文章概要

很多人处理 AI 稿件，只会在末尾补一句“写得更像真人”。这种方法偶尔有效，但不稳定：有时只是换掉几个词，有时会把原意、事实和个人语气一起改掉。

更可靠的做法，是把任务拆开：先检测问题，再处理中文表达，接着匹配个人文风，完成平台适配，发布前再审一遍。

本文整理了4个真实可安装的 Agent Skill，并给出安装命令、使用顺序和一条可以直接复制的完整指令。

为什么一句“去 AI 味”不够用？

一篇文章为什么会被人一眼看出 AI 感？

问题通常不在某个词，而在整篇文章的习惯：

• 开头喜欢先说一段正确但没用的话
• “首先、其次、最后”出现得太规律
• 每句话长度接近，读起来没有停顿
• 抽象词很多，具体动作和细节很少
• 段落过于整齐，每段都像同一个模板
• 结尾总要拔高、总结或展望未来

让一个提示词同时负责检查、改写、模仿文风和适配平台，任务太杂。模型很容易顾此失彼。

更好的方式是把它拆成五步：

检测 AI 写作特征 ↓ 重写中文表达 ↓ 匹配个人文风 ↓ 适配发布平台 ↓ 最终审稿

需要安装的4个 Skill

1. humanizer-skill：先检查，暂时不改

项目地址：

Aboudjem/humanizer-skill

安装命令：

npx skills add Aboudjem/humanizer-skill

这个 Skill 可以扫描稿件中的 AI 写作特征，包括套话、统一句长、宣传腔、机械排比和空泛表达。

建议先使用检测模式：

/humanizer "需要检查的文章" --mode detect --score

这一步只找问题，不急着改。

需要注意的是，这里的分数属于编辑参考，反映文本中出现了多少常见 AI 写作模式。它不能证明一篇文章由谁创作，也不值得为了追求低分反复重写。

2. Humanizer-zh：专门处理中文稿件

项目地址：

op7418/Humanizer-zh

安装命令：

npx skills add op7418/Humanizer-zh

英文 Humanizer 的规则直接套在中文上，经常会有些生硬。Humanizer-zh 针对中文表达做了调整，重点处理这些问题：

• 机械连接词
• 宣传式语言
• 模糊归因
• 过度工整的段落
• 否定式排比
• 空泛总结
• 破折号和粗体滥用

可以这样调用：

请使用 Humanizer-zh 重写下面的文章。 保留原意、事实、数字和必要术语，删除机械过渡、空泛抽象词和过度总结。调整句子节奏，让长短句自然交错。 请直接输出修改后的全文，不要解释修改过程。 原文： 【粘贴文章】

这一步的重点不是“伪装”，而是把文章改得更清楚、更具体。

3. Nuwa.skill：让文章写得像你

项目地址：

alchaincyf/nuwa-skill

安装命令：

npx skills add alchaincyf/nuwa-skill

去掉 AI 味之后，文章可能只是变成了“普通自然”，仍然没有作者自己的声音。

Nuwa.skill 可以从写作样本中提取表达习惯，例如：

• 句子通常多长
• 喜欢怎样进入主题
• 常用哪些词
• 如何表达判断和不确定性
• 哪些写法坚决不用

使用时，建议提供5至10篇自己真正满意的旧文章。样本过少，Skill 很容易把偶然出现的一句话误认为固定风格。

可以这样要求：

请根据我提供的旧文章，提取我的写作风格。 重点分析句子长度、用词习惯、段落开头、停顿方式、观点强度和禁用表达。请生成一个可复用的个人写作 Skill。 不要照抄原句，也不要编造我没有表达过的观点。

模仿别人时也要留一条边界：可以学习表达方式，不要让模型冒充对方本人。

4. xiaohongshu-skills：完成平台适配

项目地址：

autoclaw-cc/xiaohongshu-skills

安装命令：

npx skills add autoclaw-cc/xiaohongshu-skills

一篇自然的公众号文章，直接搬到小红书上不一定好读。不同平台对标题长度、段落节奏和信息密度的要求并不相同。

这个项目包含搜索、笔记分析、内容创作、发布和互动等能力。内容适配时，可以先研究同类笔记，再重新组织标题、正文和标签。

使用自动发布或评论功能时，需要保留人工确认，不要高频批量操作。

把4个 Skill 串起来使用

下面这条指令可以直接保存：

请按以下顺序处理我的原文： 1. 使用 humanizer-skill 执行 detect 扫描，只列出 AI 写作特征，暂时不要改写。 2. 使用 Humanizer-zh 重写文章。保留原意、事实、数字和必要术语，删除机械过渡、空泛表达和过度总结。 3. 读取我提供的写作样本，参考我的句子长度、用词、停顿和观点强度。不要直接复制旧文章中的句子。 4. 将文章适配到【目标平台】，生成对应的标题、正文和标签，但不要直接发布。 5. 再执行一次 detect 和编辑审稿，检查重复表达、事实错误、套话及过度口语化。 输出顺序： 标题 → 正文 → 标签 → 需要人工确认的事实点。 需要处理的原文： 【粘贴原文】 我的写作样本： 【粘贴3至5段旧文章】 目标读者： 【填写读者类型】

发布前再检查一遍

即使装了 Skill，最终判断仍然要由人来做。

发布前建议检查：

1. 数字、人名和引用是否有可靠来源
2. 开头能不能直接进入问题
3. 连续几句话是否长度相近
4. 抽象词能不能换成具体细节
5. 用词和态度是否符合自己的习惯
6. 同一个意思有没有重复表达
7. 有没有为了口语化而强行加入网络用语
8. 大声读一遍，找出读着别扭的位置

不要为了降低所谓的“AI 分数”无限重写。文章的事实准确、意思清楚，读起来也像你，就可以停了。

写在最后

Skill 不是一颗安装后自动生效的“去味按钮”。它更像一套编辑规范：告诉模型应该检查什么、保留什么，以及什么时候不能继续乱改。

把检测、改写、文风和平台适配分开处理，效果通常比一句“请写得像真人”稳定得多。

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