文本自然化
Introduction
# 这个技能解决什么问题 AI 写出来的文字往往有一股「模板味」:段落长度整齐、每段都爱总结、过渡词一个不少、 语气匀速平淡。天然化技能就是把这些机器感改掉,让文字读起来像有个人真的在写。 它同时覆盖两条路径: - **从零开始写**:一开始就按内容决策来组织文字,而不是先写一篇「标准 AI 稿」再润色。 - **改写已有稿件**:对 AI 生成或 AI 辅助的文本做诊断,再决定是局部小改,还是整体重构。 ## 核心特点 **中英文双支持、分体裁处理** 小说、散文、学术与技术写作、报告、科普解释、评论、演讲稿分别有对应的处理指引, 中文另有专门的汉语自然表达规范。 **先诊断,再动笔** 先冻结原文并计算 SHA-256,再判断问题出在哪一层: 是段落角色太对称、总结过多、结尾非要升华,还是整体骨架就不对。 只有文档级骨架确实有问题、又无法就地修复时,才做整体重构。 **内容驱动,不做统计装饰** 不会去凑句式长短分布、过渡词数量、标点配比这类指标, 也不会用「长句短句交替」「每隔几段插一句口语」「换同义词」这种固定配方。 变化来自内容本身需要强调什么、省略什么、保留什么未解决。 **守住不能丢的东西** 事实、数字、来源、引用、定义、因果方向、时间线、视角边界、 必须保留的术语、必要的 AI 使用披露——全部保留。 也绝不添加错别字、乱码、同形字符、隐藏字符、无关填充或重复段落。 **对检测结果的态度是诚实的** 检测结果只被当作对那一份具体文本的观察,不作为作者身份的证明, 也不承诺「降到某个具体分数」。改写是否有效,以最终那份文本的实际检测结果为准。 ## 附带工具 包里除写作指引外,还有一套确定性脚本工具,用来保证过程和来源可复核: - 文本校验(字节、SHA-256、Unicode 风险、标点配对、重复内容、格式风险) - 文本肌理分析(重复、节奏、过渡、标点、文档结构,注意它不是 AI 检测器) - 与参考文本的重合度检查 - 写作轨迹记录、来源关系覆盖度校验、技能树哈希清单 ## 适用场景 | 场景 | 说明 | | --- | --- | | 网文与小说 | 对白与叙述去机器感,保住人设与情节连续性 | | 自媒体与公众号 | 让推文读起来有个人语气,不是通稿 | | 学术与技术写作 | 保留引用、定义、条件与不确定性表述的前提下改写 | | 报告与总结 | 去掉段落角色对称和冗余总结 | | 演讲稿 | 按口语节奏重排,保留事实与立场 | | 英文写作 | 同等人力化的英文自然表达处理 | ## 使用方式 直接用自然语言提需求即可,例如: - 「帮我把这篇 AI 写的稿子改得更像人写的,事实和引用不要动」 - 「这段中文字太有 AI 味了,帮我处理一下」 - 「写一篇关于 XX 的评论,注意别写得太模板化」 ## 边界说明 降低 AI 率不等于保证通过任何检测。检测结果受语言、体裁、长度、 生成模型、检测器版本、阈值和输入构造方式影响,同一篇文章在不同工具下结果可能不同。 使用者需自行遵守所在场景关于披露、署名、考核、发表、隐私、版权和平台的规定。
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