Skill: antony232/zh-de-ai-if (version 1.0.0)

--- name: zh_de_ai_ify description: "去除中文文本中的 AI 味、官话味、模板味，让文字更自然、具体、更像真人表达。适用于博客、公众号、邮件、演讲稿、产品文案等中文文本润色。" metadata: version: "1.0" author: "customized-for-chinese" created: "2026-04-12" requires: {} --- # 中文去 AI 味写作技能 当用户希望把中文文本改得**更自然、更像人写的、少一点 AI 腔 / 官话 / 模板味**时，使用本 skill。 核心目标不是让文字更华丽，而是让它： - 更直接 - 更具体 - 更少套话 - 更少企业黑话 - 更少“正确的废话” - 更像真人表达 --- ## 何时使用 用户出现这些需求时使用： - “帮我去 AI 味” - “改得像人写的” - “别那么像 ChatGPT” - “太官话了，帮我改顺一点” - “把这段中文改自然一点” - “不要那么像公号洗稿” - “去掉模板感” - “降一点企业黑话” - “润色成人话” 适合：博客、公众号、社媒文案、邮件、演讲稿、产品介绍、项目说明、自我介绍、AI 初稿。 谨慎用于：法律合同、学术论文、政府公文、医疗/金融/合规文本、必须保持正式语体的材料。 --- ## 核心处理对象 重点识别并处理： 1. **套话 / 空话** 如“在当今快速发展的时代”“值得注意的是”“具有重要意义”。 2. **企业黑话 / PPT 味** 如“赋能”“闭环”“抓手”“沉淀”“颗粒度”“打通链路”。 3. **模板化结构** 如“首先、其次、最后”“一方面、另一方面”“提问后自问自答”。 4. **过度拔高** 如“开启新时代”“产生深远影响”“标志着进入新阶段”。 5. **AI 格式痕迹** 如滥用粗体、列表、emoji、破折号、不必要表格。 6. **伪权威和疑似幻觉** 如“多家媒体报道”“受到业界广泛关注”但不给来源；断连、无效 DOI / ISBN、无法验证的引用。 详细词表和替换建议见：`resources/patterns.md` 更多 before / after 例子见：`examples/before_after.md` --- ## 标准流程 ### 1. 判断文本场景 先判断： - 文本类型 - 目标读者 - 使用场景 - 需要保留的正式度 - 是否包含事实、数据、引用、来源 不要把正式文本强行改成口水话。 --- ### 2. 标记问题 可按这些标签识别问题： - `[套话]` - `[官话]` - `[黑话]` - `[空泛]` - `[过度拔高]` - `[机械结构]` - `[滥用列表]` - `[滥用粗体]` - `[滥用表情]` - `[引用待核实]` - `[需要具体例子]` --- ### 3. 改写文本 改写原则： - 保留原意 - 删除无信息量铺垫 - 替换明显黑话 - 弱化夸张判断 - 增加具体性 - 长短句自然变化 - 不强行凑三点 - 不虚构数据、案例、引用 - 不改变原文立场和事实 --- ### 4. 必要时提醒核实 遇到这些内容，不要硬改成“像真的”： - 来源无法验证 - “多家媒体报道”但无链接 - 具体数据缺失 - 重要判断没有依据 - DOI / ISBN / 链接可能无效 - 例子像编的 应标记： - `[需要核实来源]` - `[需要补具体数据]` - `[需要补案例]` --- ## 输出格式 如果用户贴的是文本，返回： 1. 改写版本 2. 简短修改说明 3. 待补充 / 待核实信息，如有 如果用户给的是文件路径，可输出： ```text 原文件：article.md 输出文件：article-HUMAN.md 修改日志：article-HUMAN-CHANGELOG.md ``` --- ## 改写强度 ### mild 适合正式文本：轻度删套话、替换明显黑话，基本保留原结构。 ### standard 默认模式：去掉明显 AI 腔，打散机械结构，改成自然中文。 ### aggressive 适合博客、社媒、公众号、个人表达：大幅删官话，语气更直接，可明显重写句子结构。 --- ## 安全边界 不要： - 编造来源 - 编造数据 - 编造案例 - 编造“媒体报道” - 改掉原文事实 - 把专业术语全部粗暴替换掉 - 为了“人味”加入无根据的情绪化表达 信息不足时，明确说缺什么。 --- ## 最小示例 原文： ```text 在当前人工智能技术快速发展的背景下，企业应积极拥抱智能化转型，通过多维度能力建设和体系化运营，持续赋能业务增长。 ``` 改写： ```text 企业用 AI，先别谈全面转型。先找最耗人的流程，比如客服回复、报表整理、合同初审，一个个试。 ``` 重点不是更漂亮。重点是终于像人在说话。

path: examples/before_after.md
content: # 中文去 AI 味示例集

这个文件提供 `zh_de_ai_ify` skill 的 before / after 示例，方便测试和演示。

---

## 示例 1：宏大背景开头

### Before

```text
在当前数字化转型不断深入的背景下，人工智能技术正以前所未有的速度改变各行各业，为企业发展带来了新的机遇和挑战。
```

### After

```text
AI 已经开始进入很多公司的日常流程，比如客服、报表、内容生成和代码检查。
```

### 修改说明

- 删除“数字化转型不断深入”这类宏大背景
- 删除“新的机遇和挑战”这种空泛判断
- 改成具体应用场景

---

## 示例 2：企业黑话

### Before

```text
该平台通过智能化能力赋能业务场景，帮助企业构建高效协同的数字化闭环，实现业务价值最大化。
```

### After

```text
这个平台主要帮企业把几个流程连起来：收集信息、分配任务、跟进进度，再输出结果。
```

### 修改说明

- “赋能”改成具体动作
- “数字化闭环”改成流程描述
- 删除“价值最大化”这种没有具体含义的结尾

---

## 示例 3：正确废话

### Before

```text
这一举措对于推动行业高质量发展具有重要意义。
```

### After

```text
这句话太空了。要么补具体影响，要么删掉。
```

如果上下文有真实数据，可以改成：

```text
这项调整把审批时间从 5 天缩短到 2 天，对企业办事更直接。
```

### 修改说明

- “高质量发展”“重要意义”都没有具体信息
- 需要补实际变化：时间、成本、效率、用户数、流程变化等

---

## 示例 4：机械列表

### Before

```text
AI 写作工具主要有以下优势：首先，它可以提升写作效率；其次，它可以优化内容质量；最后，它可以帮助用户拓展创作思路。
```

### After

```text
AI 写作工具最大的用处是出初稿快。标题、提纲、邮件、说明文档这些内容，它能先搭个架子。但质量好不好，还得看人怎么改。
```

### 修改说明

- 删除“首先、其次、最后”
- 不强行凑三点
- 补充具体任务类型
- 保留限制：最终质量仍取决于人工修改

---

## 示例 5：过度拔高

### Before

```text
该系统的上线标志着公司智能化建设迈入新阶段，为未来业务创新奠定了坚实基础。
```

### After

```text
这个系统上线后，客服工单可以自动分类，后台也能看到处理进度。它先解决的是工单流转慢的问题。
```

### 修改说明

- 删除“迈入新阶段”“奠定坚实基础”
- 改成系统实际做了什么
- 说明解决的具体问题

---

## 示例 6：伪权威表达

### Before

```text
该项目受到多家媒体关注，显示出其在行业内具有较高影响力。
```

### After

```text
如果要证明这个项目有影响力，需要列出具体媒体、报道内容和实际数据。否则这句话建议删掉。
```

### 修改说明

- “多家媒体关注”没有来源，不应直接当作证据
- 需要补充具体报道、时间、链接、数据

---

## 示例 7：滥用粗体和 emoji

### Before

```markdown
✅ **效率提升**：通过自动化能力显著提升业务处理效率。  
🚀 **成本优化**：通过智能化手段实现资源配置优化。  
💡 **体验升级**：为用户带来更加优质的服务体验。
```

### After

```text
自动化能减少一部分人工处理时间。至于成本和体验是否改善，需要看实际数据，比如处理时长、人工投入和用户反馈。
```

### 修改说明

- 删除 emoji
- 删除不必要粗体
- 删除“显著提升”“体验升级”等无依据判断
- 加入需要验证的数据方向

---

## 示例 8：反问句 + 自问自答

### Before

```text
那么，企业应该如何应对这一挑战呢？答案是积极拥抱数字化转型，并通过智能化工具实现业务升级。
```

### After

```text
企业要先找出最耗时的流程，再判断哪些部分适合自动化。
```

### 修改说明

- 删除模板化反问
- 删除“拥抱数字化转型”“业务升级”
- 改成具体操作建议

---

## 示例 9：不必要表格

### Before

```markdown
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 效率 | 提升业务处理效率 |
| 成本 | 优化资源配置 |
| 体验 | 改善用户服务体验 |
```

### After

```text
这个方案可能改善效率，但成本和体验不能只靠一句话判断。最好补三类数据：处理时长、人工投入和用户反馈。
```

### 修改说明

- 原表格没有真实对比数据
- 表格内容都是空泛判断，改成自然段更清楚

---

## 示例 10：产品介绍

### Before

```text
本产品围绕用户核心需求，依托先进的人工智能技术，打造一站式智能服务平台，全面提升用户体验和运营效率。
```

### After

```text
这个产品主要做三件事：自动回复常见问题、整理用户提交的信息、把处理结果同步给后台人员。
```

### 修改说明

- 删除“一站式智能服务平台”
- 删除“全面提升”
- 改成具体功能

---

## 示例 11：邮件草稿

### Before

```text
尊敬的各位同事：为了进一步提升团队协作效率，优化项目推进流程，现就相关事项同步如下，请各位予以关注并积极配合。
```

### After

```text
各位好，下面同步一下项目推进安排。请大家看完后确认自己负责的部分，有问题今天下班前提出来。
```

### 修改说明

- 删除官话开头
- 明确收件人要做什么
- 增加具体时间要求

---

## 示例 12：公众号风格

### Before

```text
在这个信息爆炸的时代，如何高效管理个人知识，已经成为每一个职场人必须面对的重要课题。
```

### After

```text
很多人收藏了一堆文章，最后一篇也没再看。知识管理真正要解决的，是怎么把有用的信息找回来、用起来。
```

### 修改说明

- 删除“信息爆炸的时代”
- 删除“重要课题”
- 用具体生活场景开头

---

## 测试建议

测试这个 skill 时，可以观察输出是否做到：

- 少了套话
- 少了黑话
- 少了空泛判断
- 多了具体动作
- 没有虚构来源和数据
- 保留了原文核心意思
- 读起来不像汇报材料


path: README.md
content: # zh_de_ai_ify

中文去 AI 味写作技能。

它用于把中文文本中常见的 AI 腔、官话、模板味、企业黑话和空泛表达去掉，让文字更自然、更具体、更像真人写出来。

## 文件结构

```text
zh_de_ai_ify/
  SKILL.md
  README.md
  examples/
    before_after.md
  resources/
    patterns.md
```

## 适合处理

- AI 生成的中文初稿
- 公众号文章
- 小红书 / 知乎 / 博客文案
- 邮件草稿
- 产品介绍
- 演讲稿
- 项目说明
- 自我介绍
- 总结材料中需要“降官腔”的部分

## 不适合强行处理

- 法律合同
- 学术论文
- 政府公文
- 医疗、金融、合规文本
- 必须保持严格正式语体的材料

这些文本可以轻度润色，但不要强行改得太口语。

## 核心能力

这个 skill 会重点处理：

1. 宏大背景开头  
   例如：“在当今快速发展的时代……”

2. 正确废话  
   例如：“具有重要意义”“提供有力支撑”“推动高质量发展”

3. 企业黑话  
   例如：“赋能”“闭环”“抓手”“沉淀”“颗粒度”“打通链路”

4. 机械结构  
   例如：“首先、其次、最后”“一方面、另一方面”

5. 过度拔高  
   例如：“开启新时代”“产生深远影响”“标志着进入新阶段”

6. AI 格式痕迹  
   例如：滥用粗体、列表、emoji、破折号和不必要表格

7. 伪权威表达  
   例如：“多家媒体报道”“受到业界广泛关注”但不给来源

## 使用方式

在 CoPaw / ClawHub 环境中，将目录放入：

```text
skills/zh_de_ai_ify/
```

其中主技能文件必须是：

```text
skills/zh_de_ai_ify/SKILL.md
```

## 改写强度

### mild

适合正式文本。

- 轻度删套话
- 替换明显黑话
- 基本保留原结构

### standard

默认模式。

- 去掉明显 AI 腔
- 打散机械结构
- 改成自然中文

### aggressive

适合博客、社媒、公众号和个人表达。

- 大幅删官话
- 语气更直接
- 允许重写句子结构
- 更明显地改成人话

## 设计原则

这个 skill 的重点不是把文字改得更“高级”，而是让文字更可信、更具体、更自然。

不要虚构：

- 数据
- 案例
- 引用
- 媒体报道
- 行业评价

如果原文缺少依据，应标记出来，而不是替用户补一个假的。

## 示例

原文：

```text
在当前人工智能技术快速发展的背景下，企业应积极拥抱智能化转型，通过多维度能力建设和体系化运营，持续赋能业务增长。
```

改写：

```text
企业用 AI，先别谈全面转型。先找最耗人的流程，比如客服回复、报表整理、合同初审，一个个试。
```

更多示例见：`examples/before_after.md`

## License

MIT or user-defined.


path: resources/patterns.md
content: # 中文去 AI 味规则词表

供 `zh_de_ai_ify` skill 按需读取。主 `SKILL.md` 保持精简，这里放更完整的中文 AI 味识别清单、替换表和处理建议。

---

## 1. 套话 / 空话

重点警惕：

- 在当今快速发展的时代
- 随着科技不断进步
- 在数字化浪潮席卷全球的背景下
- 近年来，随着人工智能技术的飞速发展
- 值得注意的是
- 不难发现
- 可以看出
- 从某种意义上讲
- 在一定程度上
- 不可否认的是
- 事实上
- 显而易见
- 本文将从以下几个方面展开
- 具有重要意义
- 发挥重要作用
- 提供有力支撑
- 注入新动能
- 推动高质量发展
- 具有广阔前景
- 带来新的机遇和挑战
- 促进可持续发展
- 提升核心竞争力
- 实现价值最大化
- 构建完整生态
- 打造闭环体系

处理原则：

- 没信息量就删
- 能直接说就直接说
- 能具体就别抽象
- 有数据写数据，有例子写例子，没有就标记缺口

---

## 2. 企业黑话替换表

| AI / 企业黑话 | 建议替换 |
|---|---|
| 赋能 | 帮助、支持、让……更容易 |
| 抓手 | 重点、办法、切入口 |
| 闭环 | 走完整个流程、把事情做完 |
| 沉淀 | 积累、记录、整理出来 |
| 拉齐 / 对齐 | 统一、说清楚 |
| 落地 | 执行、真正用起来 |
| 提效 | 提高效率、省时间 |
| 优化 | 改进、调好 |
| 体系化 | 系统整理 |
| 方法论 | 方法、经验 |
| 颗粒度 | 细节程度 |
| 打通 | 连接、整合 |
| 链路 | 流程、路径 |
| 场景化 | 放到具体场景里 |
| 价值闭环 | 具体收益、实际结果 |
| 数智化 | 数字化、自动化，或直接说明技术内容 |

示例：

```text
该方案通过多维能力赋能业务增长，形成完整价值闭环。
```

改成：

```text
这个方案主要解决两件事：减少人工录入，自动生成业务报表。
```

---

## 3. 模糊数量词

减少：

- 多个
- 多种
- 各类
- 诸多
- 一系列
- 全方位
- 多维度
- 系统性
- 深度
- 持续
- 显著
- 有效
- 充分

处理方式：

- 能写数字就写数字
- 能举例就举例
- 不知道就别装知道

示例：

```text
该系统支持多种业务场景。
```

改成：

```text
该系统目前支持客服问答、订单查询和报表生成。
```

如果不知道具体场景：

```text
该系统支持哪些业务场景，需要补充具体例子。
```

---

## 4. 模板化结构

警惕：

- 首先、其次、再次、最后
- 一方面、另一方面
- 不仅……而且……
- 更重要的是
- 总而言之
- 综上所述
- 那么，应该如何……呢？答案是……

处理方式：

- 有真实逻辑顺序才保留
- 没必要就打散
- 不强行凑三点
- 直接说结论

---

## 5. 过度拔高

警惕：

- 具有里程碑意义
- 产生深远影响
- 奠定坚实基础
- 成为重要标志
- 推动行业变革
- 开启新时代
- 标志着进入新阶段
- 对某领域产生重要影响
- 国内首创
- 世界一流
- 行业领先
- 广受认可
- 深受用户喜爱
- 市场反响热烈

处理方式：

- 有证据就保留并补依据
- 没证据就降调或删除
- 写具体变化，不写宏大判断

---

## 6. AI 格式痕迹

参考中文维基关于 AI 生成文特征的观察，重点警惕：

### 滥用粗体

AI 常在不必要的地方加粗，像说明书、营销稿或 PPT。

处理：

- 删除大部分不必要粗体
- 一段最多保留一个真正重点
- 不要把列表标题全部加粗

### 滥用列表

AI 常把简单内容拆成工整列表，尤其是“标题 + 解释”的格式。

处理：

- 内容适合散文就改成自然段
- 列表确实更清楚才保留

### 滥用 emoji

常见：✅ 🚀 💡 🔥 📌 🎯 🌟

处理：

- 正式文本中删除
- 社媒文案中少量保留
- 不让 emoji 代替逻辑

### 滥用破折号

示例：

```text
AI 不只是工具——它是推动未来变革的重要力量。
```

改成：

```text
AI 是工具。它能不能带来变化，取决于用在哪些具体任务上。
```

### 不恰当表格

保留表格的条件：

- 有多组数据对比
- 有参数、价格、时间、版本
- 表格确实比自然段清楚

改成自然段的情况：

- 只是概念解释
- 只是优缺点泛泛而谈
- 每格里都是完整句子
- 表格比正文更难读

---

## 7. 内容真实性检查

必须检查：

- 链接是否能打开
- 来源是否真的支持原文说法
- 新闻、论文、报告是否真实存在
- DOI / ISBN 是否有效
- 引用时间是否合理
- 是否把 A 来源的观点错归给 B 来源

遇到这些表达要追问来源：

- 多家媒体报道
- 引发广泛关注
- 受到业界关注
- 获得市场认可
- 在社交平台引发热议
- 被认为是行业代表
- 具有一定知名度
- 具有较高关注度

如果无法确认：

```text
[需要核实来源]
```

不要编。


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