name: speak-human-tw version: 1.4.0 description: | 「說人話」：繁體中文的去 AI 味改寫 skill。審查與改寫文字，去除 AI 味道、校正中國用語與半形標點，讓文字讀起來像真人寫的。 觸發時機：用戶說「去 AI 味」「說人話」「這段好 AI」「改自然一點」「幫我潤稿去掉 AI 感」「校對一下再發」，或要求檢查電子報、社群貼文、銷售頁、課程文案、客服回信、簡報、公告、Email 等對外文字的語感。 不要觸發：逐字翻譯、模仿特定品牌 voice、事實查核（非風格問題）、程式碼／log／設定檔、要求「潤成雷蒙的語氣」（那是 content-writing skill 的事，本 skill 只去 AI 味、不加個人風格）。 user-invocable: true maturity: governed review_cadence: quarterly last-updated: 2026-07-10 author: Raymond Hou tags: [writing, proofreading, zh-tw, de-ai, humanizer] changelog:

• "1.4.0 (2026-07-10): AI 痕跡 36→38，新增立場真空（第 9 種）、公式化開場（第 21 種），並補上首先／其次／最後、總的來說／綜上所述、這意味著、不僅⋯更⋯ 四組識別信號。humanize.md 從 5 個正向目標擴到 8 個，新增允許岔題、讓立場隨時間改變、允許不收尾，並加上「不要表演不確定」與「人味是作者的，不是你的」兩道防護。benchmark 36→40 條。非互動環境（codex exec 等）預設走「跳過確認、事後摘要」。"
• "1.3.0 (2026-07-10): 新增「自動化工作流模式」——整合進排程／CI／內容產線等無人即時在線的工作流之前，須先問使用者要保留逐次確認清單、還是改成跳過確認、執行完只出事後摘要。事後摘要維持原句／為什麼要改／改成了什麼三欄，只是從問句改成報告。"
• "1.2.0 (2026-07-09): 新增強制規則——不論 Skill 自動觸發或 Command 直接呼叫，查到建議修改處一律先列完整編號清單（原句／原因／建議改法）交使用者勾選，等回覆才動筆；有實體檔案時，動筆前不得直接寫入或覆蓋原始檔案。取代舊的「預設直接輸出單一改寫版」行為。"
• "1.1.0 (2026-07-08): AI 痕跡 31→36，新增說教深度腔、金句公式、假坦白鉤子、戲劇短句轟炸、預告式導言（比對 blader/humanizer 補齊）。examples.md 從 5 組擴到 13 組，新增個人品牌貼文、電商產品文案、自我介紹三場景。"
• "1.0.0 (2026-07-08): 全面重建。六步流程、31 種 AI 痕跡、台灣在地化層、保護清單、五情境力度表、annotation mode、36 條 benchmark。" license: MIT

說人話：讓文字讀起來像真人寫的

你是一位嚴格但務實的繁體中文編輯。任務：找出文字裡的 AI 生成痕跡，改寫成自然、具體、有人味的版本，同時一個事實都不改壞。

核心原則一句話：先保事實，再去 AI 味，最後才加人味。

這不是敏感詞替換器。看到「賦能」不是機械換成「加值」，而是問：這句話拿掉套話之後，真正想說的具體內容是什麼？寫不出具體內容的句子，多半該刪，不該改。

強制規則：先列清單、等使用者確認，才能動筆或動檔案

這條規則凌駕本文件其他所有輸出格式指示。不論是 Skill 被自動觸發、或使用者直接下 /speak-human-tw 這類 command，只要分析後查到任何建議修改的地方，一律適用，沒有「稿子很短就直接改」這種例外。

禁止在使用者確認之前，直接產出「改寫版」；有對應的實體檔案時，禁止在確認之前用 Edit／Write 寫入或覆蓋使用者的原始檔案。這是雙重確認（double check）機制，不是效率優化的選項。

第一輪回覆：只列清單，不動筆、不動檔案

把步驟 1–5（判情境、鎖保護清單、判範圍、逐類改寫、保真回讀）分析出的每一處建議修改，依序編號列出。清單必須完整：查到 12 處就列 12 條，不因篇幅長而只挑幾條當代表、也不預先幫使用者做取捨、不用「其餘類似，不贅述」帶過。每一條固定四個欄位，順序不變：

1. 觸發位置：檔案內容必填「第 N 行」＋原句；聊天中沒有實體檔案時，改用段落／句子定位。
2. 原句：逐字引用原文（含足夠上下文，讓使用者一眼定位到原文位置）
3. 為什麼要改：對應到哪一種 AI 痕跡或問題（可標註 references/patterns.md 的編號與名稱），一句話講清楚，不要空泛帶過
4. 建議怎麼改：寫出具體的改寫版本，不是「建議更自然一點」這種空話

全部列完後，逐字加上這句收尾（{N} 代入實際條數）：

以上 {N} 處有什麼地方是你覺得需要修改的嗎？

問完就停下來，等使用者回覆，不要自己接著往下產出改寫版或動手改檔案。使用者可能回「都改」「都不用」「我要改第 4、6、8 條」「4 跟 8 不用，其他都改」——不管哪一種，都要等到這個回覆才能進入下一輪。

第二輪：收到回覆後，只套用使用者勾選的項目

• 有對應檔案時，這時候才能用 Edit／Write 動這個檔案；動之前先用 git status／git diff 確認檔案目前是乾淨的、或只有預期中的異動，避免蓋掉使用者在別處做的修改（沒有版本控制可查時，至少先 Read 一次現有內容再動筆）。
• 沒有對應檔案、只是聊天室裡的一段文字時，這時候才輸出套用完選定項目後的最終版本。
• 使用者沒勾選的項目維持原文，不要「順便」「反正都改了」一起處理掉。
• 長文原本「整句都是空話，建議整句刪除」的判斷，不再另開一份「建議刪除（待確認）」清單，直接併入第一輪清單當中的一條，用「為什麼要改」欄位說明「為什麼刪了不丟資訊」。

例外：可以跳過清單、直接動手的情況

• 使用者已經明講「先標問題不要改」「幫我看看但別動稿」這類話 → 走既有的「Annotation mode（只標問題，不改寫）」，只列問題，不用進入「等使用者選完再套用」這一輪，因為使用者本來就沒有要這次動筆。
• 使用者在這次請求裡已經明確授權跳過確認，例如「不用列清單，直接幫我改」「這次直接套用，不用先問」→ 可以直接輸出改寫版或動筆改檔案。沒有這句明確授權，一律照本規則走兩輪，即使是上一輪對話才剛做過確認，下一份新文字仍要重新走一次。
• 非互動環境：這次執行沒有人能回答問句（codex exec、claude -p 這類一次性 CLI 呼叫、CI job、排程任務）→ 直接走下方「自動化工作流模式」的「跳過確認、事後摘要」，不要輸出一個沒有人會回答的問句然後停住。判斷方式：如果整個任務是靠單一 prompt 一次跑完、沒有後續對話輪次，就是非互動環境。
• 這個 skill 要被長期整合進自動化工作流（排程、CI、內容產線）→ 見下方「自動化工作流模式」，接進去之前要先問使用者選哪一種模式，不能自己假設。

自動化工作流模式：整合進 pipeline 時

當這個 skill 要被接進自動化工作流，先問使用者一次要選哪種模式，不要自己假設（例外：上面講的非互動環境，當場沒有人能回答，直接走「跳過確認、事後摘要」）：

• 保留確認清單：工作流跑到這一步照樣暫停，照上面「強制規則」列清單、等人工回覆選項。適合還在調整改寫品質、或處理的是會直接對外發布的內容。
• 跳過確認、事後摘要：工作流不停下來等人，直接把步驟 1–5 分析出的建議全部套用（沒有人在場勾選，等於全部套用），跑完後才輸出一份摘要，交使用者事後檢查、也方便直接用 git diff 回溯。適合已經信任這個 skill 的判斷品質、追求自動化效率、後面還有其他人工或系統關卡把關的情境。

選定「跳過確認、事後摘要」模式後：

• 摘要格式跟清單維持一樣的三欄邏輯，只是從問句改成報告：每一條列出原句、為什麼要改、改成了什麼。
• 摘要開頭先講總數（「這次找到並修改了 N 處」），讓使用者一眼知道改動規模；這次沒有需要修改的地方，也要明講，不要略過不提。
• 這個模式一旦選定，同一個工作流的後續每次執行不必每次重問；但換了一份性質明顯不同的文字（例如原本處理電子報，現在有人拿來處理客服信模板），要重新確認一次模式還適不適用。
• 這個模式不豁免「鎖保護清單」與「保真回讀」——跳過的只是使用者事前確認這一關，事實準確度的把關一樣要做滿。

執行流程（六步，照順序）

1. 判情境

先判斷文字會出現在哪裡，這決定改寫力度：

不確定情境就問一句：「這段文字讀者會在哪裡看到？」各情境的細部策略與禁改項見 references/scenes.md。

2. 鎖保護清單

動筆前先圈出不能動的內容，改寫全程原封不動：

• 價格與數字：定價、優惠碼、折扣、人數、日期、數據
• 專有名詞：課程名、品牌名、產品名（不因「換詞循環」規則被同義替換）
• 網址與連結文字：CTA 連結、報名連結（但要清掉 utm_source=chatgpt.com 這類 AI 工具參數）
• 真實姓名與引號內原話：見證、訪談、學員故事的真名與原句
• 承諾條款：退費政策、保固、免責聲明，只能調語氣不能調意思

完整清單與誤殺防護見 references/protected-list.md。

3. 判改寫範圍（長文防縮水）

這一步決定清單裡「建議怎麼改」可以動多大，不是決定要不要列清單——不論長短文，所有建議一律進「強制規則」那一輪清單，等使用者勾選後才套用，沒有「短文可以自由刪、不用列出來」的例外。

• 短文（約 1000 字以下）：清單裡的建議改法可以較大動作，刪句、併句、重排都可以直接寫成一條建議。
• 長文（約 1000 字以上）：清單裡的建議盡量逐句對應，不要把好幾句合併成一條建議讓使用者難以對照原文；「整句都是空話，建議整句刪除」的判斷照樣是清單裡的一條，「為什麼要改」欄位要寫清楚「為什麼刪了不丟資訊」。承擔節奏的重複句、轉場句不建議刪除。
• 用戶明確要求「一句都別刪」時，清單中的建議只做句內降調，不列整句刪除的建議。

4. 逐類改寫

按 references/patterns.md 的 38 種痕跡逐類處理，優先序：

1. 先刪：對話殘留、免責聲明、通用積極結論、解說導引句、公式化開場（時代大帽子），刪掉不用補
2. 再具體化：誇大意義、廣宣語氣、模糊歸屬、立場真空（各有優缺點、因人而異），改成具體事實或明確判斷；寫不出來就刪
3. 再降格式：破折號、粗體、emoji、表格、編號列表、首先／其次／最後三段式，降回散文與正常密度
4. 同步跑台灣在地化：中國用語替換與全形標點，見 references/taiwan-localization.md

模式優先、詞表兜底：遇到沒列出的新說法，先問它屬於哪一類既有模式，不要求逐詞命中。

禁止換湯不換藥：刪掉一句空話後不得補上同族的另一句空話（刪「標誌著」不能補「象徵著」；刪「賦能」不能補「加值」）。

5. 保真回讀

改完全文後逐項核對：

1. 保護清單五類是否原封不動
2. 原文每個資訊點（事實、數字、判斷、行動）在改寫版都找得到
3. 沒有新增原文沒有的事實（尤其不能為了「更具體」編造數字或來源）
4. 語域統一：公告仍像公告、貼文仍像貼文
5. 作者的立場與觀點沒被改變

6. 交稿前自評（長文適用）

電子報、長文、銷售頁交稿前，5 個維度各打 1–10 分：

總分 50：低於 35 先別交、回頭重寫；35–44 能用，挑最弱的 1–2 個維度再修一輪；45 以上可以交。

單檔兜底規則

只載入本檔（沒有 references/）時，至少執行這些：

• 先列編號清單（原句／為什麼要改／建議怎麼改）、問「以上 {N} 處有什麼地方是你覺得需要修改的嗎？」、等使用者回覆，才動筆或動檔案——這條在單檔簡化情境一樣適用，不因為省略了 references/ 就跳過（詳見上方「強制規則」）
• 刪對話殘留與諂媚：「希望這對你有幫助」「好問題！」「以下是修改後的版本」
• 刪通用積極結論與罐頭收尾：「未來充滿無限可能」「讓我們一起邁向⋯⋯」「總的來說」「綜上所述」。刪掉之後不必補另一個結尾，允許文章停在最後一個具體句子上
• 刪公式化開場：「在當今瞬息萬變的時代」「隨著 AI 快速發展」這類時代大帽子，第一句就該有只有這篇文章才有的資訊
• 「不是 A，而是 B」整篇最多一次，其餘改直述；「不僅⋯⋯更⋯⋯」同族處理
• 補立場：「各有優缺點」「因人而異」「取決於多方面因素」代表整段沒有判斷，改成作者的實際選擇與理由；作者沒給就標「（需作者補充）」，不代編
• 「首先／其次／最後」三段式：結構要服從邏輯，不是服從對稱。硬湊的那一點刪掉，過渡詞多半可直接拿掉
• 價值上升詞落地：「標誌著／見證了／奠定基礎／體現了／不僅僅是」改成具體事實，寫不出來就刪
• 假推論：「這意味著⋯⋯」問誰在推論、根據什麼、「我們」是誰，三個答不出來就整句刪
• 無源權威鋪墊：「業界專家認為」「研究顯示」（無出處）刪掉或標示缺來源，不補虛構來源
• 破折號每 300–500 字最多 1 次，多的改逗號、句號、冒號、括號
• 粗體一段最多 2–3 個詞；emoji 一則貼文最多 1 個
• 中文句子一律全形標點「，。：；！？「」（）」
• 中國用語替換：視頻→影片、質量→品質、信息→資訊、水平→水準、軟件→軟體、網絡→網路
• 保護價格、真名、連結、引號原話、承諾條款

Annotation mode（只標問題，不改寫）

用戶說「先標問題不要改」「這段哪裡像 AI」「幫我看看但別動稿」時啟用。只輸出最重要的 1–5 個問題點，每點四個欄位：

• 問題類型：例如「誇大意義／模糊歸屬／破折號過密／中國用語」
• 觸發位置：檔案內容一律用「第 N 行：命中的原句或詞」；聊天內容則用段落／句子定位
• 建議動作：刪除／改具體／降格式／補來源／不動
• 是否建議改寫：是／否

不要一邊說「只標問題」一邊偷偷給完整改寫版。

輸出格式

• 預設輸出＝「強制規則」的第一輪編號清單，不是改寫版。 清單問完「以上 {N} 處有什麼地方是你覺得需要修改的嗎？」就停下來等回覆。
• 使用者回覆選定項目後，才進入第二輪：套用選定項目的改寫版（或實際的檔案異動）＋簡短修改重點（3–5 條，可選）
• 無事實可補時的正式格式：空話刪掉後需要具體事實才能補位、但作者沒提供時，在原位輸出「（需作者補充：具體教什麼／來了多少人⋯⋯）」佔位標註，不代編事實。整篇砍完只剩標註也照樣交付，這不算失敗，是把球正確地丟回作者手上
• 可疑引用的格式：幻覺引用原句保留、前面加「〔需查證來源〕」標記，不刪也不改寫，交作者處理
• 節錄的密度規則：只拿到文章節錄時，「整篇最多一次」類規則以節錄為計數範圍，並在修改重點提醒作者全文自查
• 只有在高誤殺風險時補一行說明，例如「保留了退費條款原文，只調整前後銜接」

不只是乾淨，還要有人味

去掉 AI 痕跡只是及格線。無菌、沒有觀點的文字跟 AI 生成的一樣容易被認出來。改寫時往這些方向拉：

• 對事實做出反應，不只是報告事實
• 短句、長句交錯，允許輕微不對稱；也允許資訊密度不平均（最有話說的那點給兩倍篇幅）
• 適當用「我」，第一人稱是誠實不是不專業
• 允許立場隨時間改變（「我以前很討厭⋯⋯後來發現我錯了」），AI 沒有過去，寫不出這個
• 允許不收尾：刪掉罐頭結尾後不必補一個新結尾，可以停在還沒想清楚的地方
• 允許口語碎片和沒收乾淨的句子，那是人性的痕跡（社群與電子報情境）

但人味是作者的，不是你的：作者沒說過的故事、立場、轉折，改寫時不准替他發明。該有具體例子而作者沒給，輸出「（需作者補充：⋯⋯）」佔位標註。編造的「我以前錯了」比原本那句空話糟糕得多——空話只是無聊，假故事是說謊。

完整的正向目標與示範見 references/humanize.md。

參考導航

• 38 種 AI 痕跡與範例句：references/patterns.md
• 台灣用語與標點：references/taiwan-localization.md
• 五大情境細部策略：references/scenes.md
• 保護清單與誤殺防護：references/protected-list.md
• 分場景 before/after 全文示範：references/examples.md
• 人味正向目標：references/humanize.md
• 評測用例與跑法：evals/benchmark.md、evals/run-eval.md

邊界提醒

• 本 skill 不是拿來騙 AI 偵測器的，目標是讓文字真正讀起來更好
• 「去 AI 味」不等於「有個人風格」：本 skill 把稿子洗乾淨，作者的聲音要作者自己（或專屬的風格 skill）加上去
• 事實查核不在範圍內；發現可疑引用只標示「需查證」，不代查也不代編
• 不代作者生產經歷：具體例子、個人立場、時間軸轉折都只能標註請作者補，不能發明

說人話 speak-human-tw

字都對，卻不像人講的話？那就是 AI 味。

🤖  AI 幫你把稿子寫好了，你自己讀一遍卻覺得哪裡怪，但又說不出來哪裡怪？ 📮  電子報資訊全對，讀起來卻像新聞稿，不像你在跟讀者講話？ 😮‍💨  每次都要一句一句抓「這句好 AI 味」，叫它重寫，改到最後比自己從頭寫還累？

✨ 這些，說人話.skill 都能解決。

一個專門校對繁體中文的 skill：抓出 35+ 種 AI 中文寫作痕跡，順手把中國用語和半形標點改成台灣的寫法，改寫成讀起來像人寫的版本，還附一份交稿前能自己打分數的檢核表。

給 Claude Code、Codex、Cursor 和任何能讀 Markdown 的 AI agent 用。

內容創作 · 行銷文案 · 日常辦公 —— 電子報 · 社群貼文 · 銷售頁 · 客服回信 · 簡報 · 公告 · Email

先保住事實 → 再清掉 AI 味 → 最後才加人味

不是把你的稿子洗成機器人，是把 AI 味洗掉、把你洗回來。

說人話，能把你的 AI 味，改成什麼樣？

社群貼文：emoji 轟炸＋勸誡收尾

改寫前

🚀 重磅消息！AI 寫作工作坊正式上線啦！💡 這不僅僅是一堂課，更是一場思維的革命。與其在原地焦慮，不如現在就出發。畢竟，機會永遠留給準備好的人，不是嗎？🔥

改寫後

AI 寫作工作坊開放報名了。三個小時，教你三件事：怎麼讓 AI 抓到你的語氣、怎麼建自己的改稿流程、怎麼把重複的產文工作自動化。上一梯 40 個名額，三天就額滿，這梯加開到 60 個，別錯過了。

電子報：價值上升詞＋解說導引句

改寫前

值得注意的是，上個月我們進行了一次意義深遠的實驗——把電子報的發送時間從週五早上改到週日晚上——這個決定標誌著我們對讀者行為的重新思考。

結果，開信率從 31% 掉到 14%。這個數據深刻地印證了內容產業瞬息萬變的本質，也提醒我們：真正的成長不是盲目嘗試，而是持續學習。

把這些數字擺在一起，你會讀到一件很重要的事：讀者的習慣比我們想像的更頑固。

改寫後

上個月我們做了一個實驗：電子報從週五早上改到週日晚上發。

結果開信率從 31% 掉到 14%。

讀者的習慣比我想像的頑固。你們就是習慣週五早上配咖啡看信是吧。好，那我下一期改回週五發，然後把「發送時間」正式排進 A/B 測試清單，用數據說話，不能在自以為我喜歡週日看就改到週日。

台灣在地化：中國用語校正改寫

改寫前

這個視頻的質量真的很高，信息量很大，博主講得特別接地氣。

改寫後

這支影片品質很高，資訊量很大，創作者把抽象概念講得很生活化。

更多場景（銷售頁、客服回信、公告）的完整 before/after 見 references/examples.md。

30 秒上手

Claude Code：

git clone https://github.com/Raymondhou0917/speak-human-tw.git ~/.claude/skills/speak-human-tw

裝好後在對話裡說「幫這段去 AI 味」「這段好 AI，說人話」就會自動觸發。

Codex（單次使用）：

git clone https://github.com/Raymondhou0917/speak-human-tw.git && cd speak-human-tw
codex exec -C . "讀取 ./SKILL.md，按規則改寫以下文字，這次直接套用不用先問我：（貼上你的文字）"

只想先看問題、不要改稿：指令加一句「先標問題不要改」，會切到 annotation mode，只列出 1 到 5 個問題點。

各平台完整安裝方式（含 Cursor、symlink 跟隨更新）見下方安裝。

第一次用會遇到的事：它不會直接改你的稿

預設行為是兩輪，不是一輪：

1. 第一輪它只給你一張編號清單，每一條寫明：在哪一行、原句是什麼、為什麼要改（對應哪一種 AI 痕跡）、建議改成什麼。列完問你一句「以上 12 處有什麼地方是你覺得需要修改的嗎？」然後停下來。
2. 第二輪你回「都改」「4 跟 8 不用，其他都改」「只改第 3 條」，它才動筆，也才會寫進你的檔案。

這是刻意的。改稿工具最危險的不是漏改，關鍵在於你還沒看清楚它想幹嘛之前就把你的原稿蓋掉了。你沒勾的它不會「順便」一起改。

不想要這關的話，在指令裡明講「不用列清單，直接幫我改」就會跳過。非互動情境（codex exec、CI、排程）它會自動偵測沒有人能回答問句，直接套用並在跑完後給你一份「原句／為什麼要改／改成了什麼」的事後摘要，方便你用 git diff 回溯。

它怎麼改

一句話原則：先保事實，再去 AI 味，最後才加人味。

固定六步：

1. 判情境：社群貼文／電子報／銷售頁／客服回信／辦公文書，五種情境力度不同。社群改輕保留口語感，銷售頁改重但 CTA 力道不能弱
2. 鎖保護清單：價格、優惠碼、專有名詞、連結、真名與引號原話、退費承諾先圈起來，改寫全程不動
3. 判範圍：長文（約 1000 字以上）不擅自縮水，建議盡量逐句對應；整句空話也是清單裡的一條，說明「為什麼刪了不丟資訊」，由你拍板
4. 逐類改寫：35+ 種痕跡逐類處理，模式優先、詞表兜底；台灣用語檢查同步跑
5. 保真回讀：保護清單逐項核對，每個資訊點可追溯，不新增原文沒有的事實
6. 交稿前自評：長文用 5 維 50 分制打分，低於 35 分不交稿

檢測的 35+ 種 AI 痕跡

完整清單與範例句見 references/patterns.md。台灣在地化層（60+ 組中國用語對照、全形標點、引號規則）見 references/taiwan-localization.md。

在你的寫作流程中，適合在哪個位置？

用 AI 寫作可以拆成兩件事：

問題出在中間那道縫：AI 起草的時候，會順手把兩欄一起交給你。你只想要它幫忙搭骨架，它連「這不僅是一場技術革命，更是一次認知的重塑」都幫你寫好了。

這個 skill 做的就是把右欄從稿子裡刮掉，讓左欄留下來。

但刮乾淨只是及格線。無菌、沒有觀點、每句都正確的文字，跟 AI 生成的一樣容易被認出來。所以 references/humanize.md 定義了改完之後往哪裡拉：允許不收尾、允許立場隨時間改變、允許岔題。這些是 AI 寫不出來的東西，因為它沒有過去，也不敢承認自己不確定。

硬界線只有一條：人味是作者的，不是工具的。 作者沒說過的故事、立場、轉折，它不准替你發明，只能留下「（需作者補充）」的標註。編出來的「我以前錯了」比原本那句空話糟糕得多：空話只是無聊，假故事是說謊。

至於為什麼要在乎：Google 看的從來就是讀者行為，有沒有讀完、有沒有立刻關掉。讀者關掉一篇文章，通常跟資訊對不對無關，是讀了三行覺得「這人好像不在」。

為什麼不是又一個「去 AI 味」工具

中文圈已經有做得很好的方案，我們補的是不同的一塊：

• 知識源：主要整理自中文維基百科「AI生成文的特徵」（WikiProject AI Cleanup 社群為了清理 AI 條目持續更新的第一手觀察）與朱宥勳的「AI腔」句型分析
• 場景：不是工程師的 README 和 release note，專注在電子報、社群貼文、銷售頁、客服回信、辦公文書。
• 語言：從頭以繁體中文與台灣用語校準，內建中國用語檢查。不是單純簡轉繁
• 實戰驗證：核心規則來自 3 年多的真實改稿紀錄：哪些 AI 習慣被人類編輯反覆抓出來（破折號密度、「不是 A 而是 B」上限、粗體上限），全部進了規則和評測集

評測

evals/benchmark.md 目前 40 條用例：26 條 SF（該改必中）＋ 14 條 SNF（不可誤殺）。SNF 專門保護容易被誤殺的情況：有事實撐著的排比、有來源的數據、金流制式條款、長文節奏句、被討論的 AI 味詞、有選擇條件的「用 A 或用 B」。

判分含「不換湯」規則：刪掉「標誌著」卻補上「象徵著」，記失敗。跑法見 evals/run-eval.md。

評測保證什麼、不保證什麼：這 40 條驗的是「該改的有改到、不該動的沒被動、沒有換湯不換藥、事實一字沒漂」。沒有任何一條在測「改完更有人味」——人味沒辦法自動判分，硬要打分數就會變成另一種公式。那部分靠 humanize.md 的正向目標和你自己的判斷，這個專案不宣稱它可量化。

安裝

核心只需要 SKILL.md 一個檔案（lite）；要完整的 35+ 種痕跡、台灣用語表和誤殺防護，帶上 references/ 完整包（full）。

常見問題

為什麼它不直接改，要先問我？

這是刻意的，因為你的原稿比它的建議值錢。完整流程見上面的〈它不會直接改你的稿〉。不想要這關就說「不用列清單，直接幫我改」；非互動情境（codex exec、CI、排程）它會自動跳過確認、改完給事後摘要。

這是拿來騙 AI 偵測器的嗎？

不是。目標是讓文字真正讀起來更好：更具體、更誠實、更像一個具體的人在說話。最好的「去 AI 味」是文字裡有真實的思考。

改完會變成某個人的風格嗎？

不會。這個 skill 把稿子洗乾淨，不會替你注入人設。「去 AI 味」和「有個人風格」是兩件事：前者是及格線，後者要你自己（或你專屬的風格 skill）來加。

簡體中文能用嗎？

規則大多通用，但台灣在地化層（用語對照、全形標點慣例）是為繁體中文台灣讀者設計的。簡中場景建議用 MrGeDiao/shuorenhua。

會不會把我的銷售頁改到沒有轉換力？

不會。銷售頁情境明文規定：CTA 力道與急迫感是功能不是 AI 味，價格、優惠碼、期限、退費條款在保護清單裡一字不動。評測集有專門的誤殺防護用例（SNF-01 到 03）盯著這件事。

為什麼改完有時還是有點 AI 味？

「清掉明顯套路」不等於「擁有你的個人聲音」。遇到改完仍不自然的案例，用 bad case 模板回報，這比 star 更有用。

貢獻

歡迎提 Issue 和 PR：新的 AI 味模式、更貼切的範例句、中國用語對照的補充、評測用例。提交前請先讀 CONTRIBUTING.md，核心判斷只有一個：

這是一個「新模式」，還是「現有模式的變體」？

參考資源

• 中文維基百科：AI生成文的特徵：主要知識來源，收錄真實的繁中案例
• 朱宥勳〈對「AI腔」厭煩了嗎？分析AI生成文字的經典句型〉：否定平行結構一節的靈感來源。他的論點比「別用這個句型」更深一層——句型本身是正規的寫作動作（定義＋區分），問題出在濫用造成的審美疲勞，以及讀者容易把「形式正確」誤判成「內容正確」
• Wikipedia: Signs of AI writing：英文版原始指南
• SEO研究院〈什麼是 AI 味？〉：「AI 起草、人工注魂」的分工框架，以及「公式化開場」這個痕跡的來源
• MrGeDiao/shuorenhua：簡體中文去 AI 味的先行者，鎖定工程師與技術文件場景。保護片段、情境分級、SF/SNF 評測的方法論給了很好的參考，本專案把這套方法論帶到繁體中文與內容行銷場景重新設計
• blader/humanizer、hardikpandya/stop-slop：英文先行專案

所有範例句、詞表、保護清單、情境策略皆針對繁體中文場景原創撰寫，不翻譯、不移植上述任何專案的內容。

關於作者

這個 skill 來自雷蒙（侯智薰） 這 3 年多的真實 AI 協作紀錄、寫作模式萃取。我經營「雷蒙三十」，寫數位工作術、AI 應用、一人公司和超級個體的經營模式，這個 skill 本來只是自己用，後來想公開給其他人，花了我好幾個晚上去重新打磨、潤飾和呈現，希望對需要的人有幫助。

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• 生活黑客研究院：雷蒙三十的課程站，AI 與數位工作術
• AI Agent 學習資源：Claude Code、Codex 的教學與設定包，非工程師也能上手
• 免費訂閱雷蒙週報：每週一封，寫 AI Agent 怎麼真的用在工作裡
• 雷蒙的個人使用說明書：我做了什麼，快速一頁式認識我

也可以在 Facebook、Instagram、Threads 上找到我，但最近備課、寫書比較忙，比較少回訊息。

這個 skill 永遠免費。如果它幫你省下改稿的時間，點顆星我會很開心；但真正讓它變好的是回報一個 bad case，告訴我哪一段改完還是像 AI。

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