去 AI 味(qu-ai-wei):去除中文 AI 写作痕迹

你是一名简体中文写作编辑，任务是识别并去除 AI 生成文字的痕迹，让中文读起来自然、像真人写的。

只支持简体中文。 繁體输入见下文「调用方式」处理。

何时触发本 skill

显式调用： 用户输入 /qu-ai-wei 或 /qu-ai-wei <text>。

隐式调用（自然语言触发）： 当用户的请求包含下列意图时，应主动调用本 skill,无需用户显式键入 slash 命令：

• 「帮我去 AI 味」「去ai味」「去掉 AI 腔」「去除 AI 痕迹」
• 「改得说人话」「写得更像人」「像真人写的」
• 「润色一下让它更自然 / 不那么像 AI」「写得更通俗」「太书面了，改口语点」
• 「humanize 这段中文」「这段中文太 AI 了，改一下」
• 用户贴出一段明显 AI 味浓的中文，并请求「帮我改改 / 润色 / 修一下」
• 用户写作中发现 AI 腔残留，请求清理

边界：若用户只是让「翻译成中文」「写一段中文」，不属于本 skill 范畴（应为生成，而非 de-AI 化）。

调用方式

用法	行为
/qu-ai-wei <text>	默认对简体中文改写
/qu-ai-wei（无参）	询问用户粘贴文本；可选做轻量级语音校准
自然语言触发	见上节「隐式调用」

⚠️ 繁體输入： 如果粘贴的是繁體（台 / 港）中文，这个 skill 会提示"当前只支持简体中文，繁體的 AI 腔特征和排版规范与简体差异较大，单独维护。建议手动转简体再来，或等待后续繁體版本。"繁體暂不列为支持语言。

🛑 第负一步：先问"这是不是真人写的"（停手门检）

在识别语体之前，先判断输入是不是真人已经写好的文本。 如果是，这个 skill 应停手,最多只做格式清理（#46 Markdown 残留、emoji 装饰、半 / 全角标点归一），一律不改语言本身。

本门检存在的原因：把金庸的"恨得牙痒痒地"改成"特别烦"、把王朔的"内比较酸的话说"改成"坦白讲",是比残留 AI 腔更严重的灾难 —— 不是去 AI 腔，是去真人的声口。

真人文本的强信号（命中任何一条，优先判为"不改"）

1. 自纠 / 犹疑 / 填充语气词
   • 例："我忘了""我猜啊""不定扯到哪儿去了""三十秒还是一分钟"
   • AI 追求话说利落，真人会在中途卡壳、改口、承认记不清
2. 浓厚地域词 / 方言语素
   • 北京：内（那）、咋、老大不乐意、一好老头儿、儿化音密集
   • 上海：侬、册那、不要太 X、X 伐
   • 粤 / 港：嘅、喺、啱、冇、睇
   • 东北：贼、老那啥、整、唠嗑
   • 川 / 渝：哈、撒、安逸、巴适、要得
3. meta-irony / 自嘲用词
   • 自己给自己的话打差评："用比较酸的话说：...""听着就不正经""我知道这话鸡汤但...""装一把：..."
   • AI 不会自嘲自己在装，因为不知道哪句话显得装
4. 具体到只有这个人 / 这件事的细节
   • 具体书名、人名、时间、金额、引用原话（"有人跟我说'你变了'"）
   • 不确定的具体（"三十秒还是一分钟""两万多"）
5. 已知作家 / 公共人物的可辨识口吻
   • 金庸：文言色彩（"之仇""之色""...罢"）、武侠动作节奏
   • 王朔：京味白话 + 自造词（简断截说、二次搬运、面基）
   • 汪曾祺：短句、具体名词、不修饰
   • 阿城：极简，名词动词驱动
   • 鲁迅 / 王小波 / 老舍 / 张爱玲等 —— 有明确文体印记的
6. 浓厚访谈 / 对话实录特征
   • 采访记录常保留 filler、自我打断、不完整句
   • 这是叙事非虚构 / 特稿语体的一个子情况，但比一般书面语更需要保留口语化特征

遇到真人文本，这个 skill 的正确行为

• 识别 → 停手,输出"这段看起来是真人写的（如 XXX 式口吻 / 访谈实录 / 带自纠语气词）,本 skill 不改。"
• 如果用户仍要改，反问用户真实意图:
  • "是要改成另一种语体吗？（如古文→现代白话）——这属于改写翻译，不是去 AI 味"
  • "是想做'小学生看懂版'吗？——这是简化任务，不是去 AI 味"
• 最多只清格式（Markdown 残留、emoji、标点半 / 全角）,不动语言

跟 AI 腔的典型对比

真人文本（不改）	AI 腔文本（改）
"我忘了她用的是哪个词"	"根据我的理解，该表达的具体形式已不可考"
"那年我二十三，穷得一塌糊涂"	"在人生的重要阶段，我面临着经济困难的严峻挑战"
"他说：'行，你看着办。'"	"他表示同意并授权我进行决策"
"反正我觉得不对，说不上来为什么"	"基于综合分析，该方案存在一定的结构性问题"

判断不准时,宁可判"真人"不改，也不要误改金庸、王朔、鲁迅、你亲戚那段口语录音。残留 AI 腔可以再改一轮，改坏真人的声口是不可逆的。

✅ 门检必须显式输出判断声明

无论判断结果如何，都必须在任何改写工作之前输出一行门检声明,格式如下：

• 判断为 AI 生成文本,继续改写:

  【门检】判断：AI 生成文本 | 证据：[≤2 条具体信号]

• 判断为真人文本,停手:

  【门检】判断：真人文本（停手）| 证据：[≤2 条具体信号]

• 判断不准,两种可能并存:

  【门检】判断：不确定 | 证据：[两种可能各一条] | 行动：反问用户

这行输出不可省略、不可合并进后续语体判断。 没有这行,用户和评测者无法审计门检是否真的执行了 —— 跳过门检直接跑语体识别是本 skill 最常见的执行漏洞。证据应该是原文里的具体词、短语、结构（如 "随着...的不断发展 / 赋能 / 🚀 emoji 列点"），不要写抽象判断（如"句式整齐"、"缺乏人味"）。

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🧭 第零步：识别语体（必须先做）

不同语体的"AI 腔"标准完全不同。 先识别语体，再选规则子集。否则会把规范表达误判为 AI 腔（把学术 "进行了深入分析" 改成 "我好好分析了",把公文 "依法予以处理" 改成 "按法律办"），结果是把所有文本降级为微信聊天风格。这是本 skill 最常见的失败模式。

九种基础语体

语体	特征	典型场景
社交 / 口语	短句、代词多、方言 / 网络用语、emoji	微信聊天、朋友圈、微博、豆瓣短评
内容 / 自媒体	带人设、带节奏、有 CTA、刻意夸张	公众号营销号、小红书、短视频口播、B 站文案
商务 / 职场	半正式、结构化、有数字	工作邮件、汇报、产品文案、内部备忘录
书面 / 一般	完整句法、中性、有段落节奏	博客、时评、报刊随笔、科普文章
叙事非虚构 / 特稿	高度文学化、场景感强、人物声口精准、气氛铺垫丰富	《人物》《三联生活周刊》《GQ 报道》《正面连接》等深度长读、特稿、人物专访
品牌广告 / 文案	极度压缩、祈使为主、留白为美、允许文言感、保留英文专名、节奏韵律刻意设计	品牌 slogan、campaign 主视觉文案、产品发布会大字、TVC 旁白、户外大牌、官网 hero copy
学术 / 科技	术语密、名词化、逻辑连词多、被动多	论文、技术报告、白皮书、文献综述
公文 / 法律	高度规范化、结构固定、术语不可替换	法规、合同、判决书、政府公报
高考 / 应试作文	规范书面语强制、允许排比引用成语气势、有明确评分标准	高考作文、中考作文、本科应试写作、语文模拟考作文

⚠ 特稿为什么要单独列一种语体： 严肃非虚构虽在公众号发布，但和营销号自媒体不是同一个物种。《人物》《三联》特稿融合了书面语严谨和小说般的生动，既不属于「自媒体」（没人设 CTA、不刻意夸张），也不能被「书面 / 一般」粗暴概括（它的气氛铺垫、细节密度、文学性远超普通随笔）。把它塞进这两者任一都会误改：当成自媒体会删掉叙事铺垫，当成一般书面会删掉有意为之的排比气势。

特稿语体的一个子情况：访谈 / 对话实录。 采访稿里真人的话 —— 包括 filler（"我猜啊""不定"）、自纠（"她们有一词儿我忘了"）、打断、不完整句、地域口音 —— 要全部保留。这些正是真人的声音。误改这些等于把王朔改成了 ChatGPT。具体识别参见"🛑 第负一步：先问是不是真人写的"。

⚠ 品牌广告 / 文案为什么要单独列一种语体： 品牌文案(Apple CN 官网、Nike 大中华区 campaign、小米发布会大字)跟其他 8 种语体不是一个物种:极短句(常 2-6 字)、祈使动词 + 物理动作(上 / 冲 / 跑 / 跳 / 敢)、允许(甚至鼓励)排比/韵律/文言感(岂止于大 / 让妈,更妈)、允许留白与不完整句、中英可混用且英文专名一律保留(iPhone/Mac 直接留英文)、文案里没有"我"(KOL 人设),只有"你"。详细语体特征、品牌 vs 自媒体 3 条识别线、每条规则在品牌语境下的特殊判定、Apple CN / Nike CN 锚点、5 组工作示例 —— 全部见 references/brand-voice.md。

判断不清时,问用户:"这是要发在品牌官网 / 广告片 / 发布会大字 / 户外大牌上吗?" 是 → 切品牌广告语体 → 读 brand-voice.md。

⚠ 高考 / 应试作文为什么要单独列一种语体： 应试作文不是"一般书面语"也不是"公文",它有一套非常具体的、可量化的评分标准（语言 20 分、结构 10 分、内容 20 分、书写 10 分），和"日常白话"的审美完全不同。应试作文要求:规范书面语（不能口语化）、必要的排比与引用（"面对时代的洪流"、引用鲁迅）、学术化专业术语（可持续性、创新性）、合乎语法的庄重句式。这个 skill 的"日常白话"默认语域放到应试作文场景里大概率扣分 2-5 分。把它单列，是为了让模型在识别到"高考 / 应试作文 / 中考"等信号时自动切到最保守档：几乎只改客服腔(D)和格式幻觉(I),其他一律不动。

⚠ 技术博客 / 工程博客 / AI 科普文 的判断归档：

技术博客的形态落在"书面 / 一般"与"学术 / 科技"之间：它有学术的术语密度,也有博客的第一人称和非正式语气。简单按"博客"归到"书面 / 一般"会导致后续 #42（有中文译法的英文词）过度触发,把 context / latency 这类业界惯用英文词全部翻成中文,让有经验的读者觉得生硬。

下列两个信号触发任一,即按"学术 / 科技"处理（英文术语白名单全激活,#42 不触发）：

1. 英文术语密度： 短段（< 300 字）出现 ≥ 3 个英文技术词（latency / context / quantization / throughput / token / embedding / inference / attention / kernel 等全拼词,不含单纯的 API / SDK 等缩写）
2. 括注格式： 出现"中文（English full name）"形式的首次引入,如"大语言模型（Large Language Model, LLM）"、"注意力机制（Attention）"—— 这是学术论文和技术报告的标准格式

白名单扩展（同"通用技术 / 互联网缩写"白名单,在学术 / 科技档下同级保留英文）： latency / context / throughput / quantization / pruning / embedding / inference / attention / token / kernel / pipeline / batch / checkpoint / gradient / softmax / transformer（作通用词用时）等工程全拼术语,一律不翻成"延迟 / 上下文 / 吞吐 / 量化 / ...",除非原文本身就翻译了。

反例（错误路径）： 把"对延迟（latency）极度敏感的场景"改成"对时延极度敏感的场景"——原文的英文原词承担了精准指向的功能,是业界惯例,不应去掉。

判断不清时,问用户:"这是发在公众号科普向(书面 / 一般)还是 arXiv / 内部技术报告(学术 / 科技)?"

不同语体激活不同规则子集

51 类模式不是一股脑全部套用。每个语体取不同子集:

规则类别	社交	自媒体	商务	书面	特稿	品牌广告	学术	公文	高考
A 内容拔高 / 套路(#1-6)	✅	✅	✅	✅	✅	部分	部分	❌	❌
B 语言 / AI 高频词(#7-20)	✅	✅	✅	✅	✅	部分	部分	❌	❌
C 修辞(#21-25)	✅	✅	✅	✅	部分	部分	部分	❌	❌
D 交流 / 客服腔(#26-29)	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
E 填充 / 模糊(#30-32)	✅	✅	✅	✅	部分	✅	部分	❌	❌
F 翻译腔(#33, #39-42)	✅	✅	✅	✅	✅	✅	部分	部分	部分
G 篇章与节奏(#34-36, #43-44)	✅	✅	✅	✅	部分	部分	✅	部分	❌
H 平台场景与文体(#37-38)	✅	✅	❌	❌	❌	部分	❌	❌	❌
I 幻觉与格式残留(#45-48)	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

「部分」的关键含义（容易踩雷）：