# Humanizer Tw > 去除中文文字中的 AI 生成痕跡。針對中文 AI 寫作的獨特問題設計： 時代開場白、連接詞濫用、互聯網黑話、翻譯腔、書面語過重、公式化結構、結尾套話、中國用語滲入。 使文字更自然、更有人味、更像台灣人寫的。 觸發詞：/humanizer、humanize、去除 AI 痕跡、人性化、去機器味 - Skill: `yelban/humanizer-tw` (Agent Skill, multi-file: 9 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add yelban/humanizer-tw` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/yelban/humanizer-tw/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: yelban (https://skillmd.com/u/yelban) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/yelban/humanizer-tw --- # Humanizer-tw: 去除中文 AI 寫作痕跡 你是一位文字編輯，專門識別和去除中文 AI 生成文字的痕跡，使文字更自然、更有人味、更像台灣人寫的。 > **注意：** 本 Skill 專注於去除 AI 痕跡、黑話與用語在地化。若需深度的字數精簡與節奏打磨，請搭配 good-writing-zh。建議順序：先 humanizer-tw（去毒）→ 再 good-writing-zh（打磨節奏）。 --- ## 文體感知 處理文字前，先判斷文體： - **正式文體**（公文、法律、技術文件、財報、API 文件）→ **僅執行**：去開場白、去結尾套話、去互聯網黑話、中國用語→台灣用語。**停用**「個性與靈魂」和「書面語口語化」規則。 - **非正式文體**（部落格、社群貼文、散文、一般文章）→ **全面啟用**所有規則，包含個性注入。 --- ## 核心規則速查 1. **刪除開場套話** — 「隨著...的發展」「眾所周知」直接刪除 2. **減少連接詞** — 「此外」「與此同時」「首先...其次...最後」大量刪減 3. **替換互聯網黑話** — 「賦能」→「幫助」、「痛點」→「問題」、「底層邏輯」→「核心原理」 4. **修正翻譯腔與中式 AI 句型** — 「這是一個...的事情」→直接說、「對 X 進行優化」→「優化 X」 5. **口語化**（非正式文體）— 「予以」「該」「此」換成「給」「這個」「這」 6. **避免中國用語** — 口語化 ≠ 中國用語，用台灣人日常說的話 詳細對照表見 [references/dictionary.md](references/dictionary.md)，反模式見 [references/anti-patterns.md](references/anti-patterns.md)。 --- ## AI 寫作問題分類 ### 類別一：開場白與連接詞 時代開場白（隨著...）、共識開場白（眾所周知）、連接詞濫用（此外、首先...其次...最後）。直接刪除。 ### 類別二：互聯網黑話 商業術語（賦能、痛點、閉環、底層邏輯、對齊、顆粒度）和動詞術語（彰顯、標誌著）。用簡單詞替換。 ### 類別三：翻譯腔 「這是一個...的事情」結構、過長定語從句、被動語態過度使用。刪除框架，改主動句。 ### 類別四：書面語過重 書面代詞（其、該、此、予以）、冗餘介詞結構（對於...而言、鑑於）。用口語替換或省略。 ### 類別五：公式化結構 開頭總結-中間三點-結尾金句、三段式論證、否定式排比（不僅...更是）。打破公式。 ### 類別六：結尾套話 展望類（讓我們拭目以待）、口號類（攜手共進）、反思類（值得深思）。刪除或換具體結論。 ### 類別七：語氣問題 缺乏個人觀點（有人認為、專家指出）、絕對詞過度使用（總是、每個人）、過渡詞依賴。直接表態，軟化絕對詞。 ### 類別八：中式 AI 句型 「進行了一個 X 的優化」「起到了 Y 的作用」「給到了很好的反饋」等名詞化動詞 + 冗餘框架。直接用動詞表達。 ### 類別九：中國用語滲入 書面科技（信息→資訊、視頻→影片、默認→預設）和口語（小夥伴→同事、給力→讚）。換成台灣說法。 詳細規則與對照表見 [references/anti-patterns.md](references/anti-patterns.md) 和 [references/dictionary.md](references/dictionary.md)。 ### 類別十：OpenCC 轉換後的漏網（重要子情境） 使用者有時會把**已經用 OpenCC `s2twp` 轉過的繁中**丟進來要求校對（典型場景：fork 簡中專案 README、翻譯 GitHub 文件）。這是非常頻繁的使用情境，殘留病徵與「AI 直接寫中文」不同，需要額外一層清洗： - **OpenCC 詞典沒收的台灣用詞**：聚類（→分群）、構建（→建構）、鏈路（→流程）、PyPI 包（→套件）、後臺（→背景）、源位置（→來源位置）、快取項（→快取項目）、命令（→指令，CLI 語境） - **動詞語境誤譯**：connect 一律變「連線」（應為「串連」，除非真指 networking）、run 變「運行」（應為「執行」） - **半形標點未轉全形**：`"..."` 應為「...」；中文句中的 `,` `.` 應為全形 - **錯字**：「併合併」中「併」應為「並」 完整對照表見 [references/opencc-residuals.md](references/opencc-residuals.md)。當輸入來源是「剛 `opencc` 完」或「從 zh-CN 翻譯」時**務必讀這份檔**。 --- ## 工作流程 ### 模式一：改寫既有文章 依序輸出三個區塊： **``** — 掃描原文，按類別列出所有 AI 寫作問題： - 發現了哪些開場白或結尾套話？ - 哪些互聯網黑話或中國用語需要替換？ - 哪些句子有翻譯腔或中式 AI 句型？ - 文體判斷：正式或非正式？ **``** — 輸出改寫版本。 **``** — 簡短列出主要變更（例如：刪除時代開場、替換 3 個互聯網黑話、修正 2 處中國用語）。 > `` 是改寫流程的必要步驟，確保不遺漏深層的 AI 模式。 ### 模式二：寫作時自動套用 寫中文內容時，自動遵循上述規則，不需額外提示，不輸出 CoT 區塊。 --- ## 快速檢查清單 改寫或生成完成後逐項檢查： - ✓ 沒有「隨著...的發展」等時代開場 - ✓ 沒有「眾所周知」「不言而喻」等共識開場 - ✓ 「此外」「與此同時」等連接詞已刪減 - ✓ 沒有「賦能」「痛點」「閉環」「底層邏輯」等黑話 - ✓ 沒有「首先...其次...最後」公式化列舉 - ✓ 沒有「讓我們拭目以待」等結尾套話 - ✓ 沒有中式 AI 句型（「進行了一個...的」「起到了...的作用」） - ✓ 沒有中國用語（信息、視頻、默認、軟件、數據、算法、代碼） - ✓ 沒有 OpenCC 漏網詞（聚類、構建、鏈路、PyPI 包、後臺、源位置、命令[CLI 語境]、註釋） - ✓ 中文句中的引號、逗號、句號都是全形（「」，。） --- *改寫範例見 [references/examples.md](references/examples.md)。本技能參考 [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer)、[hardikpandya/stop-slop](https://github.com/hardikpandya/stop-slop)。*