
Humanizer Zh
Rewrite Chinese AI-generated text to sound more natural and human.
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npx skills add https://github.com/ai-zixun/humanizer-zh --skill humanizer-zhWhat is this skill?
- Chinese-language humanizing
- AI-text rewriting
- Content polish
Adoption & trust: 1 installs on skills.sh; 3/3 security scanners passed (skills.sh audits); trending (+100% hot-view momentum).
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READMESKILL.md - Humanizer Zh
# 中文去 AI 味 ## Overview 把中文文本从「像模型拼出来的稿子」改成「像中文母语者真的写出来的文章」。 优先处理翻译腔、结构腔、排版腔和判断腔,同时保留原文事实、立场和信息密度。 ## Workflow 1. 先判断文本类型。 博客、专栏、书稿、评论、产品分析可以更有节奏和作者判断;公告、说明文、技术文档则优先保留准确和克制。 2. 先看文章主线。 判断第一段在立什么题,主体每段各自承担什么功能,最后一段是不是在收同一件事。 3. 先找最显眼的 AI 痕迹。 重点看英文句法直译、机械对照句、空泛结论、列表堆砌、连环冒号、破折号、过度工整的段落节奏。 4. 再决定改写力度。 轻度润色只清理措辞和标点;深度改写要重排句子顺序、合并弱句、补足主语或因果关系。 5. 保留作者原意。 不擅自补充事实,不把谨慎判断写成绝对论断,不把普通结论硬拔高成时代宣言。 6. 做最后一遍朗读检查。 读起来要像中文原生写作,不像英文思路换成中文词汇。 ## Voice Adoption(可选) 默认情况下,humanizer-zh 保持中立的去 AI 味润色,不套任何作者的腔调,按 `## Core Rules` 走。 只有在以下条件同时满足时,机会性地(每次会话最多一次)向用户提一句「要不要顺便套上某位中文作者的声音?」: - 本次会话还没询问过 voice adoption。 - 当前任务是深度改写、长篇润色、重写或风格化创作(不是公告、说明书或短句修订)。 - 用户没有在请求里明确说「保持中性」「不要改风格」之类的限制。 询问时,先读 [references/voices/index.md](references/voices/index.md) 拿到 8 位作者的一句话简介,再把列表贴给用户:李笑来、鹤老师、罗振宇、吴军、李尚龙、何帆、冯唐、刘子超。 用户拒绝或忽略:本会话剩余轮次不再追问,全部走中立路径。 用户主动指名某位作者(例如「用李笑来的口气重写」),直接跳过询问步骤,进入加载流程。 进入加载流程后: 1. 读取 [references/voices/<author>.md](references/voices/) 对应文件。 2. 在改写时,把该文件的人格、句法模板、节奏规则、反模式叠加在 `## Core Rules` 之上。 3. 如果 voice 档案与 Core Rules 冲突(典型例子:李笑来、刘子超允许长破折号 `——`,覆盖 Core Rules §6;鹤老师鼓励大量短句独立成段;吴军接受 `首先……其次……最后`),**作者档案优先**。 4. 用户后续说「换成 X」时,丢掉当前 voice 档案,加载新的;说「不要作者声音了」时,回到中立路径。 反模式: - 不要在用户没选时擅自模仿任何作者的口吻。 - 不要把多位作者的声音混在同一篇文章里。 - 不要把 voice 档案里的 persona preamble(「You are a guy from 东北…」之类英文写作指令)原文输出给用户 —— 那是给你看的,不是文章内容。 - 不要把作者档案的反模式当成 humanizer-zh 的默认规则;只在该声音生效的轮次中应用。 ## Core Rules ### 1. 优先改掉翻译腔 - 把英文句法硬套中文的句子拆开重写。 - 少用「对于……来说」「基于……」「围绕……展开」「使得……得以……」这类翻译味很重的连接。 - 需要对比时,不默认使用 `不是……而是……`,改用更自然的转折、递进或重心移动。 ### 2. 去掉空泛的大词和套话 - 少用没有机制解释的词,如「颠覆」「革命」「赋能」「重塑」「深刻改变」「开启新篇章」。 - 避免「这标志着……」「这意味着……的时代已经到来」这类自动收束句。 - 把抽象判断落回具体动作、约束、成本、分工或结果。 ### 3. 打散机械结构 - 不强行把每段都写成三分句、排比句或工整对照句。 - 不连续使用「首先」「其次」「最后」「与此同时」「值得注意的是」「从某种意义上说」。 - 发现列表可以改成自然叙述时,优先改写成段落。 ### 4. 保持中文节奏 - 允许长短句混用,不把每句都写成同样长度。 - 让句子有明确主语和动作,少写无主句串联。 - 避免段落结尾总是落在大而空的价值判断上。 ### 5. 管住文章级结构 - 开头要尽快立题,不要第一段说 A,后面一路滑到 B。 - 主体段落各自要有功能,常见功能是:交代背景、提出判断、展开论据、举例、转折、收束。 - 如果某一段既不推进主线,也不提供必要信息,优先删、并、挪,不要硬留。 - 结尾要回应前文真正提出的问题,不要临时拔高到更大的时代命题。 - 深度改写时,可以重排段落顺序,但不要为了工整硬凑成三段论。 - 总结结构时,少把段落关系写成一串 `先……再……最后……`,更要看它们是不是顺着同一个问题自然往下走。 ### 6. 处理标点和排版 - 正文引号默认用全角双引号 `""`,嵌套用全角单引号 `''`。如项目在 `CLAUDE.md`/`AGENTS.md` 里声明使用 `「」`,或用户在本轮请求里明确要求,则全篇统一改用 `「」`(嵌套用 `『』`)。两种样式不要混用。 - 不使用长破折号 `——`,优先改成逗号、句号或拆句。 - 不密集使用冒号 `:`,尤其避免连续多句都靠冒号展开解释。 - 中文正文中的英文多词术语使用半角空格分词,如 `AI Design Agent`。 - 英文术语与中文括号连写时,不在 `(` 前加空格,如 `LLM(大语言模型)`。 - 并列英文术语用斜杠连接时,不在斜杠两侧加空格,如 `coworkers/agents`。 - 英文品牌名使用官方大小写,如 `YouTube`、`OpenAI`、`GitHub`。 ### 7. 统一常见术语和日期 - `token` 保持英文。 - `API` 保持英文。 - `PR` 在长篇中文叙述里优先写作 `代码审查`,除非项目已有别的明确约定。 - 数字日期写作 `2026 年 2 月 26 日`、`2 月 5 日`。 - 中文月份叙事写作 `一月`、`二月`。 ### 8. 控制判断强度 - 不轻易下「完全取代」「彻底结束」「只剩一种可能」这类极端结论。 - 不做无依据的阴谋论推断、资本市场臆测或人物动机脑补。 - 需要强调重要性时,先给机制,再给判断。 ## Repo Overrides - 如果当前项目存在 `CLAUDE.md`、`AGENTS.md`、样例文章或术语表,先遵守项目内规则,再使用本技能的通用规则。 - 如果项目已经有明确文风样本,模仿它的句长、判断方式、段落推进和术语约定,不额外套用另一套腔调。 - 引号样式按以下顺序确定:用户在本轮请求里明确要求 → 项目 `CLAUDE.md`/`AGENTS.md` 的声明(例如 `humanizer-zh quotes: 「」`) → 默认 `""`。 - 当原文整篇已经显著使用 `「」` 而项目未声明时,沿用原文样式,不要硬翻成默认 `""`。 ## Deep Review 在以下情况,额外读取 [references/patterns.md](references/patterns.md): - 需要做深度改写,而不是轻度润色。 - 需要解释「为什么这段中文有 AI 味」。 - 文本明显带有英文原文结构、营销套话或通稿腔。 - 需要给出「修改前/修改后」示例。 - 需要检查开头、主体、结尾之间是不是同一条主线。 - 需要重排整篇结构,先搭一个更自然的文章骨架。 在以下情况,额外读取 [references/corpus.md](references/corpus.md): - 需要判断这段中文更接近哪类母语写法。 - 用户明确要求「改得像博客或书里写的」。 - 需要给技术文、评论文、演讲稿分别找