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de-AI-writing
GitHub提供中文写作、改写、润色、翻译和审阅的去 AI 味服务。通过清理模板句式、路标词及协作口吻，保留原意与风格，消除模型生成痕迹，确保输出自然流畅且符合人类表达习惯。
Trigger Scenarios
用户要求去除文本中的 AI 生成痕迹
需要对文章进行去模板化的润色或改写
需要审阅并修正带有明显 AI 腔调的草稿
Install
npx skills add Mochocyang/QMAI --skill de-AI-writing -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "de-AI-writing",
"metadata": {
"trigger": "去AI味、像人写的、保留原意改写、中文润色、结构保真翻译、检查中文稿 AI 痕迹"
},
"description": "中文写作、改写、润色、翻译和审阅的去 AI 味技能。用于保留原意和原文风格，减少路标词、讲义腔、模板句式、协作口吻和 AI 痕迹。默认轻量加载，按任务只读取必要参考章节。",
"allowed-tools": [
"Read",
"Write",
"Edit",
"AskUserQuestion"
]
}
de-AI-writing
读取策略
默认先只读本文件。不要一上来读取完整 references/ai-trace-detector.md。
- 普通改写、润色、续写：只用本文件的核心规则；需要定位具体 AI 痕迹时，先读
references/ai-trace-index.md，再按索引读取references/ai-trace-detector.md的相关章节。 - 翻译：只读
references/translation-guardrails.md。 - 审阅、评分、找问题：先读
references/ai-trace-index.md，只围绕 Top 5-10 个最影响读感的问题读取详细章节。 - 任何任务都禁止把参考文件整篇复制给用户；参考资料只用于判断和修补。
目标
这是一个去 AI 味补丁工具，不规定新文风。原文是现代白话、口语、评论、科普或学术风格，改完仍保持原风格。
默认目标很窄：
- 保留原意、信息厚度和核心判断。
- 不新增事实、案例、数据、结论。
- 不删除原文核心论证链。
- 只删掉让读者意识到“这是模型在组织答案”的结构痕迹。
- 不主动注入半文半白、文言虚词、书卷气、知识分子腔等风格，除非用户明确要求。
任务分流
- 改写/润色/续写：默认保真改写。先处理段落同构、路标词、二分对照、协作口吻和模板句式。
- 翻译：结构保真优先。不额外加标题，不补观点，不把原文改成中文评论。
- 审阅/评分/找问题：只列 Top 5-10 个最影响读感的问题，并给出修法；不做全量黑名单报告。
不确定是否需要全文改写时，先做最小可用修补。只有用户明确要求“自由改写/允许增删重组”时，才重排结构。
默认交付
- 默认只输出最终正文，不输出流程、清单、自检记录或代码块。
- 生成、改写、精修任务可以给标题；翻译任务保留原文标题，不另起标题。
- 标题不超过 20 字，避免 SEO 腔、悬念标题和工整对仗。
- 小标题按内容自然需要使用。短文通常不需要小标题；长文每个小标题下至少覆盖 2 段正文。
核心硬门槛
最终交付前至少检查以下项目：
- 二分对照壳：默认清理
不是 A 而是 B、不在于 A 而在于 B等讲义式纠错结构。逐字引文或原文自然表达最多保留 1 处。 - 冒号：按实际语义使用，不把
概念：解释、问题：答案、原因：结论当固定模板。 - 二人称：默认不用
你/你会；确需读者推演时，最多 1 次试想或当你。 - 路标词：
更关键/更要命/换句话说/事实上/值得注意/总之/与此同时全文合计不超过 2 次。 - 协作口吻：清理
作为AI、截至我的知识、希望这能帮助你、接下来我们将、我们先来看、下面我们。 - 讲义动作：删掉
拆一拆/盘一盘/捋一捋/聊一聊/划重点/敲黑板，以及无必要的说白了/本质上/归根结底/简单来说。 - 高频分析词：
拆解/梳理/剖析/解构/聚焦/洞察/深耕/赋能/助力/践行/驱动/构建/打造不要堆叠。 - 高频句式：
一旦……就……、只有……才……、无论……都……、随着……的发展/推进、正是因为……所以……、通过……来……全文合计不超过 2 次。 - 戏剧化揭露：清理
遮羞布/面具/外衣/揭开真面目/戳穿真相这类替读者宣布真相的修辞。 - 段落结构：避免连续 3 段都是“观点句 + 解释 + 段尾总结”。修法是改变信息进入方式，而不是替换段首词。
- 段落厚度：避免每段长度、句数、功能都接近。允许短段、中段、厚段按阅读节奏交替。
- 段尾收束：不要每段都补一句抽象结论。能停在事实、场景、引语、具体后果上，就不要再概括。
修补顺序
- 先看结构：段落是否等厚、是否每段都在讲一个小论点、是否像提纲扩写。
- 再看语气：是否有模型协作口吻、讲义动作、路标词。
- 再看句式：是否有二分对照、条件句堆叠、定义式判断堆叠。
- 最后看词语：只清理最显眼的 AI 高频词，不做机械同义词替换。
如果结构本身坏掉，可以整段重写；如果只是局部异味，只做局部修补。
参考文件
references/ai-trace-index.md：轻量索引，先读它。references/ai-trace-detector.md：详细 AI 痕迹与修法，只按索引读取相关章节。references/translation-guardrails.md：翻译任务规则。
Version History
- 7df16a0 Current 2026-07-05 19:42
