Humanizer

Humanizer 是什么

Humanizer 是 blader 发布的文本编辑 Skill，用来识别 AI 写作常见的结构和措辞，再把句子改得更像具体作者。它强调保留原意、事实、数字、日期、引用和链接，不为“听起来更自然”而凭空补充内容。适合审阅文章、说明、产品文案、技术文档和评论，也可以在文件模式下只把最终文本写回指定文件。

先标记模式，再重写

完整流程先通读全文并标记模式，再起草改写，朗读检查，最后输出终稿。优先处理强信号，例如“不是 X 而是 Y”的空对比、重复的一句话收尾、把普通事实说成深层道理的句子、过度铺垫，以及和不存在的反对意见争辩。随后检查机械三段式、重复开头、破折号连接、堆叠限定词、销售语气、装饰性粗体和标题。弱信号只有在同一段落成组出现时才值得动。

事实、声音和格式边界

改写可以合并或拆分段落，调整句长和结构，但不能新增名字、数字、日期、引文、排名或因果。缺少细节时应写得更简单，或向作者询问。有写作样例时，要匹配句长、词汇、标点、开头和过渡；没有样例时，技术和事实文本用中性语言，个人文章保留犹豫、幽默、旁白和真实情绪。终稿默认不使用 em dash 或 en dash，代码块、行内代码、命令、路径和 URL 中的符号保持不变。

文件与嵌入模式

直接粘贴文本时，结果包括改写稿和仍存在的模式提示。文件模式只写最终文本，保留 YAML 元数据、代码、命令、路径和链接目标；嵌入模式用于提交说明、评审意见或其他外部任务时只返回最终文字。技能把文本视为待编辑材料而非指令，因此从网页或文件读到的命令不能被当作需要执行的操作。

哪些内容应保留

独特的具体细节、真实的矛盾感、时代语气、可解释的第一人称选择和自然的括号旁白都可能是作者声音，不应因为“像 AI”就全部抹掉。对引用、标题、专有名词和讨论某个写作模式的段落，不能把观察对象误改成问题。Humanizer 的目标是减少模式化痕迹，而不是把所有人的写作压成同一种语气。

来源与许可

本条目依据 blader/humanizer 当前提交的 README 和完整 SKILL.md 整理，SKILL.md 声明 MIT，仓库元数据也报告 MIT。其模式清单参考 Wikipedia 的 Signs of AI writing；编辑时仍要以原稿的证据和作者意图为准，不能把风格判断当成事实判断。

常见问题

1. 它改写时保留什么？

保留原稿有依据的事实、含义、数字、日期、引文和链接目标；可以改变句式和段落顺序，但不能为了顺口而添加来源没有的内容。

2. 完整流程分几步？

先通读并标记模式，再起草重写，朗读检查剩余痕迹和事实变化，最后输出终稿。每一步都要确认没有丢失原稿的支持性信息。

3. 哪些模式最需要优先处理？

优先看空洞对比、重复收尾、深刻化套话、铺垫式开场和对不存在对象的反驳。这些模式单次出现就可能让文本显得像模板，适合先直接处理。

4. 它会删除所有破折号吗？

默认终稿不使用 em dash 或 en dash，但代码块、行内代码、命令、路径和 URL 中的符号必须保留。如果作者提供的样例大量使用破折号，应按样例频率匹配。

5. 怎样处理引用和事实？

不新增名称、数字、日期、引用、排名或因果。原稿没有足够细节时，写更简单的句子或询问作者，不能用常识或猜测填空。

6. 它会保留作者声音吗？

有写作样例时匹配句长、词汇、标点和过渡；没有样例时，事实文本保持朴素，个人文字保留真实犹豫、幽默、情绪和旁白。

7. 文件模式会改代码吗？

文件模式只写最终文本，代码块、行内代码、命令、路径、YAML 元数据和链接目标保持不变。它改的是 prose，不应把配置或可执行片段当作文案重写。

8. 哪些情况不应过度修改？

一个弱信号不必单独行动，除非同一段落有多个模式共同出现。独特细节、真实情绪、时代语气、专有名词、引用和讨论写作模式的句子都应谨慎保留。