Humanizer-zh：中文 AI 写作去痕与表达优化 skill

Humanizer-zh 是一个用于 Claude Code / OpenCode 的中文写作优化 skill。它面向中文文本，重点处理 AI 生成草稿里常见的模板感、报告腔、宣传腔、翻译腔、空泛套话和风格不一致问题。

它不承诺绕过 AI 检测器，目标是提升文本质量：让内容更具体，语气更贴合场景，表达更像中文写作者会真正写出来的话。

本项目参考了 op7418/Humanizer-zh 的中文化方向：把英文 humanizer 的思路带入中文写作场景。

由于该项目已不再维护，本项目尝试构建一个更可维护的新版：规则体系重新组织，示例重新编写，并把重点从英文 AI writing signs 转向中文 AI 味识别。

安装

Claude Code

mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/ZeddYu/humanizer_zh.git ~/.claude/skills/humanizer-zh

已克隆本仓库时，也可以只复制 skill 文件：

mkdir -p ~/.claude/skills/humanizer-zh
cp SKILL.md ~/.claude/skills/humanizer-zh/

OpenCode

mkdir -p ~/.config/opencode/skills
git clone https://github.com/ZeddYu/humanizer_zh.git ~/.config/opencode/skills/humanizer-zh

OpenCode 通常也能兼容读取 ~/.claude/skills/，因此也可以只安装到 Claude Code 的 skills 目录。

使用

基本调用：

/humanizer-zh

请把下面这段中文改得更自然，保留原意：
[粘贴文本]

指定输出方式：

/humanizer-zh

请诊断这段文字的 AI 味，给出改写稿，并按信息密度、自然度、中文语感、去模板化、风格一致性评分。
[粘贴文本]

按个人文风改写：

/humanizer-zh

这是我的中文写作样本：
[粘贴 2-3 段样本]

请按这个风格改下面这段：
[粘贴待改文本]

处理文件：

请读取 draft.md，用 /humanizer-zh 做中文表达优化。不要改事实，不要新增引用。输出到 draft.rewrite.md。

适用场景

• 技术调研报告
• 安全研究文章
• 中文博客
• 简历和项目介绍
• 学术/论文相关文本
• AI 生成草稿润色
• 工作汇报、复盘、周报
• 产品文案、发布说明、客户回复

主要能力

• 识别“重要意义、赋能、标志着、深远影响”等过度拔高表达。
• 压缩“持续推进、未来可期、生态繁荣”等空泛套话。
• 删除“当然可以、希望这能帮到你”等 ChatGPT 式客套。
• 修正报告腔和宣传腔，如“致力于、深耕、打造、全面提升”。
• 处理机械连接词、三段式排比、假具体、过度平滑段落。
• 优化技术文章、调研报告、博客、项目介绍、简历等不同文本类型。
• 根据用户提供的中文样本校准句长、语气、连接方式、常用词和段落节奏。
• 按信息密度、自然度、中文语感、去模板化、风格一致性评分。

完整规则见 SKILL.md。

示例

改写前：

随着 AI 工具的不断发展，写作者正面临前所未有的机遇与挑战。AI 不仅能够提升效率，还能赋能创作流程，帮助我们开启内容生产的新篇章。

改写后：

AI 写作工具最直接的作用，是把初稿时间压下来。它适合列提纲、整理材料、换几种表达方式。

但它不能替你判断事实，也不能替你形成观点。真正决定文章质量的，还是后面那轮人工编辑：删空话、核事实、补例子，把不属于自己的口吻调回来。

更多示例见 examples/zh-before-after.md。

版本路线

• v0.1 中文化基础版：中文 AI 味规则、基础示例、安装和使用说明。
• v0.2 文风校准：完善中文样本分析和风格匹配规则。
• v0.3 文档类型模板：补充技术报告、安全研究、论文摘要、简历等场景模板。
• v0.4 质量评分和回归样例：沉淀评分标准、坏例子/好例子和回归样例。

项目文件

• SKILL.md：skill 主体规则。
• examples/zh-before-after.md：中文前后对照示例。
• CHANGELOG.md：版本记录。
• NOTICE.md：来源、许可和 attribution 说明。
• LICENSE：MIT License。

License

MIT