by MrGeDiao
说人话 — 让 AI 写出来的东西像人写的。 | Bilingual AI writing de-slop skill for Codex, Openclaw, Claude Code, Cursor, ChatGPT
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/MrGeDiao/shuorenhua把文本从”像模型在表演写作”拉回”像具体人在当前场景下表达”。
这份 skill 不是敏感词替换器,也不是反技术、反抽象、反专业。它的目标是减少模板感、表演感和语域漂移,同时保住事实、术语和责任主体。
在下面这些需求里使用:
chat、status、docs、public-writing在下面这些需求里不要硬套:
按固定顺序做,不要跳步:
chat / status / docs / public-writingTier 1 / Tier 2 / Tier 3,按问题命中强度判断,不要把 Tier 当作改写力度minimal / standard / aggressivereferences/,默认继续按问题类型补看 微操作手册、结构反模式 和相关短语表执行第 5 步时,先按“模式”处理,再按“词条”兜底:
先判主场景,再处理局部问题。混合文本只保留一个主语域,其他语域只在必要信息层面留下。
chat信号:
默认档位:minimal
status信号:
默认档位:minimal 或
我已经把差异收窄了,根因基本坐实,和我刚抓到的现象也对上了。接下来做一个更硬的排除法,稳稳兜住,落盘之后就能收口了。
这是 ChatGPT 5.4 跟你说的"人话"。没有一个正常人会这么聊天。
这个项目干的事:让 AI 输出的中文读起来像人写的。英文也管。
旧的 AI 味你认识——"赋能""闭环""在当今快速发展的时代"。这些已经被骂了一年,新模型学乖了,换了一套。
GPT-5.4 和 Codex 开始说一种"SRE 中文",把 debug 术语塞进日常对话。"兜底""压实""收敛""收束""锁住""口径""能吃""硬写"——像在写 incident report,但其实只是在帮你改个按钮颜色。
还学会了暴力表演执行力:补一刀、狠狠干、拍脑门、揪出来。你让它改个 CSS,它说"我先狠狠干一把"。
最让人血压升高的是这类:
要不要我帮你把剩下的也改了?只要你回复我,我立马开始。你就确认一点,你一回复我就上手。
没人问你。做就做,别推销。这批新口癖的核心模式已经覆盖,变体不靠逐词硬收。
姐妹们!今天给大家拆解一个保姆级干货!谁懂啊,这个工具狠狠提升了我的效率!建议收藏!
真人用这些词是随机蹦一两个,AI 是六个连发。一眼机器。
12 条规则。210+ 中文禁用短语。96 英文禁用短语。18 种结构反模式。7 维评分。按场景自动调强度,聊天时只动套话,写博客时全规则扫描,不会把正常的技术报告改得面目全非。
英文去 AI 味已经有 stop-slop 和 humanizer,中文一直没有。这个项目补上了。
| 能力 | stop-slop | humanizer | 说人话 | |------|-----------|-----------|-----------| | 中文禁用短语 | - | - | 210+ 条 | | 互联网黑话 | - | - | ✅ | | 工程师腔 / SRE 腔 | - | - | ✅ | | 小红书 AI 腔 | - | - | ✅ | | 翻译腔 | - | - | ✅ | | 语域混搭检测 | - | - | ✅ | | 节奏量化 | - | - | ✅ | | 场景分档 | - | - | 4 × 3 | | 误杀防护 | - | - | ✅ | | 英文禁用短语 | ✅ | ✅ | 96 条 | | 结构反模式 | ✅ | 部分 | 18 种 |
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standarddocs信号:
默认档位:minimal
public-writing信号:
默认档位:standard
更细的下限限制见 场景禁改表。
只加载 SKILL.md 时,也必须能完成基础改写。下面这些规则默认直接生效:
值得注意的是、让我来为你解释、希望这对你有帮助、Great question!综上所述、归根结底、本质上、At the end of the day不是 X,而是 Y、与其 X,不如 Y 多数删前半句,直接说 Y研究表明、数据显示、studies show、experts say 要补具体来源,否则删掉权威铺垫赋能、抓手、闭环、收窄、兜住、落盘、leverage基于……、通过……来……单文件模式只是兜底,不是完整模式。只要环境里能读 references/,默认就继续补看对应文件;只有在 system prompt 真的只给了 SKILL.md 时,才退化为只按本文件做基础清理。
minimal适用于:文本本身基本自然,只需去掉局部模板感、收尾腔和多余修辞。
默认动作:
standard适用于:有明显 AI 腔或语域混搭,但信息骨架是好的。
默认动作:
aggressive适用于:Tier 1 命中密集,或 Tier 1 + Tier 2 叠加后整段呈现强模板感或强表演感。
限制:
Tier 1 明显密集,或多类结构问题叠加时才允许docs 默认不要升到 aggressiveTier 表示问题命中强度,与 严重度分级 保持一致,不表示改写力度。
默认替换。命中这类词或句式时,通常直接删掉或换成更具体的表达。常见类型:
默认处理:局部命中用 minimal 或 standard,密集命中时可升到 aggressive
单独出现可以放行,但同段聚集时是 AI 味信号。常见类型:
默认处理:保留最贴切的一个,其余改写;通常用 minimal 或 standard
常见词本身不构成问题,只在全文密度明显过高时才处理。常见类型:
重要 / 关键 / 核心 / 提升significant / innovative / effective默认处理:只替换一部分重复命中,通常用 minimal,必要时不改
以下内容默认优先保留,除非用户明确要求改风格且改动不损害信息:
不要为了“像人”把文本改得更假。专业文本可以专业,关键是别模板化、别表演化。
改写后的文本应尽量满足:
默认输出一个推荐版本,不默认输出审稿过程、多版本比稿或逐条点评。
只有在高风险误杀时,才额外补一行极短说明,例如:
保留了系统主语和术语,避免失真。这里只做轻改,避免把正式公告写成口语贴。提交改写前,至少回读这 4 项:
如果删掉一句后段落突然没了落点,就补一条事实句,不要补口号句。
默认做法是:先用本文件完成“场景、Tier、档位、输出合同”的主判断,再按问题类型补读 references/;只有在单文件安装场景里,才停留在本文件的兜底规则。
改写前:
在当今快速发展的人工智能时代,如何打造一个真正赋能开发者的工具,已经成为业界不容忽视的关键议题。数据显示,采用该方案的团队生产力实现了显著提升。总而言之,这款工具必将成为推动行业发展的重要力量。
改写后:
AI 工具很多,真正能帮开发者把活做快、做稳的并不多。用过这套方案的团队,开发节奏明显快了,代码返工也少了。
更多示例见 references/examples.md。
最新一次评测基于 31 条测试用例(17 条该改 + 14 条不该误杀):
| 指标 | 结果 | 目标 | |------|------|------| | 该改的改了 | 16/17 (94.1%) | > 90% ✅ | | 不该改的没动 | 14/14 (100%) | 误杀 < 10% ✅ |
唯一的 ⚠️ 还是"研究表明……"那条。规则正确标记了需要补来源,但原文本身没有真实来源可补,不算规则失效。
新增的 2 条测试里,SF-17 验证了未逐词入库的变体也能被现有模式吸收,SNF-14 验证了讨论收词策略时不会误杀被引用词。
git clone https://github.com/MrGeDiao/shuorenhua.git
最快的用法——Codex 一行命令:
codex --system-prompt "$(cat shuorenhua/SKILL.md)" "改写以下文本:..."
其他平台的安装说明:Codex · OpenClaw · Claude Code · Cursor / Windsurf · ChatGPT / 其他
四种场景,三种强度:
| 场景 | 强度 | 干什么 | |------|------|--------| | 聊天 | 轻 | 只砍套话,保留口语感 | | 技术摘要 | 中 | 砍套话 + 渲染词,允许系统主语 | | 文档 | 中 | 技术表达优先 | | 博客/社交 | 重 | 全规则 + 两遍制 |
12 条规则:砍开场废话、打破公式结构、用具体主语、要具体不要渲染、适时对读者说话、调节节奏、信任读者、砍金句感、砍谄媚、用简单动词、语域别混搭、句长别均匀。
三级严重度——Tier 1 默认替换,Tier 2 聚集时改,Tier 3 密度高时改。附误杀防护:技术术语、引用原文、行业标准用语不动。
shuorenhua/
├── SKILL.md # 规则 + 工作流 + 评分
├── references/
│ ├── phrases-zh.md # 中文禁用短语(210+ 条)
│ ├── phrases-en.md # 英文禁用短语(96 条)
│ ├── structures.md # 18 种结构反模式
│ ├── examples.md # 改写示例
│ └── severity.md # 严重度 + 误杀防护
├── evals/
│ ├── benchmark.md # 评测集(31 条)
│ ├── run-eval.md # Codex 评测指令
│ └── results-v1.4.3.md # 最新评测结果
├── install/ # 各平台安装说明
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE # MIT
└── CHANGELOG.md
想加新词、新结构、新评测用例?看 CONTRIBUTING.md。
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