Skill Manual · op7418 / Humanizer-zh
Skill Manual · op7418 / Humanizer-zh · 2026

Skill Manual — 使用說明書 Humanizer-zh：中文 AI 寫作痕跡偵測與改寫工具。 24 條模式 · 五維評分 · 支援六個主流 AI IDE。

Humanizer-zh 是歸藏 (op7418) 把 blader/humanizer 完整漢化的 Claude Code Skill，三個月獲得 6.5k+ Stars。它以 Wikipedia「Signs of AI writing」為依據，將 24 條可辨識的 AI 寫作特徵整理成可執行的中文檢查清單，幫助將 AI 草稿改寫成符合中文閱讀慣例的文字。

GitHub Stars
6,534 ★
上架三個月達到 6.5k，中文 Claude Skills 類別前段。
偵測模式
24 Patterns
涵蓋內容、語法、風格、交流、填充共五大類 AI 寫作痕跡。
評分維度
50 pts
直接性、節奏、信任度、真實性、精煉度，五維各 10 分。
授權
MIT
相容 Claude Code、Cursor、Copilot、Windsurf、OpenClaw、Cline。
01 / 編者手記 FROM THE EDITOR · APRIL 2026

中文 AI 寫作痕跡偵測：工作原理與設計思路。

編者手記 EDITOR'S NOTE

Humanizer-zh 的定位是中文寫作風格的檢查清單，而非 AI 檢測規避工具。它將 24 條常見 AI 寫作特徵轉化為可執行的稽核項目，並以五維 50 分評分系統量化每段文字的品質，提供目前中文社群可操作性最高的開源內容品管流程。

01

AI 生成文字的問題在於可辨識的固定模式。

破折號堆疊、意義誇大、三連句、「此外」「然而」排比，這些都是中文讀者可立即辨認的 AI 寫作特徵。Humanizer-zh 將這些特徵分成五大類共 24 條模式，每一條都可由 /humanizer-zh 偵測並改寫。

02

移除 AI 詞彙之後，還需要主動注入具體性。

作者歸藏的設計目標是「not just clean, but vivid」。刪除 AI 詞彙只是第一步，還需要注入節奏變化、具體細節與第一人稱視角。這份 Skill 的設計重點在於它將改寫列為必要步驟，而非只執行清除。

03

五維 50 分評分系統可作為內容 CI 的量化門檻。

直接性、節奏、信任度、真實性、精煉度各 10 分。團隊可將其設為 CI 的通過指標，低於門檻的文稿退回改寫。這是目前中文寫作流程中可操作性最高的自動化 QA 方案之一。

02 / 模式總覽 24 PATTERNS · 5 CATEGORIES · WIKIPEDIA-GROUNDED
01

24 條 AI 寫作痕跡模式

Humanizer-zh 的核心是一份中文寫作稽核清單，將最常出現的 AI 寫作特徵分成五大類共 24 條模式，每一條附具體定義、成因與改寫策略。

6 Entries
Content · Grammar · Style · Comm · Filler
Source · Wikipedia
01/06
op7418 / Humanizer-zh · SKILL.md

五類 24 模式：AI 寫作特徵分類索引

以 Wikipedia「Signs of AI writing」為依據，整理成可執行的中文稽核清單

整份 SKILL.md 將 AI 文字的可辨識特徵分為五大類：內容 (6)、語言語法 (6)、風格 (6)、交流 (3)、填充與迴避 (3)。每條模式附定義、示例與改寫方向。作者歸藏明確說明：這是寫作品質工具，而非 AI 檢測規避外掛。

✓ Editor's choice 24 Patterns 5 Categories MIT ★ 6,534
Patterns 24 Source Wikipedia Upstream blader/humanizer
02
內容模式 · Content Patterns

6 條內容層模式：意義膨脹與結構套版

涵蓋誇大重要性、套板結尾、模糊歸因等六種內容層級特徵

涵蓋意義誇大（「這象徵著一個時代」）、宣傳式修辭、淺層的「-ing」分析、模糊歸因（「專家指出…」）、破折號連續三段、挑戰與展望套板結尾。這六種特徵在新聞稿、白皮書、年度回顧中出現頻率較高。

新聞稿殺手 6 Patterns 內容層級
Count 6 條 Layer Content
03
語言語法 · Language / Grammar

6 條語法層模式：詞彙與句式特徵

AI 常用詞彙、否定對仗、三連句、同義循環、虛假範圍共六種句型

包括AI 常用詞彙（此外、然而、深入、至關重要、landscape、crucial）、避用「是」、否定對仗（「不是 A，而是 B」濫用）、三連句（rule of three）、同義詞循環、虛假範圍（「從 X 到 Y 無所不包」）。這六種句型是 AI 生成文字中出現頻率最高的語法標記。

詞彙指紋 三連句 同義循環
Count 6 條 Layer Grammar
04
風格模式 · Style Patterns

6 條風格層模式：排版與符號特徵

em-dash 濫用、粗體過度、內嵌標題列表、Title Case 誤用、emoji 裝飾、彎引號

em-dash 濫用、粗體過度、內嵌標題列表、英文 Title Case 誤用、emoji 裝飾、智能彎引號。這六種視覺標記是中文讀者辨認 AI 寫作最直接的依據。Humanizer-zh 會清除這些標記並以自然段落節奏取代。

破折號戒斷 粗體禁令 Emoji 清場
Count 6 條 Layer Style
05
交流痕跡 · Communication Traces

3 條交流層模式：chatbot 對話殘留

協作式口吻、知識截止日免責聲明、奉承式開場

偵測 chatbot 對話殘留的三種形式：協作式口吻（「我們一起來…」）、知識截止日免責聲明、奉承式開場（「這是一個很棒的問題」）。這些語句複製貼入文章後語境失當，但 AI 生成時頻繁保留。

聊天殘留 免責套話 奉承語氣
Count 3 條 Layer Chat Trace
06
填充與迴避 · Filler / Evasion

3 條填充層模式：低資訊密度句型

填充詞、過度限定、通用正向結論

填充詞（「值得注意的是」「需要指出的是」）、過度限定（句尾堆「可能、或許、在某種程度上」）、通用正向結論（「總的來說，這是一個值得深入探討的話題」）。這三種句型資訊密度低，但在 AI 生成文字中出現頻率高。Humanizer-zh 會將其整段刪除或壓縮成一句。

字數注水偵測 過度限定 通用結尾
Count 3 條 Layer Filler
03 / 安裝與指令 INSTALL · INVOKE · SCORE · CROSS-PLATFORM
02

安裝與 指令參考

三條安裝路徑、一個斜線指令、五維評分系統。從安裝到呼叫約五分鐘，支援所有主流 AI 編碼 IDE。

6 Entries
npx · git · /humanizer-zh
Cross-Platform
01/06
npx skills add · 推薦安裝路徑

npx 單行指令安裝

自動處理目錄與依賴，適用 macOS、Linux、Windows

在任何終端機執行：npx skills add https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git — 會自動複製到 ~/.claude/skills/humanizer-zh。不用手動 clone、不用設 PATH，macOS、Linux、Windows 皆適用。重啟 Claude Code 或執行 claude skills reload 即可看到指令。

✓ 官方推薦 npx 一鍵 macOS / Linux / Win
Install ~ 20 sec Path ~/.claude/skills/ Reload claude skills reload
02
git clone · 手動路徑

直接 clone 到 skills 目錄

適合想 fork 修改、客製化規則的團隊

git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-zh。手動安裝的主要優點是可在後續修改 SKILL.md，加入品牌禁用詞、語調規範與內部案例，使其成為公司級文風指南。

可 fork 品牌客製 團隊內訓
Best For Agency / Brand Customizable SKILL.md
03
Manual · Windows 路徑

Windows 手動部署

放到 %USERPROFILE%\.claude\skills\ 即可

Windows 用戶若不想裝 Node.js 或 Git Bash，可直接下載 zip 解壓到 %USERPROFILE%\.claude\skills\humanizer-zh\，確認目錄內有 SKILL.md 與 README.md 兩個檔案即完成。路徑大小寫敏感，避免中文路徑。

Windows 無依賴 zip 解壓
Platform Windows Path %USERPROFILE%\.claude\
04
/humanizer-zh · 斜線指令

/humanizer-zh：偵測、改寫、評分一次完成

接受純文字、檔案路徑或 glob 批次輸入

呼叫方式：/humanizer-zh 這段 AI 生成的文字…、/humanizer-zh @draft.md、或在整個 repo 跑 /humanizer-zh content/**/*.md。Claude 會依序執行：掃描 24 模式 → 輸出命中清單 → 提改寫版本 → 跑五維評分。全程可在 Code / Cursor / Copilot 的對話框中完成。

斜線指令 檔案 / Glob 中英混排支援
Command /humanizer-zh Input text | file | glob
05
五維評分 · Quality Rubric

五維評分：將內容 QA 量化為 50 分

直接性、節奏、信任度、真實性、精煉度，各 10 分

直接性（是否直接切入重點）、節奏（句長是否有變化）、信任度（是否以成熟讀者為預設對象）、真實性（語氣是否接近真人書寫）、精煉度（是否可再刪減）。合計 50 分，可設為內容 CI 門檻。Tenten 建議以 42 分為上線最低要求。

50 pts 總分 CI 可用門檻 內容 Lighthouse
Dimensions 5 Max Score 50 pts
06
Cross-Platform · 相容性

一份 Skill 相容六個 IDE

Claude Code、Cursor、Copilot、Windsurf、OpenClaw、Cline

因為 Humanizer-zh 的 SKILL.md 是純 Markdown 指令規格，凡是支援「skill / custom system prompt」的 agent 都能直接讀 — 包含 Cursor、GitHub Copilot、Windsurf、OpenClaw、Cline。團隊不用為不同 IDE 維護多份版本。

✓ OpenClaw 6+ IDE 純 Markdown
IDEs 6+ Format Pure MD
04 / 實戰心法 POWER-USER TIPS · FROM THE TENTEN DESK
—

五條日常使用建議

關於使用順序、評分門檻、跨平台整合與團隊 SOP 的具體建議。

5 Tips
Workflow · QA · Brand
Updated Apr. 2026
01
Tip · 寫作順序

建議先完成草稿，最後才執行 humanize

/humanizer-zh 設計為收尾工具，而非初稿生成器

有效流程：Claude 生成初稿 → 人工修改一遍 → /humanizer-zh 收尾。此 Skill 適合處理已達基本品質的文字，在此基礎上清除 AI 特徵；若輸入是品質較低的 AI 草稿，改寫效果有限。

工作流 收尾用
Stage Final Polish
02
Tip · 五維門檻

建議將 42 分設為上線最低門檻

五維評分 50 滿分，42 分（84%）為 Tenten 建議的 CI 門檻

低於 42 分打回重改；40–44 分為警戒區；45 分以上視為可上線。此門檻在 Tenten 內部用於行銷素材、部落格與電子報的品質把關。門檻過低無實質篩選效果，過高則導致編輯流程停滯。

CI 門檻 42 / 50
Threshold 42 / 50
03
Tip · 雙語工作流

中英文雙語品管配置

搭配 blader/humanizer 英文上游，建立雙語內容品管流程

國際化團隊的配置方式：英文用 blader/humanizer、中文用 op7418/Humanizer-zh。將兩份 SKILL 安裝在同一個 ~/.claude/skills/ 下，Claude 依輸入語言自動選用對應規則，一套流程處理中英雙語內容。

Bilingual 國際化團隊
Pair With blader/humanizer
04
Tip · 品牌客製

fork 並建立品牌專屬 SKILL.md

在 SKILL.md 寫入公司禁用詞、語調規範與案例

整份指令為純 Markdown，可在 fork 後的 SKILL.md 中加入品牌規則，例如「本公司不使用『賦能』『生態』」或「客戶名稱一律加引號」。改造後的版本作為公司級文風指南，新成員可在第一天即繼承團隊寫作標準。

品牌 SOP 客製化
Customize SKILL.md
05
Tip · 繁中分流

繁體中文團隊建議使用 Humanizer-zh-TW

kevintsai1202 的繁體 fork，詞彙與引號習慣已針對繁中調整

op7418 原版以簡體中文詞彙為主；繁體中文團隊建議改用 kevintsai1202/Humanizer-zh-TW，避免「軟體 / 软件」「資料 / 数据」之類的誤改。兩版共享同一套 24 模式框架，差異僅在詞彙與引號習慣。

繁中 台港團隊
Variant zh-TW Fork
05 / 實戰應用 MARKETING · PR · BRAND · EDU · SOCIAL
03

六種應用場景配置說明

Humanizer-zh 適用於行銷文案、新聞稿、品牌故事、學術摘要、社群貼文與產品發布，每種場景的改寫重點不同。

6 Entries
Marketing · PR · Brand · Edu
Tenten Playbook
01/06
Use Case · 行銷文案

行銷文案：清除 AI 特徵的配置要點

電子報、Landing Page Hero、產品介紹

行銷文案常見的三種 AI 特徵：意義誇大（「重新定義行業」）、三連句（「更快、更輕、更安全」）、通用結論（「打造無縫體驗」）。執行 /humanizer-zh 可清除這三類特徵，替換為具體數字或案例，有助於提升文案說服力。

✓ 高頻使用場景 EDM Hero Copy 產品介紹
Focus Content / Filler Expected + CTR
02
Use Case · 新聞稿與白皮書

新聞稿與白皮書：移除套板結尾與模糊歸因

新聞稿、白皮書、年度回顧

這類文件常見的三種 AI 特徵：挑戰與展望套板（「儘管仍面臨挑戰…展望未來…」）、模糊歸因（「業內人士指出」）、宣傳式修辭。Humanizer-zh 將這些段落改為具體案例、可查引述與可驗證數據，提升媒體引用意願。

新聞稿 白皮書 套板清除
Focus Content Layer
03
Use Case · 品牌故事

品牌敘事：以第一人稱視角取代機構語氣

About 頁、創辦人故事、年報開場

品牌敘事常見問題是語氣接近百科全書式的機構描述。Humanizer-zh 的五維評分中「真實性」與「節奏」兩項專門針對此問題，會將「本公司致力於…」改為創辦人視角的第一人稱陳述，加入具體時間、地點與情境，提高品牌可辨識度。

第一人稱 創辦人故事 品牌語氣
Focus Authenticity
04
Use Case · 學術摘要

學術摘要：保留嚴謹語氣，移除膨脹表述

摘要、文獻回顧、研究報告

學術文本不適合口語化改寫。Humanizer-zh 在這類文本主要處理意義誇大、過度限定（「在某種程度上可能表明…」）與AI 詞彙。改寫後保留嚴謹語氣，使句子更直接、引用更具體、結論更可驗證。

學術摘要 過度限定 直接性
Focus Filler / Hedging
05
Use Case · 社群與知識付費

社群貼文：移除風格層 AI 特徵以降低識別風險

X / LinkedIn / 小紅書 / 即刻貼文

部分社群平臺的演算法對 AI 寫作特徵敏感，破折號堆疊、粗體濫用、emoji 裝飾的貼文觸及率偏低。Humanizer-zh 在社群語境下主要執行三項操作：拆解三連句、移除 emoji、將粗體改為自然語氣，使貼文風格接近真人書寫。

X / LinkedIn 小紅書 觸及率
Focus Style Layer
06
Use Case · 產品發布 / Release Note

產品發布：以具體功能取代宣傳語

Release Note、功能介紹、Product Hunt 上線文

產品發布常見的 AI 特徵是用宣傳語取代具體描述，例如「新版本全方位升級、帶來前所未有的體驗」。Humanizer-zh 將這類表述改為事實陳述，例如「新版加入批次處理、鍵盤快捷鍵、離線模式；早期測試用戶回饋正向」。具體事實優先，宣傳語後置或刪除。

Release Note Product Hunt 事實優先
Focus Content / Style
06 / 社群脈動 COMMUNITY SIGNALS · VERIFIED APR 2026
—

社群數據與生態分布：四個可驗證訊號

Humanizer-zh 上架三個月內的 Stars 增速、作者背景、上游來源與 fork 生態。

4 Signals
Stars · Author · Upstream · Fork
Verified Apr. 2026
01
Signal · 初速度

建倉三個月達 6,534 Stars

2026/01/19 建倉 · 目前 6,534 ★ / 541 forks

在中文 Claude Skills 類別中屬於前段增速。541 forks 表明有大量團隊在此基礎上進行客製化。13 個 open issues 處於活躍討論狀態。

★ 6,534 541 forks ✓ 活躍維運
Created 2026-01-19 Open Issues 13
02
Signal · 作者歸藏

歸藏 (op7418)：同時維護四個活躍 repo 的作者

北京、產品設計師、1.8k GitHub followers

同時維護 CodePilot（5.5k ★ Electron 多模型 AI 代理桌面應用）、NanoBanana-PPT-Skills（2.4k ★ PPT 生成）、ai-claude-start（多帳號 Claude Code 啟動器）、guizang-s-prompt（提示詞庫）。各 repo 均有持續維運記錄，是評估 skill 長期可用性的參考依據。

CodePilot 5.5k ★ NanoBanana 2.4k ★ ✓ 長期維運
Followers 1,800 Location Beijing
03
Signal · 上游 blader/humanizer

上游來源：blader/humanizer 英文版

blader/humanizer · Claude Code skill that removes signs of AI-generated writing

原版出自 blader（Anthropic 社群長期貢獻者），以 Wikipedia「Signs of AI writing」為基礎整理成英文 Skill。op7418 的漢化版保留原 SKILL.md 的架構與評分邏輯，將詞彙、示例與分類全部中文化，結構與上游保持同構。

上游正統 Wikipedia-grounded 結構同構
Upstream blader/humanizer
04
Signal · 繁中 fork

zh-TW 繁體 fork：華語生態的繁簡分流

kevintsai1202/Humanizer-zh-TW · Agent Skills 繁中分支

繁體中文社群（台灣、香港、海外華人）的主要 fork。Humanizer-zh 同時被 Learn Skills、SkillHub、FastMCP、skills.rest、AgentSkill.work、MCP Directory 六個 Skills 目錄收錄，在中文 repo 中屬少見的生態覆蓋度。

zh-TW fork 6 目錄收錄 ✓ 生態分布
Fork zh-TW Listed In 6 Directories
07 / 推薦組合 FROM THE TENTEN DESK — FOUR DEPLOYMENT PATHS

依角色選擇部署路徑

四種常見團隊情境的部署建議，依角色選取對應路徑，可在一週內將 Humanizer-zh 整合進內容生產流程。

01 · 自媒體 / 創作者 · Content Creator

設為發文前的固定檢查步驟

將 /humanizer-zh 設為每篇 X / LinkedIn / 小紅書貼文發出前的必跑步驟。個人創作者導入成本低，可將 42 分門檻設在本機 pre-commit hook，低於則不發布。

02 · 行銷團隊 · Marketing Team

整合進內容 CI 發布流程

將 Humanizer-zh 加入 Notion / WordPress / Webflow 的發布前置腳本：/humanizer-zh @draft.md → 取得五維分數 → 低於 42 分自動退回作者。EDM、Blog、Landing Page 均可套用此流程，實現中文內容的自動化品質把關。

03 · 代理商 / Agency

為每個客戶 fork 一份專屬 SKILL.md

fork 後在 SKILL.md 寫入客戶的品牌聲音、禁用詞與案例風格，使其成為客戶專屬的文風規格。交付時連同 skill 一起移交客戶內部 content team，確保品牌語氣在合約結束後仍可獨立維護。

04 · 企業 Content Ops · Enterprise

英文、簡中、繁中三軌分語部署

企業多語團隊同時安裝 blader/humanizer（英文）、op7418/Humanizer-zh（簡中）、kevintsai1202/Humanizer-zh-TW（繁中）。三個市場共用同一份五維評分架構，各自套用對應語言的詞彙規則，為跨國品牌提供統一的寫作品質基準。

想把 Humanizer-zh 接進團隊內容流水線？

Skill 已經開源。
把它接上 內容 CI，
是 Tenten 在做的事。

Tenten 是 AI-First 設計與技術顧問公司。我們把 Claude、MCP、Agentic Commerce 接進 Headless CMS、Webflow、Shopify Plus 的企業級交付 — 包含把 Humanizer-zh 這類寫作 Skill 變成發佈前的 QA 門檻，讓每一段上線文字都通過五維評分。

預約 30 分鐘諮詢 → Tenten Awesome List
Tenten 如何把 Humanizer-zh 變成內容 SOP
品牌聲音校準
fork Humanizer-zh 寫入品牌禁用詞、tone、案例 — 變成公司級的文風指南。
內容 CI Sprint
兩週導入，把五維 42 分門檻接進 Notion / WordPress / Webflow 發佈流程。
多語內容基礎建設
繁中 / 簡中 / 英文三軌部署，共用五維評分架構，跨國品牌寫作一致性底層。