de-ai-writing · git:20260925.32ce6c0 · 2026-09-25 · sha256 a8f160de10a20896
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--- name: de-ai-writing 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。" --- # 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。 ## Purpose 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。 **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。 ## When to Use - 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。 ## When NOT to Use - 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。 ## 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 - 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。 **写完后自问:这段话删掉,文章损失什么?什么都不损失 = 删。** ## Priority 规则冲突时按此顺序,越靠前越有约束力: 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。 ## Stop Conditions - 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。 ## Verification 交付前逐项确认: - [ ] 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。 ## Output - **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。 ## References 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」。 ## Related Skills - `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。