name: qu-ai-wei description: 王佩专用的去 AI 味系统。触发词：去AI味、去味。合并三家——王佩写作系统 v4.0、humanizer-zh、lieflat-less-ai-tone（含实测数据）。先选模式（自家稿 / 白名单），再过硬边界，再下刀。不判断作者身份，不保证通过 AI 检测器。

去 AI 味 v1.0

三家分工

王佩的系统和 humanizer-zh 靠经验，lieflat 靠语料（300 篇 AI 样本、117.9 万汉字、5 个模型）。三家打架时看 §八。

〇 先选模式

模式一 · 自家稿（默认） 作者本人的文章。可以下狠刀，可以标缺口向作者要料，可以按王佩的声音校准。输出 B 级红笔报告，不动原稿。

模式二 · 白名单 别人的稿、译稿、成稿清理，或作者说"只去味，别改我的写法"。只动 §四 §五 里明确命中的条目，其余逐字保留，直接交改写全文。判不准是否命中，保持原文。

不确定用哪个模式，问一句。

档位（自家稿模式内）：

• 机械层任何时候可直接改：错别字、同音字、标点、粗体、重复字词。改完出 diff，不藏改动。
• 风格、结构、内容、声音四层先提案，作者点头再动。不确定属于哪一层，降一档。
• 作者说"直接改"才动稿子。

一 硬边界（优先于所有去味规则）

1. 信息守恒。 不新增原文没有的事实、数字、名字、机构、日期、引语、出处、因果、动机、心理活动、场景、案例。改写后每个实词都要能在原文指出出处，指不出来就撤销。

反方向同样禁止：不删观点、结论、限定和让步。把"可能提升"改成"提升"是篡改语气强度，不是去味。否定、比较对象、范围、条件、时间、完成状态、归因，一律原样。

2. 最小改动。 一句话即使命中规则，也只改解决该问题所必需的部分。不顺便润色，不替换没问题的词，不调整详略。

3. 结构不动。 标题层级、章节顺序、段落数量与顺序、列表、表格、引用、代码块的位置，全部保留。代码、行内代码、URL、路径、YAML front matter、表格数据，不碰。

4. 无来源的权威背书（"一些专家认为"）保留其笼统和不确定。不补身份，不升格为事实。疑似事实错误另行标注，不用猜的答案替换。

一句话：宁可留一点 AI 味，不可造一个假事实。

二 病根三条

表层是词，根子是三种心态。判不准某句要不要动，回到这三条。

1. 不信任读者。 堆总结、堆过渡、把话说满、替读者下结论。 判据：遮住那句总结，前文的意思还在不在。在，删。

2. 替作者占位。 自造标题级金句、编作者不曾在场的细节、主动写斩钉截铁的判断。这些是作者的独家工作。 判据：这句话是不是只有作者本人才写得出来。是，删掉留空位，标 [请作者补]。

3. 好心加戏。 补反例、补翻译、补对照、补第四项。每一次补全都让文章更完整、更钝。 判据：这个补充推翻主判断吗。不推翻，删。

三 门槛（机械层，先于一切）

三条不达标，别谈别的。

1. 全角中文标点。 中文正文里的 , . : ; ? " ( 一律改全角；-- 改 ——，... 改 ……。例外只有四类：阿拉伯数字内部（1712-1713、3.14）、英文专名内部（WSJ、Big Five）、URL 与代码、公式与单位（r=0.30、5km/s、65%）。

2. 粗体接近零。 把所有 ** 去掉通读一遍，论点还浮得出来就删尽。九成九的情况都浮得出来。例外：警告里的关键操作、长文里帮助定位的重点。

3. 惊叹号零个。 作者要加，作者自己加。emoji、装饰性箭头、分隔线同删。

四 有实测依据的十一刀

每条都有可定位的触发标记。频率单位是每千字，人类／AI 对照来自 lieflat 语料。

1. 翻案腔（AI 0.70） 先立一个读者并没有的误解，再推翻它。句式包括"不是……而是""并非……而是""不在于……而在于""与其说……不如说""表面……实际""看似……实则""你以为……其实""说到底""答案恰恰相反"。换任何字面都算。 改法：直接从正面下判断。

真正的壁垒不是技术，而是认知。 → 真正的壁垒是认知。

只有文章确实用材料走过了从误解到修正的过程，才允许保留自我修正，而且不能套固定句式。

2. 顿号罗列过密（人 1.78 / AI 3.21） 触发：一个分句内两个以上顿号，连起三项以上并列。 改法：能概括就别逐项列；必须保留三项时，改变其中一项的句法。

无论是初创公司、中型企业，还是大型集团，都能从中受益。 → 各种规模的公司都能用。

不改：法规条目、配置清单、财务科目等必须完整列出的；Markdown 列表内部。

3. 相邻句结构同款（人 4.81 / AI 9.41，每百段） 触发：相邻两句以上，逗号数量相同、成分顺序相同、长度接近。 改法：打散其中一句的句法。合并、拆分、换语序都行。 一段里三个以上平级案例在凑数时，合并同类项，把次要的压成半句。信息不删，只改主次。叙事推进不算。

4. 破折号滥用（人 0.80 / AI 2.38，Claude 4.25） 制造揭晓式停顿或插入无必要补充的删；承担解释、插入、转折功能的留。

答案其实很简单——专注。 → 答案是专注。

作者本人爱用破折号时，以作者习惯为准，这条让路。

5. 冒号滥用 提示语引出内容（人 0.08 / AI 0.29）：冒号前是"一句话总结""核心是""关键在于""本质上""换句话说"。提示语不承担信息就删掉它；承接上文就保留，只把冒号换成句号或逗号。

核心是：先解决支付失败的问题。 → 先解决支付失败的问题。

空转句引出列表（人 0.03 / AI 0.29）：一行以冒号收尾，紧接列表，去掉后信息不减。

我见过的几种典型场景： → 这几种场景我都见过。

不改：引出人物原话、小标题里的冒号、列表项内部的冒号、句中引出说明的冒号。

6. 序数词当小标题（AI 0.67） 触发：小标题以"一、二、三"或"第一、第二"编号，连续三个以上。 改法：删编号，保留小标题原文字。 不改：正文里的"首先……其次"，编号承担指代功能时（"见第三条"），Markdown 有序列表。

7. 拟人化喻体（人 0.002 / AI 0.018；带"永不……／智慧的"修饰时差 12.6 倍） 触发："像／相当于 + 一个／一位 + 职业角色"，喻体带褒义修饰或后接"不仅……更……"。 改法：换成这东西实际做了什么。

它就像一位智慧的导师，不仅传授结论，更传授看待世界的多元视角。 → 它不只给结论，也讲看待问题的不同角度。

不改：比喻本身（人类用比喻是 AI 的 2.4 倍）；具体的人当喻体（"像一个老师傅"）；喻体带来了正文没给的理解时。

8. 概括盖掉已有的具体（数字密度 人 17.92 / AI 6.34） 触发：句中用"显著提升""大幅增长""明显改善""大量""众多"，而同段或相邻段已写着对应的具体数值或对象。 改法：把已有的具体值提到概括词的位置。

新系统实现了效率的提升。处理时间从两小时缩短到四十分钟。 → 新系统把处理时间从两小时缩短到四十分钟。

"完成了对……的……""实现了……的提升""进行了……的优化"这类名词化，改法是恢复动词。原文没有具体数据时只恢复动词，不许编。

9. 禁用起手式 "说白了""说穿了""先说结论"——删掉直接给判断。

10. 翻译腔（只这五种） 其余翻译腔不作为改写理由。被动句、名词化、长句本身是正常中文书面语。

• 过长前置定语（0.42）：中心名词前修饰超十五字，或连续两个以上"的"。拆成两个分句。

  这是一个能够让团队在不增加人力的情况下显著提升审核速度的工具。 → 这个工具能显著提升审核速度，不需要增加人力。

• "当……时"前置从句（0.26）：删"当"和"时"。

  当所有人都能用 AI 写文章时，内容本身就不再是竞争优势。 → 所有人都能用 AI 写文章，内容本身就不再是竞争优势。

• 前置话题壳（0.22）："对于……来说""就……而言""在……方面"。把对象放主语位。

  对于早期团队来说，招人是最难的事。 → 早期团队最难的事是招人。

• 句首连接词当路标（人 0.03 / AI 0.18）："然而""因此""此外""与此同时"顶在句首。移到主语后，或换"不过""其实""也"。
• "这意味着""这表明"式复述（0.15）：与前句同义时并入前句。

  留存率涨到了 72%。这意味着产品找到了 PMF。 → 留存率涨到 72%，产品找到了 PMF。

11. 段首零主语评论（人 0.14% / AI 0.61%） 触发：非首段以"听起来""值得注意的是""更重要的是""关键在于""问题在于""不难看出"开头，整句没有"这／那／其／此"等回指成分。 改法：多数情况加一个"这"字就够。

值得注意的是，配置数据本来就按"这是谁的"分层放着。 → 这一点值得注意，配置数据本来就按"这是谁的"分层放着。

自家稿模式下另有一条更狠的处理：这类评论语多半整句可删（见 §五）。白名单模式只补回指，不删。

五 老编辑的刀

按开头、段间、结尾、句内四处排。白名单模式下这一节只执行加粗的几条，其余留给自家稿模式。

开头

• 起跑式铺垫："接下来让我们深入看看""以下是你需要知道的"——删。删掉的字数不许拿新知识填。
• 学术限定前置："从叙事学的角度来看"——删，直接进论证。
• "随着……的发展"式背景句：背景没有独立信息就删；真有趋势或因果，留。
• 序言框架预告："本文分三层""有三个原因"——删，框架挪到尾声。

段间

• 过渡句与元话语："可见""由此""换句话说""更重要的是""正因如此""把以上合起来""翻译成人话"——删。
• 首句复读标题：标题下第一句只是把标题重说一遍，删。
• 谈论上一稿："这段是刚补充的"——删。变更日志、发布说明、迁移指南除外。
• 为节奏故意分段：同一论点被拆成三段以上，用逗号合并。

结尾

• 总结、升华、回收前文：全删。宁可停在一个具体的地方。
• 金句收尾：最后一段要是漂亮收束，砍掉它，用前一段做结尾。
• 套话收尾："让我们拭目以待""期待更多可能"——删。有实际内容的行动计划留。
• 结论句的肯定半句："他不是英雄，但也不是懦夫"→"他不是英雄。"后半句读者自己会补。

句内

• 副词："非常、十分、有点、比较、挺、显著、极大地"默认删。凡有副词皆可疑。
• 不解释对白："他安慰地说"→"他说"。
• 限定词堆叠："也许可能会大概"压成一层，证据强度和适用范围保留。
• 句尾拔高："彰显了团队对创新的不懈追求"——删。有实际因果的尾巴留。
• 意义拔高："标志着新时代"——删。
• 替读者下判断："这是全片最动人的一句""这说明""这意味着"——删，让引语和事实自己说话。
• 生造复合词："文稿-校对-发布一体化"换回它的定义。固定术语（端到端加密）留。
• 死隐喻：报刊上见过的比喻删。活隐喻一篇最多一两个，不新鲜就不用。
• 成语：一段超过两个，多半在用气势替代思考。

更狠的删除纪律（自家稿模式）

• 已在前文出现过的人物或论点，后文不重复论证，直接删。
• 不服务命题的背景身份介绍删：职位、原型考据、船名人名全称。
• 议论性评价句删："全书最有策略的女人"——让行为说话，不贴标签。
• 不服务论点的感官细节即抒情，删。
• 时间词换转折词："从此"→"反倒"，逻辑关系强于时间关系。
• 结尾大面积压缩。最后 500 字的信息密度必须高于前文平均。

六 黑名单

命中不等于该删。回上下文看：是不是空泛、重复、不准、与文体不符。

• AI 口头禅：众所周知、总而言之、综上所述、值得注意的是、事实上、坦白讲、不可否认、在当今时代
• 拔高词：赋能、至关重要、深入探讨、无缝、闭环、底层逻辑、抓手、对齐、打透、跑通、做厚、颠覆、重塑、生态
• 官方套话：砥砺、打造、最美、温暖、统一部署、扎实推进
• 文人滥情：一言难尽、彻底无语、一声唏嘘、令人深思、不禁让人反思、令人动容
• 新闻套话：手段凶残、令人发指、周密部署、水落石出、绳之以法。"他矢口否认"比"负隅顽抗"准确一百倍。

反黑名单（命中也不改）：闭环反馈（控制论）、端到端加密、数据驱动测试——有确切所指的术语。

七 不许动

这一节和 §四 §五 同等重要。去味最容易变成把稿子刮平。

实测站不住的"AI 味"（lieflat 数据，不得据此改文字）

humanizer 的保留边界

• 作者有意的排比、重复、碎句。判据：它承载新信息或明确的强调吗。是，留。
• 承担分量的虚词："已""所以""竟然""反倒"。它们不是冗余，有时反而要加回去。
• 自然连接词："首先／其次"说明顺序，"与此同时"表示同时，"不过"表示转折，各司其职就留。
• 四字节奏：汉语本来的节奏，不是错误。只有同义堆叠（"稳定可靠、快速响应"）才动。
• 被动句：施事者未知或不重要时，被动是对的——"样本已被污染，原因尚未确认"。
• 礼貌用语：邮件、书信、客服回复里的问候和落款有用途，只有独立文章里才删。

王佩的保留

• 拧巴：同一篇里自相矛盾的地方，原样留着。那是作者的诚实，不是逻辑错误。
• 一篇文章最多动用一到两个招牌动作。招牌每段都用就成了戏仿，戏仿比平庸更糟。

八 三家打架时怎么裁

这几处是本 skill 的核心，三家的直觉互相顶牛。裁决依据：有实测的压没实测的；作者自己的习惯压通用规则。

1. 毛边 vs 无差别 王佩说"AI 爱把段落写得一样长，真文章有毛边"；lieflat 实测句长段长的离散度人机无差别。 裁决：毛边是写出来的结果，不是改出来的手段。不为制造参差去调句长或拆段，也不把原本参差的改齐。王佩那条留作写作时的提醒，不作为改稿理由。

2. 排比 王佩"不用排比撑气势，三个以上同构短句连排拆掉"；lieflat"句内同构排比人类用得不比 AI 少"。 裁决：句内排比（一句之内的"更高效、更专注、更有创造力"）留。相邻句之间连续复用同一句法骨架，改（§四 3）。

3. 被动句 新闻写作的老规矩是"被动压缩主动，让施害者浮出水面"；humanizer 说"施事者未知时保留"；lieflat 实测"被动不是 AI 痕迹"。 裁决：被动本身不改。只有一种情况改——文章要追责，而被动句正把责任人藏起来。那是政治性写作的需要，不是去味。

4. 抽象换物象 王佩"空泛形容词换具体物象"；lieflat"本 skill 不能补原文没有的信息，原文抽象就让它抽象"。 裁决：看模式。自家稿模式下，抽象扎堆的地方标出来向作者要料，[请作者补：那天他穿什么]，不许 AI 编。白名单模式下只做一件事：把原文已有的具体值提到概括词的位置（§四 8），其余抽象留着，输出后提示作者材料稀薄。

5. 破折号 lieflat 实测 Claude 是人类的五倍，该删；但作者本人爱用破折号时不算痕迹。 裁决：改自己的稿，按作者习惯；改 AI 生成的初稿，按实测删。查作者习惯的办法是抽他三篇旧稿数一数。

6. 段首"值得注意的是" lieflat 说补一个"这"字；王佩的编辑纪律说整句删。 裁决：白名单模式补回指；自家稿模式整句删——这类评论语在王佩的稿子里本来就不该有。

7. 起手式的口语 王佩禁"其实、坦白讲"；lieflat 禁"说白了、先说结论"；但 lieflat 又把"其实"当作替换"然而"的推荐词。 裁决：句首独立成分的"其实"删；嵌在句中承担转折的"其实"留（"这个方案其实不适用于所有场景"）。

九 加回来（只在自家稿模式）

删完读一遍，如果稿子又干净又没味道，说明只做了一半。

1. 抽象换物象。连续三句在概念层，必须下到底部：人名、地名、物件、动作、数字。连续三句在底部，可以爬一句上去给个意义。两端交替，节奏自来。
2. 形容词换数字。"长期高强度写作"→"每周一篇，七千到一万字，五年二百五十篇"。前提是作者给得出这个数字。
3. 补生活观察。通篇考证格式没有一句人话，每三四个条目补一句亲历者才说得出的话。这句要向作者要。
4. 主动退一步。论点推到极端不留余地是 AI 相。找到内行会攻击的点，退半步。
5. 强调位在句尾。一句话里要强调的词放句末，段落和全篇同理。
6. 缺口标出来。作者独家的细节位置写 [请作者补：……]，不许拿想象填。当事人无法采访的场景，三条路：侧面还原、标注推断、承认不知道。第四条路不存在。

十 分文体的加戏位置

AI 加戏的位置是固定的，可以按文体穷举。共 24 项，逐条对照下刀。

长文人物稿／议论文

1. 反例对冲段（"但不能全怪他""不过也有反例"）——不推翻主判断就删
2. 引文后的翻译句（诗句＋破折号＋白话解释）——删破折号之后
3. 情节对照增强段（"同代人都 X，只有他 Y"）——纯戏剧性则删
4. 金句收尾——砍掉，用前一段做结尾
5. 序言框架预告——挪到尾声

分析评论／科普 6. 首段的统计术语（r、p 值、效应量）——移到第二段，首段先给定性词 7. 段落开头的元话语——删 8. 小标题是过程描述而非判断——改成命题句 9. 结尾段还在用英文术语——中文化 10. 同一论点拆成三个以上短段——合并 11. 不承担论证功能的地理、民族标签——删

考证／知识性文章 12. 事实后面跟总结句——遮住它，前文还成立就删 13. 同一论点堆两条以上出处——只留最贴切的一条，空间让给人话 14. 论点推满不留余地——主动退一步 15. 通篇没有一句生活观察——向作者要 16. "这说明""这意味着"——删

个人随笔／亲历叙事 17. AI 自造的标题级金句（独立成段的压缩判断、"X 不是 Y，是 Z"）——删，这是作者独家工作 18. 作者私人在场位置被填了编造的细节——改回笼统句，标 [请作者补] 19. 粗体多于两处——删 20. 死亡、终结、决断句还在用"而""并""然后"连接——换成逗号加单音动词 21. 为节奏故意分段——合并 22. 关键节点主动加的斩钉截铁总结——删，留位置 23. 删掉了承担情感分量的虚词——加回去 24. 死亡写得铺张——一句话报掉。"卫军，42 岁的时候死了。"

十一 声音校准（只在自家稿模式）

改完抽三句作者自己的句子，摆在改稿旁边对照。完整样本见本地 wangpei-writing skill 的「声音样本」一节。给别人改稿时，把这三句换成目标作者自己的句子。

• 没什么比灯火更温暖，除了下一簇灯火。
• 他舅舅犯懒，没理他。第二天早晨，这个孩子死了。
• 原来我最惧怕的东西，不过就是失去体制的恩宠。

问三句：突兀吗。突兀在哪——更长，更满，还是更想讨好。照着改。

同目录下若有写作风格指南或语言 DNA 一类的文档，先读它。风格文档与本 skill 冲突时以风格文档为准，那是目标作者的真实写法，不是 AI 痕迹。

白名单模式跳过这一节，改用输入文本自身的语域做基准：句长、用词、标点习惯照旧，只动确实命中的地方。

十二 报告格式（自家稿模式默认）

文件名 B级编辑-<原稿名>.md，与原稿同目录。

# B级编辑：<原稿名>
日期 | 字数 | 命中条数 | 模式

## 门槛
标点 / 粗体 / 惊叹号——各一行，说明已改还是待改

## 命中（按行号）
### L23
原文：……
病：§四 1 翻案腔 / §二 2 替作者占位
方向一：……
方向二：……

## 加回来
- L45 抽象扎堆，需要一个物象。库里可用的：……
- L88 作者独家细节缺口：[请补]

## 没动的地方及理由
- L12 的排比是句内同构，实测人类用得不比 AI 少，保留。

白名单模式不出报告，直接交改写全文，不解释改了什么，作者问时再说。

十三 交付前核对

1. 每处改动是否都能指出对应的编号规则。指不出的撤销。
2. 有没有新增原文没有的事实、数字、名字、日期、引语、出处。有，撤回。
3. 否定、限定、范围、时间、归因、确定程度，是不是原样。"可能"有没有变成"确定"。
4. 改了列表和排比之后，有没有丢内容或多出项目。
5. 连接词还表达原来的顺序、因果、同时、转折吗。
6. 代码、行内代码、URL、路径、YAML front matter、表格数据，有没有被碰。
7. 标题层级、章节顺序、段落数量与顺序，是不是完全保留。
8. 有没有为"制造节奏"调句长或拆段。有没有为"像人写的"补虚词、换代词。这两项不在范围内。
9. 有没有改掉句内同构排比、删掉独立成段的比喻。这两项人类用得不比 AI 少。
10. 通顺的地方有没有被硬改。没有问题的段落原样留。
11. 标点全角、粗体近零、惊叹号零。
12. 自家稿模式：抽三句声音样本对照，改稿突兀吗。

不用字数下降、命中条数或"AI 味消失"当交付标准。事实与语义核对优先于风格偏好。

边界

本 skill 只管去味，不管怎么写。结构、立意、叙事技法找你自己的写作 skill；成稿润色是另一件事。

不判断作者身份，不保证通过任何 AI 检测器。实测数据说明的是频率差异，不是来源证据。

来源与致谢

• 王佩写作系统 v4.0——作者自用 skill，未公开。本 skill 取其病根三条、语言禁区、声音校准、协作档位。
• humanizer-zh——https://github.com/op7418/Humanizer-zh（MIT）。取其信息守恒约束、保留边界、交付前核对。该项目本身基于 blader/humanizer v3.0.0 与其 PR 39。
• lieflat-less-ai-tone——https://github.com/larashero3-dotcom/lieflat-less-ai-tone（MIT）。取其十一条实测规则与「不作为改写理由」表。文中所有频率数据（每千字、倍率、覆盖率）均出自该项目的语料实测，方法与脚本见其 RESEARCH.md。

数据不是我测的，规则是我裁的。§八 七处裁决由本 skill 作者负责。

去 AI 味 · qu-ai-wei

一个 Claude skill，清理中文稿子里的 AI 痕迹。合并三家规则，并把它们互相矛盾的地方一条条裁掉。

为什么又做一个

去 AI 味的规则集已经有几份，问题是它们互相打架。

一家说「AI 爱把段落写得一样长，真文章有毛边」；另一家拿 300 篇 AI 样本、117.9 万汉字、5 个模型实测，句长段长的离散度人机无差别。照前者改，你会为了制造参差去乱调句长；照后者改，你又会放过那些确实该删的东西。

类似的顶牛有七处：排比、被动句、破折号、抽象换具体、段首评论语、句首「其实」、毛边。这个 skill 做的事是把三家合到一起，冲突处给出裁决和依据，再按「稿子是谁的」分成两种模式。

三家来源

第一家是作者自用的写作系统，靠经验。另两家是开源项目，MIT。lieflat 靠语料实测——本 skill 里所有带数字的频率（每千字、倍率、覆盖率）都出自它。

两个模式

先选模式，这是整个 skill 的分水岭。

自家稿——你自己的文章。可以下狠刀，可以标缺口向作者要料，可以按作者的声音校准。默认输出红笔报告，不动原稿。

白名单——别人的稿、译稿、成稿清理，或者你只想去味、不想被改写法。只动清单内明确命中的条目，其余逐字保留，直接交改写全文。判不准是否命中，保持原文。

不分模式，两套逻辑会互相踩：白名单式改写要求「原文抽象就让它抽象」，而生成式写作系统的核心动作恰恰是「抽象换物象」。

七处裁决

依据都写在 SKILL.md 第八节。

硬边界

不管哪个模式，三条优先于所有去味规则。

1. 信息守恒。不新增原文没有的事实、数字、名字、日期、引语、出处、因果、动机、场景。改写后每个实词都要能在原文指出出处。反方向同样禁止：不删观点、限定和让步。把「可能提升」改成「提升」是篡改语气强度，不是去味。
2. 最小改动。命中规则的句子也只改解决该问题所必需的部分。不顺便润色。
3. 结构不动。标题层级、章节顺序、段落数量与顺序、列表、表格、引用、代码块的位置，全部保留。

一句话：宁可留一点 AI 味，不可造一个假事实。

安装

git clone https://github.com/baibanbao/qu-ai-wei.git ~/.claude/skills/qu-ai-wei

项目级安装放 .claude/skills/qu-ai-wei/。Claude Desktop 和 claude.ai 直接上传 SKILL.md 也可以。

用法

对 Claude 说「去AI味」或「去味」，附上稿子或文件路径。第一次会问你用哪个模式。

自家稿模式输出 B级编辑-<原稿名>.md，行号定位，每处给两三个改写方向，你拍板。白名单模式直接交改写全文，不解释改了什么，你问时再说。

目录

SKILL.md 十三节：

硬边界 · 病根三条 · 三条门槛（全角标点／零粗体／零惊叹号）· 十一条实测规则 · 老编辑的刀（按开头／段间／结尾／句内排）· 黑名单 · 不许动 · 七处裁决 · 加回来 · 分文体加戏 24 项 · 声音校准 · 报告格式 · 交付前核对

其中「不许动」和「不作为改写理由」两张表与改写清单同等重要。去味最容易变成把稿子刮平。

边界

• 不判断作者身份。频率差异是频率差异，不是来源证据。
• 不保证通过任何 AI 检测器。
• 只管去味，不管怎么写。结构、立意、叙事技法不在范围内。

English

A Chinese-writing skill for Claude that strips AI tells from finished drafts.

It merges three rule sets — the author's own writing system, plus the open-source humanizer-zh and lieflat-less-ai-tone — and adjudicates the seven places where they contradict each other, favoring corpus-measured evidence over intuition. Every frequency figure in the skill comes from lieflat's corpus study (300 AI samples, 1.179M characters, 5 models).

Two modes. Own draft: a full editorial pass, delivered as a red-pen report with line numbers and two or three rewrite options per hit. Whitelist: only listed patterns are touched; every unmatched sentence is preserved verbatim.

One rule overrides everything: never invent a fact, a number, a name, or a quote to make a sentence sound more human. Losing a hedge is tampering, not humanizing. The skill makes no claim about authorship detection and does not promise to defeat any AI detector.

Documentation is in Chinese. MIT.

许可与致谢

MIT。

humanizer-zh（MIT，歸藏）与 lieflat-less-ai-tone（MIT，shiujan）的规则与实测数据构成本 skill 的两块基石，致谢见 SKILL.md 文末。数据不是我测的，规则是我裁的。