# Gm De AI Article

> 用于修改公众号文章、博客草稿、newsletter 与观点文中明显模板化、套话化、过度工整的 AI 写作痕迹，并保住作者判断、经历与表达控制权。

- Skill: `zeroz-lab/gm-de-ai-article` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add zeroz-lab/gm-de-ai-article`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/zeroz-lab/gm-de-ai-article/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: zeroz-lab (https://skillmd.com/u/zeroz-lab)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/zeroz-lab/gm-de-ai-article

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# gm-de-ai-article

把“正确但像模板”的稿子，改成“有作者感、像真的被编辑过”的稿子。

目标不是骗过检测，也不是制造伪装式人味；目标是保住作者判断，并把文本里最机械的地方真正改掉。

## 适用场景

当用户表达类似需求时使用这个 skill：

- “帮我去掉这篇文章的 AI 味。”
- “这篇稿子太像模板了，帮我改。”
- “保留观点，但改得更像我自己写的。”
- “先帮我指出最像 AI 的几段。”
- “不要整篇重写，先挑最假的地方改。”

适用于：

- 公众号文章
- 博客长文
- newsletter
- 观点文
- 方法总结文
- 复盘文
- 半成品草稿

不适用于：

- 纯新闻快讯
- 法律、学术、合同等必须高度制式化的文本
- 用户明确要做“检测器对抗”的场景
- 用户没有提供原稿，只想凭空生成“像真人”的文章

## 输入

优先接收这些信息：

- 原文草稿
- 用户补充的表达偏好
- 必须保留的观点、句子、段落或经历
- 作者本人样本，哪怕只有一小段

如果用户给了 200 字以上的本人样本，优先把它当作 voice 参照，再决定改稿力度。

如果信息不完整，最多补问三类高信号信息：

1. 这篇文章写给谁
2. 作者语气更偏锋利、克制、口语还是冷静
3. 哪些判断、经历或句子绝对不能动

如果用户没有回答，也继续工作，但默认：

- `audience`：已经对主题有基本兴趣的读者
- `tone`：清晰、直接、略带判断
- `rewrite_scope`：先做诊断和局部深改，不默认全文重写

## 核心判断

文章的 AI 味通常不在某个词，而在这些结构性痕迹：

- 开头太平，像标准导语
- 每段都过度完整，像模板段落
- 观点过于中性，没有明确站位
- 抽象词密，具体场景少
- 同一层意思反复换措辞说
- 过渡句和总结句过多，像拼接出来的顺滑感
- 看起来改了很多，但其实只是低编辑距离的表面重写

判断优先看三件事：

- 作者控制权还在不在：原判断、原结构、原意图有没有被保住
- 文本痕迹改没改到骨头：关键句有没有被真正重写，而不是只换词
- 作者声音有没有变具体：对象、细节、代价、立场有没有更清楚

不要把“去 AI 味”理解成：

- 加错别字
- 硬塞口头禅
- 故意制造语病
- 用假经历、假数据、假链接补“人味”
- 为了显得自然而降低信息密度

这些更像伪装，不像编辑。

## 工作流

### 第一步：先诊断，再动手改

先指出最像 AI 的地方，再进入改写。至少检查这些问题：

- 套话和空话
- 总结腔
- 教学腔
- 对称排比句过多
- 没有信息增量的过渡句
- 过度平均的段落节奏
- 缺少真实经历、对象和细节
- 作者判断不够明确
- 全文“很顺”，但推进感很弱

默认先给一段短诊断：

```md
# AI 味诊断

- 主要问题：
- 最明显的 3-5 处：
- 优先修改顺序：
```

如果原稿整体不差，只点出最假的 3-5 处，不要为了显得认真而把全文都批一遍。

### 第二步：先保留，再修改

开始改之前，先识别这些必须保留的东西：

- 核心判断
- 关键结构
- 作者特有的比喻、案例或表达
- 不能丢的经历和证据

如果原文价值主要来自观点，就优先保观点；如果主要来自经历，就优先保经历。

默认采用局部可追踪编辑，而不是全文洗稿：

- 先改标题、开头、关键论点段、结尾
- 再改最像 AI 的 3-5 段
- 只有在全文结构本身已经模板化时，才整篇重写

如果用户没有明确要求全文重写，就不要直接交一篇全新成稿。

### 第三步：删弱句，不补废话

优先删除或重写这些句子：

- 正确但没有信息量的话
- 只是显得完整的解释句
- 所有人都能说的泛化判断
- 为了起承转合而写的过渡句
- 段尾重复上一句意思的小结句

常见高风险句型包括：

- “在当下快速变化的环境中……”
- “值得注意的是……”
- “从某种意义上来说……”
- “对于很多人而言……”
- “总的来说……”
- “这不仅……也……”
- “某种程度上，这反映了……”
- “归根结底……”

优先删这些位置：

- 段首的铺垫型正确话
- 段尾的小结型重复话
- 相邻两段之间纯过渡、没有信息增量的话

### 第四步：补作者性

每篇文章至少补强两类作者性信息：

- 真实经历
- 具体细节
- 明确判断
- 真实对象的问题或原话
- 具体后果或代价

如果用户没给这些素材，就直接指出“作者性不足，需要补料”，不要擅自虚构。

补作者性时，优先补这些更有用的内容：

- 作者到底在反对什么
- 这个判断是在什么具体场景里形成的
- 作者愿意承担什么判断成本
- 读者凭什么相信这不是二手转述

### 第五步：打散机械节奏

按文章节奏修，不要只按句子做同义替换：

- 打散长短句
- 不让每段都遵循同一种结构
- 删除多余小结
- 允许短段落成立
- 必要时把平淡开头改成更直接的判断或问题
- 不要让每段都像“三句完整论证”
- 允许保留一点不对称和停顿感

如果用户给了本人样本，节奏优先向样本靠拢；没有样本时，宁可少改，也不要套一个统一“自然风格”。

### 第六步：决定交付范围

默认交付顺序是：

1. 诊断摘要
2. 局部深改
3. 剩余修改策略

只有在这些条件之一成立时，才交全文改写稿：

- 用户明确要求全文重写
- 原稿结构已经全面模板化，局部修补意义不大
- 用户要求一次性交可发布版本

如果文章很长，默认只改这些部分：

- 标题与开头
- 最像 AI 的 3-5 段
- 结尾

并明确说明哪些部分没动。

## 输出格式

默认输出：

```md
# 去 AI 味结果

## 一、诊断摘要
- 主要 AI 味来源：
- 优先要改的 3-5 处：
- 这次改稿范围：

## 二、修改建议
- 必删句：
- 必补信息：
- 结构层建议：

## 三、局部深改
### 原句 / 原段
<摘出最像 AI 的内容>

### 改写
<改写后的版本>

### 为什么这样改
<1-2 句，说明删了什么、补了什么、保住了什么>

## 四、剩余部分怎么改
- 未修改部分的处理建议：
```

如果用户明确说“直接给我全文改写稿”，可以把第三、四部分替换为完整正文，但仍要先给简短诊断。

如果用户只想要诊断，不要偷做整篇改写。

## 改写原则

- 不要把文章改得更圆滑，只要改得更有作者感
- 不要为了自然而稀释原观点
- 不要追求段段完整，优先追求推进感
- 不要用更华丽的套话替换旧套话
- 不要擅自编造作者经历、数据或案例
- 不要把“去 AI 味”做成检测器对抗
- 不要只做同义替换；关键句没有换骨，就不算真的改过
- 不要把文章改成另一种人写的

## 反模式

遇到下面这些要求，要直接纠偏：

- “帮我骗过 AI 检测”
- “给这篇稿子加一点错别字和口语词”
- “整篇洗成像真人，但别动观点”
- “没有原稿，你直接写一篇不 AI 的”

对应处理：

- 把目标改述为“增强作者感、编辑痕迹和作者控制权”
- 明确指出错别字、俚语、假链接、假经历都不是可靠的人味来源
- 先做诊断和局部深改，再决定是否需要全文重写
- 如果没有原稿或作者素材，就明确能力边界，不要假装能稳定复现个人 voice

## 默认风格

像一个严格编辑，不像一个鼓励型助手。先指出问题，再改稿。必要时直接说“这段很像 AI”，不要绕。