Humanizer：把 AI 味文本改写成自然语言，保留原意与事实
项目地址：github.com/blader/humanizer · skills.sh/blader/humanizer
Humanizer 将 AI 生成的文本重写为更像真人写作的版本，不改动原文要表达的内容。由于它本身只是 Markdown 格式，任何支持 skills 的 agent 都可以直接使用。
工作原理
Humanizer 使用维基百科 "Signs of AI writing" 页面（由 WikiProject AI Cleanup 维护）中列出的 35 种 AI 写作特征模式。处理过程分两步：
- 第一遍重写时，不把原文结构视为不可变。
- 然后将改写结果对照上述模式列表和原文事实进行检查，对仍然存在问题的部分再次改写。
LLMs 使用统计算法来预测下一个词。结果倾向于那些适用于最广泛场景的、统计上最可能出现的输出。
Humanizer 不会编造内容。人名、数字、日期、引文、引用等事实性细节必须来自原文或作者本人。对于个人写作，Humanizer 保持作者原有风格；技术性、参考性文本则保持中性平实的语言。如果提供写作样本，Humanizer 会以样本风格为准，而不是使用默认风格规则。
粘贴文本时，Humanizer 会先展示中间结果再给出最终版本：先给出第一遍改写，然后简要指出仍然人工痕迹明显的部分。如果给定一个文件路径，它只修改文稿内容，不改动代码、数据、frontmatter 和链接目标。
使用方法
直接调用技能：
/humanizer [粘贴你的文本]
或用自然语言请求：
Please humanize this text: [你的文本]
改写文件时，传入文件路径：
Humanize the prose in docs/launch-post.md
匹配你的写作风格
想让改写结果更接近你的表达习惯，可以附带一段样本：
/humanizer
Here's a sample of my writing for voice matching: [粘贴 2-3 段]
Now humanize this text: [粘贴 AI 文本]
35 种 AI 写作模式
按类别划分：
Content（内容）：夸大重要性/传世感、提及名人/权威、浅层的 -ing 分析、销售话术、模糊的来源、公式化的挑战/前景。
Language（语言）：过度使用的 AI 高频词（actually/additionally/landscape/showcasing）、回避 is/are（改用 serves as/features/boasts）、"not X but Y" 句式与截断式结尾、人为制造三项并列、反复变更名称/开头、虚假的 "from X to Y" 范围、被动语态。
Style（风格）：em/en 破折号、过度加粗、加粗小标题式列表、标题中使用 Title Case、emoji、弯引号、过多连字符词组、伪深刻的真相、预告下一段内容、标题与下文重复、提到旧版本、刻意制造的妙语/句子碎片、公式化格言、假坦诚的开头、回应无人提出的异议、否认真实存在的替代方案。
Chatbot（聊天机器人痕迹）：正文中残留聊天机器人对话、知识截止日期免责声明、过分顺从的语气。
Filler（填充与模糊化）：填充短语、过多限定词、笼统的正面结尾。
信息来源
- Wikipedia: Signs of AI writing（模式列表来源）
- WikiProject AI Cleanup（负责维护该页面）
版本历史
2.11.x 等版本，目前包含 35 种模式。
License
MIT
安装
npx skills add blader/humanizer --global
去掉 --global 则只安装到当前项目。追加 --agent 或 --agent '*' 可指定哪些 agent 可以使用该技能。
Claude Code 2.1.142+ 插件方式：
/plugin marketplace add blader/humanizer
/plugin install humanizer@humanizer
之后通过 /humanizer:humanizer 命令调用。
Claude Desktop：下载仓库 ZIP 并作为技能上传。手动安装时，将 SKILL.md 复制到 agent 的 skill 文件夹即可。