法去除文字中的AI痕迹，保留真实人味。触发场景：用户说"去AI味""太像AI写的""帮我润色得更像人写的""有机器味""不够自然"；用户给了一段文字让你改写得更口语化、更有个性、更有"活人感"；用户抱怨内容有宣传腔、公文腔、爆款腔、PPT腔、假人味；任何需要让文字听起来不像AI生成的场景。

+ description: "文本去AI味：用「检测 -> 删除 -> 声纹校准 -> 改写 -> 反查」五步法去除文字的机器腔，把文字放回一个具体的人身上，保留真实人味。产出：AI味检测报告 + 删减建议 + 声纹设定 + 改写终版 + 七维评分。触发场景：用户说「去AI味」「太像AI写的」「帮我润色得更像人写的」「有机器味」「不够自然」「去掉宣传腔/公文腔/爆款腔/PPT腔/假人味」；或给一段文字要求改写得更口语化、更有个性、更有活人感。适用任何文本类型：自媒体文章、周报、随笔、产品文案、朋友圈、小红书笔记、邮件。"

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# 文本去AI味 / De-AI Writing

真实可靠的文风指令。不输出一套新腔调替换旧腔调，而是教你找出机器味、删掉空话、校准到自己的声音。

- ## 相关 / 分工

+ ## Purpose

- 本技能是「去 AI 味」的**唯一真源（single source of truth）**。`snowflake-novel-writer`（references/anti-ai-writing.md）与 `wechat-article-writer`（references/avoid-ai-writing.md）内嵌了本指南的本地副本，便于离线/自包含引用；如需更新去 AI 味规则，请以本技能为准并同步上述副本。

+ 把一段有机器腔的文字改写成一个人真正会说出来的样子，并给出可核查的修改依据。本技能是

+ 「去 AI 味」的**唯一真源（single source of truth）**——其他技能内嵌的去 AI 味副本如需更新，

+ 以本技能为准。

- ## 核心认知

+ **AI 味的本质不是"用词太 AI"，而是"没有具体的人在里面"。** 干净但没灵魂，还是机器味：

+ 每句话长度一样、没有观点、只做中立报道、不承认复杂感受、没有幽默、没有锋芒——这些都算没修好。

+ AI 的根本问题是回归统计平均值，而人类是具体、奇怪、不稳定的。去 AI 味不是洗成"通用人类腔"，

+ 而是把文字放回一个**具体的人**身上。

- **AI味的本质不是"用词太AI"，而是"没有具体的人在里面"。**

+ ## When to Use

- 干净但没灵魂，还是机器味。每句话长度一样、没有观点、只做中立报道、不承认复杂感受、没有幽默、没有锋芒——这些也算没修好。

+ - 用户说「去AI味」「太像AI写的」「帮我润色得更像人写的」「有机器味」「不够自然」。

+ - 用户抱怨内容有宣传腔、公文腔、爆款腔、PPT 腔、假人味。

+ - 用户给一段文字（自媒体、周报、随笔、产品文案、朋友圈、小红书、邮件），要求更口语化、更有个性、更有活人感。

+ - 用户要检查自己的稿子是否还能听得出 AI 痕迹。

- AI 的根本问题是回归统计平均值，而人类是具体、奇怪、不稳定的。去AI味不是洗成"通用人类腔"，而是把文字放回一个**具体的人**身上。

+ ## When NOT to Use

- ## 核心原则（来自 PasPrompt 反AI写作系统）

+ - 用户要从零写一篇新文章 -> 交给 `wechat-article-writer` 或 `weitoutiao-creator`；本技能只改已有文字。

+ - 用户要分析/拆解别人的文章结构与说服策略 -> 交给 `article-deconstructor`。

+ - 用户要生成新的社交媒体评论文案 -> 交给 `viral-hook`。

+ - 用户要的是事实核查、合规审查或翻译质量 -> 超出本技能范围，如实告知。

+ - 文本本身是代码、日志、机器可读格式 -> 不做文学性改写。

- 写任何东西之前，记住这些规则：

+ ## Workflow

+ 五步走，不可跳步。每步的详细目录与判据见 `## References`，需要时按条件加载。

+ 1. **检测（不改文本）**。先输出 AI 味检测报告，按 11 类逐项标记问题并给出具体例句。

+ 报告含"可删的正确废话""解释性内容"和预估可删比例（见 `references/detection-catalog.md`）。

+ 2. **删除（至少砍 20%）**。按报告直接删：意义膨胀的帽子句、模糊归因的伪引用、正确的废话、

+ 聊天残留、公式化开头结尾、纯凑字数段落。判断标准：删掉这段话，文章损失什么？什么都不损失 = 该删。

+ 删不够 20% 就继续找。

+ 3. **声纹校准（放回具体的人）**。先定口气（吐槽/尖锐/冷脸技术/专业编辑/随性），再模拟或提取

+ 一个具体的人的声纹。这一步是去 AI 味最容易失败的地方——不是换成另一种通用人类腔，而是换成**你**的腔。

+ 口气表与声纹提取清单见 `references/voice-calibration.md`。

+ 4. **改写（抽象词换具体物）**。按 6 条改写规则执行：抽象词换动作、不要形容给事实、具体到数字名字

+ 时间结果、留一些脏、打破节奏均匀、系动词回流。规则与示例见 `references/rewrite-rules.md`。

+ 5. **反查（第二轮专找残留味）**。让改完的文本自己回答"这段哪里还明显像 AI？"，逐项过反查清单。

+ 发现问题就回到第 2 步再删再改。

+ ## Decision Rules

+ - 用户只要"快速扫一遍"、不要求完整流程 -> 用 `references/verification-and-scoring.md` 里的「快速自检卡」（读三遍法），跳过逐类报告。

+ - 用户有写作样本（2-3 段喜欢的文字）-> 第 3 步走"声纹提取"路径，从样本提炼特征。

+ - 用户没有样本 -> 第 3 步走"模拟活人声纹"路径，并让用户确认口气。

+ - 文本为中文 -> 用 `references/detection-catalog.md` 的 11 类中文检测 + 中文 AI 高频词表。

+ - 文本为英文 -> 用 `references/word-replacement-tiers.md` 的三层词汇替换表。

+ - 用户未指定口气 -> 按文本类型给默认：朋友圈/小红书 -> 吐槽/朋友；观点文 -> 尖锐；技术文档/周报 -> 冷脸技术文；公众号深度文 -> 专业编辑；随笔 -> 随性。

+ - 用户只贴了一段而非全文 -> 只对该段落执行五步，并在报告中说明未覆盖全局节奏。

+ ## Constraints

**绝不使用：**

- 泛化开头和泛化结尾

- 空洞的过渡句

- 企业套话

- 励志填充物

- 过度解释

- 可预测的句式

- 显而易见的观察

- 不必要的背景铺垫

- 证据明显倾向一边却假装中立

**始终做到：**

- 先甩出最重要的观点

- 洞察优先于解释

- 具体优先于抽象

- 句子节奏自然多变

- 包含有意义的判断

- 必要时挑战假设

- 带着确信感写

- 砍掉所有不创造价值的文字

- 听起来像一个对主题有深度理解的人

- **写完后自问：这段话删掉，文章损失什么？什么都不损失 = 删。**

- ## 使用方式

- 用户贴一段文字，按五步法执行。目标文本可以是任何类型：自媒体文章、职场周报、个人随笔、产品文案、朋友圈、小红书笔记、邮件等。

- ## 五步去AI味工作流

- ### 第1步：检测 → 不要急着改写

- 先输出 **AI味检测报告**，不改文本。按以下11类逐项标记：

- **1. 意义膨胀** — 把普通事实包装成重大事件

- - 标志词：标志着、反映了更广泛的趋势、为未来奠定基础、关键转折点、深刻变革

- - 改法：摘帽子，说这东西到底是什么、做了什么、影响了谁

- **2. 宣传腔** — 像旅游手册和融资新闻稿的杂交

- - 标志词：充满活力的、丰富的、深刻的、开创性的、令人叹为观止的、卓越的

- - 改法：不要形容词，给事实。别说"充满活力的社区"，说你亲眼看见的

- **3. 模糊归因** — 冒充有来源的空壳引用

- - 标志词：专家认为、行业报告显示、观察者指出、有数据显示、研究表明

- - 改法：要么说清哪个专家、哪份报告、哪一年，要么直接删

- **4. 公式结构** — 同一种模具倒出来的水泥块

- - 三连词：创新/效率/增长、认知/行动/结果

- - 否定排比："不是A，而是B""这不仅是A，更是B"

- - 万能开头："在当今时代""随着XX的发展""本文将从XX角度""本文将深入探讨"

- **5. AI高频词（中文）**

- - 赋能、认知升级、长期主义、底层逻辑、关键抓手、闭环、深度链接、价值沉淀、颗粒度、抓手、对齐、重构、升维、降维打击、顶层设计、范式转移、破局、破圈、穿透、倒逼、解法、路径、场域、体感、温差

- - 发现3个以上，整段重写

- **6. 风格痕迹**

- - 破折号泛滥（每500字超过1个）

- - 粗体加粗滥用

- - 列表项目都是"关键词：解释"格式

- - 小标题像培训课件

- - 开头"本文将"、结尾"希望这对你有帮助"

- **7. 聊天残留**

- - 当然、你说得对、请告诉我、希望这对你有帮助

- - 首先/其次/再次/最后（连环用）

- - 此外、值得注意的是、真正重要的是

- - 综上所述、总而言之

- **8. 统计层面**

- - 句长是否过于均匀（大部分句子15-25字 = 机器人节奏）

- - 同段是否同义词轮换（开发者→工程师→技术人员，重复一个词比强行变化更像人）

- - 段落长度是否全都3-5句（刻意变化：有1句的短段，也有长段）

- - 全文是否有观点倾向（全篇中立描述 = 没灵魂）

- **9. 缺乏判断力** — AI 回避立场，人类天然会判断

- - 特征：只说"一方面……另一方面……"但不表态；列出观点但不区分优先级；不敢说哪个更重要

- - 标志句："这取决于具体情况""每个人看法不同""没有绝对的对错"

- - 改法：给判断。说"这条比那三条加起来都重要"。表达置信度——"我基本确定""这个我不太有把握但""数据指向一个方向"。指出弱点。质疑假设。提到权衡。展示合理的怀疑。

- **10. 解释代替洞察** — 在复述常识而不是提供新知

- - 特征：每个段落都在解释一个大多数人已经知道的概念，像教科书而不是文章

- - 自检问题：读完这段，读者学到了什么他们之前不知道的东西？如果答案是"没有"，这段就是解释而非洞察

- - 改法：删掉解释性内容。保留揭示、挑战、质疑、对比、重新框定的内容。读者看完应该感觉学到了新东西。

- **11. 缺少利害感** — 写得好像说对说错都没后果

- - 特征：泛化建议、安全观察、显而易见的话、中性评论、到处都适用的宽泛说法

- - 标志词：任何人/每个人都可以、重要的是找到平衡、关键在于……、说到底……

- - 改法：每句话都应该像"说错了我负责"。优先给出有用的洞察。推理要更强。只写真正重要的。去掉所有填充。带着有根据的确信说话。每个句子都应该听起来是被挣来的，而不是被生成的。

- 检测报告格式：

- ```

- ## AI味检测报告

- ### 发现的问题

- - 意义膨胀：X处 → [具体例句]

- - 宣传腔：X处 → [具体例句]

- - 模糊归因：X处 → [具体例句]

- - 公式结构：X处 → [具体例句]

- - AI高频词：X处 → [列出词]

- - 风格痕迹：X处 → [具体描述]

- - 聊天残留：X处 → [具体例句]

- - 统计问题：句长/用词/节奏异常描述

- - 缺乏判断力：X处 → [具体例句]

- - 解释代替洞察：X处 → [具体段落]

- - 缺少利害感：X处 → [具体例句]

- ### 正确但没有信息量的句子（可删）

- - [列出]

- ### 解释性内容（读者本来就知道的，可删）

- - [列出]

- ### 预估可删除比例：X%

- ```

- ### 第2步：删除 → 至少砍20%

- 基于检测报告，直接删：

- - 删掉所有意义膨胀的帽子句（"标志着……"）

- - 删掉所有模糊归因的伪引用（"专家认为……"）

- - 删掉所有正确的废话（说了等于没说的句子）

- - 删掉聊天残留（"希望这对你有帮助"等）

- - 删掉公式化开头和结尾（"在当今时代……""综上所述……"）

- - 删掉纯粹的凑字数段落

- **目标：至少删掉20%。不够就继续找。**

- 判断标准：删掉这段话，文章损失什么吗？什么都不损失 = 该删。

- ### 第3步：声纹校准 → 放回具体的人

- 这一步是去AI味最容易失败的地方——不是换成另一种通用人类腔，而是换成**你**的腔。

- **3.1 先定口气**

- 决定这篇文字是什么口气，不要让AI自动回到"礼貌、完整、正确"的默认档：

- | 口气 | 特征 | 适用场景 |

- |-----|------|---------|

- | 吐槽/朋友 | 句子有长有短、允许不耐烦、有突然冒出的玩笑 | 朋友圈、小红书、个人博客 |

- | 尖锐/锋利 | 有判断、有冒犯、有"不讲道理"的爽感 | 观点文、评论、X/微博 |

- | 冷脸技术文 | 直接、去修饰、用数据说话、不抒情 | 技术文档、周报、分析 |

- | 专业编辑 | 有观点的深度分析、克制但有立场 | 公众号深度文、专栏 |

- | 随性 | 允许没说完的停顿、有毛边、有口头禅 | 随笔、日记、碎片记录 |

- **3.2 模拟活人声纹**

- 如果没有现成的个人样本，用以下方法模拟一个具体的人：

- 1. 说清"我"是谁——不是身份标签，是性格：爱说实话还是爱绕弯？耐心怎么样？对什么容易不耐烦？

- 2. 先写一段话，给自己一个"不装"的开头——比如"说个暴论""说句实话""我想吐槽这个很久了"

- 3. 保留你原本的口头禅和毛边——你本来就爱说"这玩意儿"，就别升级成"该现象"

- 4. 允许偏见和情绪——人有立场、有喜好、有不喜欢的东西，别抹掉

- **3.3 有样本时的声纹提取**

- 如果有写作样本（2-3段喜欢的文字），提取：

- - 平均句长和句长变化范围

- - 惯用开头方式（直接扔结论？先铺背景？还是劈头就骂？）

- - 转折方式（但/不过/问题是/然而/然后呢？）

- - 标点习惯（句号多还是逗号多？用不用感叹号？）

- - 有装饰词还是去修饰？

- - 有毛边吗？（不耐烦、突然跑题、没说完的句子）

- ### 第4步：改写 → 把抽象词换成具体物

- 基于第2步删减后的文本 + 第3步的声纹校准，进行改写：

- **规则1：抽象词换动作**

- - "表达能力" → 到底是改开头、删废话、换例子，还是把一句话压短？

- - "用户需求" → 读者看完能做哪一步？

- - "内容价值" → 有没有人愿意截图、反驳、转发、收藏、付钱？

- - 抽象词没有具体动作托着，就会飘，飘起来就一股AI味

- **规则2：不要形容，给事实；不要总结，给细节**

- - 别说"一个充满活力的社区" → 说"每周三有集市、晚上十点还有人在楼下吵架"

- - 别说"行业竞争激烈" → 说"一个岗位收到400份简历，其中87个是前总监"

- - 别说"他很难过" → 说"他把那张照片翻过去扣在桌上"

- **规则3：具体到数字、名字、时间、结果**

- - "研究显示" → "Nature 2023年的那篇论文"

- - "很多人" → "我最近聊了15个HR，12个这么说"

- - "效率提升" → "从3小时缩到40分钟"

- **规则4：留一些脏**

- - 允许偏见："这玩意儿纯粹是浪费时间"

- - 允许不耐烦："不解释了，懂的都懂"

- - 允许吐槽："说实话看到这东西有点反胃"

- - 允许没说清楚但大家都懂的停顿

- - AI最喜欢把这些地方磨平，磨完你就看不出谁在说话

- **规则5：打破节奏均匀** — 人类节奏，不是机器节拍器

- AI写作的节奏可预测：句子长度趋同、结构重复、读起来像匀速传送带。活人文字是不均匀的。

- - 长句和短句混用。偶尔用片段。真的。

- - 段落长度变化：有时一整段就一句话。有时需要十句才说完。不要让每段都是 3-5 句。

- - 开头不要重复——别每句都用"但是""然而""此外""与此同时"起头。制造对比和动量。

- - 删掉任何感觉机械优化的东西。文字应该感觉活着，而不是被生成的。

- - 试读：如果这段可以被 TTS 引擎朗读而毫不违和，节奏可能太均匀了。

- **规则6：系动词回流**

- - "serves as" → "is"

- - "features/boasts" → "has"

- - "presents/reveals"（膨胀用法）→ "is/shows"

- - "serves as a testament to" → "shows"

- - 不是说不能有复杂动词，但如果一个词能被 is/has 替换而不损失信息，就用 is/has

- ### 第5步：反查 → 第二轮专门找残留味

- 第一遍改完很容易感觉"差不多了"，但隔五分钟再看，一股"此外""值得注意的是"又从缝里冒出来。

- **必做：让改完的文本自己回答这个问题——**

- > "这段哪里还明显像AI？"

- 然后逐项检查：

- **反查清单：**

- - [ ] 还有没有"在当今时代""随着XX的发展"残留？

- - [ ] 还有没有"不仅是A更是B""不是A而是B"句型？

- - [ ] 还有没有"赋能""认知升级""底层逻辑""长期主义""闭环"？

- - [ ] 破折号还超过每500字1个吗？

- - [ ] 句长是不是还太均匀？试着朗读——如果听起来可以被TTS引擎朗读而不奇怪，可能还太匀

- - [ ] 还有"此外""值得注意的是""更重要的是"这种连词吗？

- - [ ] 结尾还有没有"综上所述""总而言之""希望这对你有帮助"？

- - [ ] 还有没有没指明的模糊归因？

- - [ ] 还有没有泛化建议、安全观察、显而易见的话？

- - [ ] 还有没有"一方面……另一方面……"但最后不站队的？

- - [ ] 每句话删掉，文章损失什么？有没有删了也无所谓的句子？

- - [ ] 读一遍：能从文字里感受到"谁"在说话吗？还是只有一个礼貌、稳定、没有脸的声音？

- - [ ] 能用 is/has 就用的地方，是否还在用 serves as / features / presents？

- - [ ] 有没有解释了一大段读者本来就知道的内容？

- - [ ] 有没有重复措辞？有没有不必要的摘要？结尾有没有只是重述前文？

- - [ ] 每个句子听起来是被挣来的，还是被生成的？

- **发现问题 → 回到第2步，再删再改。**

- ## 快速自检卡（轻量版）

- 不想完整走五步法时，用这个快速扫一遍：

- 读三遍文字：

- 1. 第一遍：把每句"标志着""反映了""具有重要意义的"划掉，看句子还通不通。如果还通，这些就是废话。

- 2. 第二遍：找"赋能""认知升级""长期主义""底层逻辑""闭环""颗粒度""抓手"，计数。3个以上直接重写。同时找"一方面另一方面但最后不站队"的句子——加上判断。

- 3. 第三遍：假想一个真实的人在你面前说这段话。他会这么说话吗？不会 → 改到会为止。

- 4. 补一刀：每段问自己"这段是解释（读者本来就知道的）还是洞察（读者不知道的）？"解释多 → 删到只剩洞察。

- ## AI味评分标准

- 改完后给自己打分：

- | 维度 | 1-3分（AI味重） | 4-6分（中等） | 7-10分（活人感） |

- |-----|---------------|-------------|----------------|

- **红线（任何一条触发需重写）：**

- - 有"在当今时代""随着XX的发展"开头

- - 有"综上所述""总而言之""希望这对你有帮助"

- - 出现3个以上中文AI高频词（赋能/认知升级/长期主义/底层逻辑/闭环/抓手……）

- - 有未具体指明的"专家认为""研究表明"

- - 整段没有一句能听到"人"的立场和情绪

- - 句长统一到可以交给TTS朗读不奇怪的程度

- - 通篇"一方面另一方面"但不表态（缺乏判断力）

- - 超过一半段落是解释常识而非提供洞察

- - 有 serves as / features / presents 等膨胀动词（能用 is/has 替换的）

+ - 改写不得改变原文的事实、数据、引用与立场；只改表达方式。

+ - 不得为了"更像人"而编造原文没有的经历、数字或来源。

+ - 用户未提供声纹时，不得声称模仿了某个真实作者。

- ## 输出格式

+ **写完后自问：这段话删掉，文章损失什么？什么都不损失 = 删。**

- ```

- ## 第1步：AI味检测报告

+ ## Priority

- [检测报告内容]

+ 规则冲突时按此顺序，越靠前越有约束力：

- ## 第2步：删除建议

+ 1. 忠实——不改变事实、数据、引用与立场。

+ 2. 不编造——不引入原文没有的经历、数字、来源。

+ 3. 删减到位——至少有 20% 的可删内容被删掉。

+ 4. 声纹具体——文字里能听出"谁"在说话。

+ 5. 节奏自然——长短句、段落长度刻意不均匀。

+ 6. 评分达标——七维评分与红线检查通过。

- [被删内容和原因]

+ ## Stop Conditions

- ## 第3步：声纹设定

+ - 第 5 步反查发现问题 -> 最多回到第 2 步重做 **2 轮**；2 轮后仍有残留，如实报告剩余问题和原因，不再循环。

+ - 用户只要求检测报告、明确不改写 -> 在第 1 步后停止，不要擅自改写。

+ - 改写会让原文事实失真、或原文本身缺少任何可保留的具体信息 -> 停止改写，向用户说明需要补充素材。

- [用户指定或从样本提取的声纹特征]

+ ## Verification

- ## 第4步：改写版

+ 交付前逐项确认：

- [改写后的完整文本]

+ - [ ] 已输出第 1 步 AI 味检测报告，且问题带具体例句。

+ - [ ] 删除比例达到 20% 以上，或有明确说明为何不足。

+ - [ ] 第 3 步已定口气/声纹，并在成稿中可辨识。

+ - [ ] 六条改写规则逐条对照过。

+ - [ ] 第 5 步反查清单已过，残留问题已修或已如实说明。

+ - [ ] 七维评分与红线检查见 `references/verification-and-scoring.md`，无红线触发。

+ - [ ] 事实、数据、引用、立场未被改动。

- ## 第5步：反查结果 + 终版

+ ## Output

- [反查发现的问题]

- [如果还有问题，回到第2步再改一轮]

+ - **Outcome**：一份五步交付物——AI 味检测报告、删除建议、声纹设定、改写终版、反查结果与七维评分。输出脚手架见 `references/verification-and-scoring.md`。

+ - **Done when**：五步走完，反查无残留或残留已说明，红线检查无触发，事实未失真。

+ - **Evidence**：检测报告能指出具体例句；改写版能听出明确的说话人；评分表有七维分值。

- ## AI味评分

+ ## References

- [七个维度打分 + 总分]

- ```

+ 按需加载，不要预先全读：

- ---

+ - `references/detection-catalog.md` — 在第 1 步做逐类检测时读；含 11 类中文 AI 味检测、36 种 AI 写作模式、P0/P1/P2 严重度分级。

+ - `references/word-replacement-tiers.md` — 当文本含 AI 高频词、需要按词替换时读；含 Tier 1/2/3 三层英文替换表与中文高频词处理。

+ - `references/voice-calibration.md` — 在第 3 步定口气或需要提取/模拟声纹时读。

+ - `references/rewrite-rules.md` — 在第 4 步执行改写时读，含六条规则的示例。

+ - `references/verification-and-scoring.md` — 在第 5 步反查、评分和整理交付格式时读；也含轻量「快速自检卡」。

- ## 相关 Skill

+ ## Related Skills

- - **[viral-hook](../viral-hook/SKILL.md)** — 社交媒体爆款文案生成器，内置去AI味六步检查模块（与本文的五步法互补：一个侧重通用文本去味，一个侧重于社交媒体文案场景下的去味+平台调性适配）

- - **[wechat-article-writer](../wechat-article-writer/SKILL.md)** — 自媒体文章写作工具，包含去AI味实践指南

+ - `wechat-article-writer` — 自媒体长文写作；其去 AI 味环节以本技能为准。

+ - `snowflake-novel-writer` — 小说写作；其内嵌的 anti-ai-writing 副本以本指南为准，更新时需同步。

+ - `viral-hook` — 社交媒体评论文案生成，内置去 AI 味检查。

+ - `article-deconstructor` — 拆解文章结构；若需分析而非改写，改用它。