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

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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。

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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

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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。

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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]

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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

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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]

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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

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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。

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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。

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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。