zh_de_ai_ify

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。

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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:

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:

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:

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。

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