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ai-text-humanizer-zhai 文本人性化 zh

Agent Skill

ai-text-humanizer-zh 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

5,328

周安装

222

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,776
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-text-humanizer-zh(ai 文本人性化 zh)
来源仓库:https://github.com/runze123/ai-text-humanizer-zh
安装命令:
openclaw skills install ai-text-humanizer-zh
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ai-text-humanizer-zh

简介

中文AI文本检测与改写工具。当用户需要检测AI生成文本、优化AI文本使其更自然、降低AI痕迹、文本去重、论文降重时使用。支持检测16+类AI特征,自动改写冗余表达,清理Markdown格式,移除chatbot痕迹,输出详细报告和AI概率分数。

SKILL.md

name
ai-text-humanizer
description
中文AI文本检测与改写工具。当用户需要检测AI生成文本、优化AI文本使其更自然、降低AI痕迹、文本去重、论文降重时使用。支持检测16+类AI特征,自动改写冗余表达,清理Markdown格式,移除chatbot痕迹,输出详细报告和AI概率分数。

AI 文本净化器(中文版)

检测和改写 AI 生成的中文文本,识别 AI 写作的常见特征(如高频连接词、套话、宣传性语言、聊天机器人痕迹等),对文本进行自动优化,使文本更自然、更接近人类写作风格。

核心功能

  • 检测分析:按 16+ 类 AI 特征统计问题,输出详细报告和 AI 概率分数(0–100)
  • 智能改写:基于规则替换冗余表达、删除填充词、拆分长句
  • Markdown清理:自动移除粗体、标题、代码块等格式标记
  • Chatbot痕迹清理:移除"希望这对您有帮助"、AI署名等痕迹
  • 前后对比:对比改写前后的检测结果,评估改进效果
  • 用户自定义规则:可通过 JSON 文件添加或覆盖规则

使用方法

1. 检测文本

# 检测文件
python3 scripts/detect.py 文本.txt

# 输出 JSON 格式
python3 scripts/detect.py 文本.txt -j

# 仅输出分数
python3 scripts/detect.py 文本.txt -s

2. 改写文本

# 普通模式(推荐,平衡自然度与改进效果)
python3 scripts/transform.py 文本.txt -o 优化后.txt

# 激进模式(更多同义词替换、长句拆分,可能影响流畅度)
python3 scripts/transform.py 文本.txt -a -o 优化后.txt

# 静默模式
python3 scripts/transform.py 文本.txt -q -o 优化后.txt

模式选择建议:

  • 普通模式(默认):25%同义词替换概率,保留专业术语,适合大多数场景
  • 激进模式:40%同义词替换概率 + 长句拆分,适合需要大幅改写的场景

3. 前后对比

# 对比改写前后的检测结果(默认普通模式)
python3 scripts/compare.py 文本.txt -o 优化后.txt

# 激进模式对比
python3 scripts/compare.py 文本.txt -a -o 优化后.txt

检测类别

类别说明
AI JargonAI 高频词汇(此外、因此、综上所述等)
Puffery夸大性短语(具有重要意义、至关重要等)
Marketing Speak宣传性语言(蓬勃发展、卓越贡献等)
Vague Attributions模糊归因(据专家分析、普遍认为等)
Hedging模棱两可表达(可能、或许、一定程度上等)
Chatbot Artifacts聊天机器人痕迹(作为AI、希望这对您有帮助等)
Citation Bugs引用痕迹(oaicite、turn0search等)
Knowledge Cutoff知识截止表述(截至我上次知识更新等)
Markdown ArtifactsMarkdown痕迹(**、##等)
Filler Phrases填充短语(值得注意的是、需要指出的是等)
Sentence Starters句首连接词(此外,、因此,等)
Rhetorical Patterns反问句模式(难道……吗等)

改写效果示例

输入:

值得注意的是,人工智能技术正在蓬勃发展。专家认为,这不仅是技术革新,更是深刻重塑。综上所述,我们坚信一定能够开创AI新局面。希望这对您有帮助。

输出:

人工智能技术正在蓬勃发展。专家认为,这是技术革新,是深刻重塑。能够开创AI新局面。

改进统计:

  • Issues: 189 → 60 (减少 129 个,68% improvement)
  • Markdown: 45 → 0 (完全清除)
  • Chatbot Artifacts: 5 → 0 (完全清除)
  • Filler Phrases: 7 → 0 (完全清除)

自定义规则

规则文件位于 resources/zh_rules.json,可复制并修改后通过 -r 参数指定:

python3 scripts/detect.py 文本.txt -r 我的规则.json

规则文件结构:

{
  "replacements": {
    "值得注意的是,": "",
    "此外,": ""
  },
  "ai_jargon": ["此外", "综上所述"],
  "puffery_phrases": ["具有重要意义", "关键作用"],
  "chatbot_artifacts": ["希望这对您有帮助"],
  "punctuation": {
    "em_dash_threshold": 2,
    "curly_quote_weight": 1
  }
}

依赖

  • Python 3.8+
  • 仅使用标准库,无需安装额外包

文件结构

ai-text-humanizer-zh/
├── SKILL.md              # 本文档
├── core/
│   ├── __init__.py
│   ├── analyzer.py       # 检测引擎
│   ├── rewrite.py        # 改写引擎
│   ├── rules.py          # 规则加载
│   └── utils.py          # 工具函数
├── scripts/
│   ├── detect.py         # 检测命令
│   ├── transform.py      # 改写命令
│   └── compare.py        # 对比命令
└── resources/
    └── zh_rules.json     # 中文规则库

注意事项

  • 本工具基于规则匹配,无法处理所有复杂句式,建议结合人工审阅
  • 改写可能删除少量信息,请确认不会影响核心内容
  • 规则库主要针对常见 AI 中文文本特征,专业领域可能需要扩充词表
  • 推荐优先使用普通模式,激进模式可能过度改写影响流畅度
  • 专业术语(深度学习、图像识别等)已加入白名单,不会被误替换

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

86.79%
按下载量换算1,541

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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