[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-op7418--Humanizer-zh":3,"tool-op7418--Humanizer-zh":64},[4,17,25,39,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,14,15],"开发框架","Agent","语言模型","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":10,"last_commit_at":23,"category_tags":24,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,15],{"id":26,"name":27,"github_repo":28,"description_zh":29,"stars":30,"difficulty_score":10,"last_commit_at":31,"category_tags":32,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[33,34,35,36,14,37,15,13,38],"图像","数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":40,"name":41,"github_repo":42,"description_zh":43,"stars":44,"difficulty_score":45,"last_commit_at":46,"category_tags":47,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,3,"2026-04-04T04:44:48",[14,33,13,15,37],{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":45,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},519,"PaddleOCR","PaddlePaddle\u002FPaddleOCR","PaddleOCR 是一款基于百度飞桨框架开发的高性能开源光学字符识别工具包。它的核心能力是将图片、PDF 等文档中的文字提取出来，转换成计算机可读取的结构化数据，让机器真正“看懂”图文内容。\n\n面对海量纸质或电子文档，PaddleOCR 解决了人工录入效率低、数字化成本高的问题。尤其在人工智能领域，它扮演着连接图像与大型语言模型（LLM）的桥梁角色，能将视觉信息直接转化为文本输入，助力智能问答、文档分析等应用场景落地。\n\nPaddleOCR 适合开发者、算法研究人员以及有文档自动化需求的普通用户。其技术优势十分明显：不仅支持全球 100 多种语言的识别，还能在 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写作模式（如过度使用“此外”、“至关重要”等套话，或滥用三段式排比），帮助用户将生硬的机器生成文本改写为鲜活的人类表达。\n\n这款工具特别适合需要频繁处理 AI 生成内容的编辑、自媒体创作者、学生以及开发者。无论是润色营销文案、学术摘要还是博客文章，Humanizer-zh 都能引导用户去除空洞的形容词和僵化的结构，注入具体的细节与真实的观点。其独特之处在于深度适配了中文写作习惯，不仅提供了基于维基百科指南的规则库，还总结了中文特有的\"AI 词汇警示列表”，并支持在 Claude Code 中通过技能指令一键调用或手动对照检查。通过使用 Humanizer-zh，你可以轻松打破机器生成的刻板印象，让文字回归真诚与个性，真正提升写作质量。","# Humanizer-zh: AI 写作去痕工具（中文版）\n\n> **声明：**\n> - 本项目的核心文件翻译自 [blader\u002Fhumanizer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fblader\u002Fhumanizer\u002Ftree\u002Fmain)\n> - 实用工具部分（核心规则、快速检查清单、质量评分）参考了 [hardikpandya\u002Fstop-slop](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhardikpandya\u002Fstop-slop)\n> - 原项目基于维基百科的 [Signs of AI writing](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FWikipedia:Signs_of_AI_writing) 指南\n\n---\n\n## 项目简介\n\nHumanizer-zh 是一个用于去除文本中 AI 生成痕迹的工具，帮助你将 AI 生成的内容改写得更自然、更像人类书写的文本。\n\n本项目适用于：\n- 编辑和审阅 AI 生成的内容\n- 提升文章的人性化程度\n- 学习识别 AI 写作的常见模式\n\n## 安装\n\n### 方法一：通过 npx 一键安装（推荐）\n\n```bash\nnpx skills add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fop7418\u002FHumanizer-zh.git\n```\n\n这是最简单的安装方式，会自动将技能安装到正确的目录。\n\n### 方法二：通过 Git 克隆\n\n```bash\n# 克隆到 Claude Code 的 skills 目录\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fop7418\u002FHumanizer-zh.git ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fhumanizer-zh\n```\n\n### 方法三：手动安装\n\n1. 下载本项目的 ZIP 文件或克隆到本地\n2. 将 `Humanizer-zh` 文件夹复制到 Claude Code 的 skills 目录：\n   - **macOS\u002FLinux**: `~\u002F.claude\u002Fskills\u002F`\n   - **Windows**: `%USERPROFILE%\\.claude\\skills\\`\n\n3. 确保文件夹结构如下：\n   ```\n   ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fhumanizer-zh\u002F\n   ├── SKILL.md       # 技能定义文件（中文版）\n   └── README.md      # 说明文档\n   ```\n\n### 验证安装\n\n重启 Claude Code 或重新加载 skills 后，在对话中输入：\n\n```\n\u002Fhumanizer-zh\n```\n\n如果安装成功，该技能将被激活。\n\n## 使用\n\n### 基础用法\n\n在 Claude Code 中，你可以通过以下方式使用 Humanizer：\n\n#### 1. 直接调用技能\n\n```\n\u002Fhumanizer-zh 请帮我人性化以下文本：\n\n[粘贴你的 AI 生成文本]\n```\n\n#### 2. 在对话中使用\n\n```\n请用 humanizer 帮我改写这段话，让它更自然：\n\n这个项目作为我们团队致力于创新的证明。此外，它展示了我们在不断演变的技术格局中的关键作用。\n```\n\n#### 3. 处理文件内容\n\n```\n\u002Fhumanizer-zh 请人性化 article.md 文件中的内容\n```\n\n### 使用场景示例\n\n#### 场景 1：改写营销文案\n\n**输入：**\n```\n\u002Fhumanizer-zh\n坐落在风景如画的杭州市中心，这家咖啡馆拥有丰富的文化底蕴和令人叹为观止的装饰。它作为城市咖啡文化的焦点，为顾客提供无缝、直观和充满活力的体验。\n```\n\n**输出示例：**\n> 这家咖啡馆在杭州市中心开了三年，以手冲咖啡和老建筑改造的空间出名。\n\n#### 场景 2：改写学术摘要\n\n**输入：**\n```\n\u002Fhumanizer-zh\n本研究深入探讨了机器学习在医疗诊断中的关键作用，突出了其在不断演变的医疗格局中的重要性。此外，它为该领域的未来发展奠定了坚实的基础。\n```\n\n**输出示例：**\n> 本研究分析了机器学习在医疗诊断中的应用，重点是肺癌早期筛查。研究使用了 2019-2023 年间 5000 例病历数据。\n\n#### 场景 3：改写博客文章\n\n**输入：**\n```\n\u002Fhumanizer-zh\n人工智能不仅仅是一种技术，它是我们思考未来的方式的革命。行业专家认为这将对整个社会产生持久影响。\n```\n\n**输出示例：**\n> 我一直在想 AI 会怎么改变我们的工作方式。上周和几个做产品的朋友聊，有人觉得很兴奋，有人担心失业，大概率真相在中间某个无聊的地方。\n\n## 检测的 AI 写作模式\n\n本工具能够识别并修复 **24 种** AI 写作痕迹，分为四大类：\n\n### 📝 内容模式（6种）\n1. 过度强调意义、遗产和更广泛的趋势\n2. 过度强调知名度和媒体报道\n3. 以 -ing 结尾的肤浅分析\n4. 宣传和广告式语言\n5. 模糊归因和含糊措辞\n6. 提纲式的\"挑战与未来展望\"部分\n\n### 🔤 语言和语法模式（6种）\n7. 过度使用的\"AI 词汇\"\n8. 避免使用\"是\"（系动词回避）\n9. 否定式排比\n10. 三段式法则过度使用\n11. 刻意换词（同义词循环）\n12. 虚假范围\n\n### 🎨 风格模式（6种）\n13. 破折号过度使用\n14. 粗体过度使用\n15. 内联标题垂直列表\n16. 标题中的标题大写\n17. 表情符号\n18. 弯引号\n\n### 💬 交流模式和填充词（6种）\n19. 协作交流痕迹\n20. 知识截止日期免责声明\n21. 谄媚\u002F卑躬屈膝的语气\n22. 填充短语\n23. 过度限定\n24. 通用积极结论\n\n## 文件说明\n\n- **`SKILL.md`** - 中文版技能定义文件\n- **`README.md`** - 本说明文档\n\n**注：** 英文原版请参考 [blader\u002Fhumanizer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fblader\u002Fhumanizer)\n\n## 手动使用方法\n\n### 基本流程\n\n1. **识别 AI 模式** - 对照 `SKILL.md` 中列出的 24 种模式扫描文本\n2. **重写问题片段** - 用自然的表达替换 AI 痕迹\n3. **保留核心含义** - 确保信息完整性\n4. **维持适当语调** - 匹配文本应有的风格\n5. **注入真实个性** - 让文字有\"人味\"\n\n### 关键原则\n\n#### ✨ 不仅要\"干净\"，更要\"鲜活\"\n\n避免 AI 模式只是基础，好的写作需要真实的人类声音：\n\n- **有观点** - 不要只报告事实，要对它们做出反应\n- **变化节奏** - 混合使用长短句\n- **承认复杂性** - 真实的人有复杂感受\n- **适当使用\"我\"** - 第一人称是诚实的表现\n- **允许一些混乱** - 完美的结构反而显得机械\n- **对感受要具体** - 用具体细节替代抽象概括\n\n#### 示例对比\n\n**改写前（AI 味道）：**\n> 新的软件更新作为公司致力于创新的证明。此外，它提供了无缝、直观和强大的用户体验——确保用户能够高效地完成目标。这不仅仅是一次更新，而是我们思考生产力方式的革命。\n\n**改写后（人性化）：**\n> 软件更新添加了批处理、键盘快捷键和离线模式。来自测试用户的早期反馈是积极的，大多数报告任务完成速度更快。\n\n**变化：**\n- 删除了夸大的象征意义（\"作为……的证明\"）\n- 删除了 AI 词汇（\"此外\"、\"无缝\"）\n- 删除了三段式法则（\"无缝、直观和强大\"）\n- 删除了否定式排比（\"不仅仅是……而是……\"）\n- 添加了具体功能和真实反馈\n\n## 常见 AI 词汇警示列表\n\n以下词汇在 AI 生成文本中出现频率异常高：\n\n- 此外、至关重要、深入探讨、强调\n- 持久的、增强、培养、获得\n- 突出、相互作用、复杂\u002F复杂性\n- 格局（抽象名词）、关键性的、展示\n- 织锦（抽象名词）、证明、强调\n- 宝贵的、充满活力的\n\n## 贡献\n\n如果你发现翻译问题或想要改进文档，欢迎提交 Issue 或 Pull Request。\n\n### 中文语境特殊性\n\n在翻译和适配过程中，我们考虑了中文写作的特点：\n- 某些英文模式在中文中表现不同（如标题大小写问题）\n- 添加了适合中文语境的示例\n- 调整了部分表达以符合中文习惯\n\n## 参考资源\n\n- [Wikipedia: Signs of AI writing](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FWikipedia:Signs_of_AI_writing) - 原始指南来源\n- [WikiProject AI Cleanup](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FWikipedia:WikiProject_AI_Cleanup) - 维基百科 AI 清理项目\n- [blader\u002Fhumanizer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fblader\u002Fhumanizer) - 原始英文版项目\n- [hardikpandya\u002Fstop-slop](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhardikpandya\u002Fstop-slop) - 实用工具部分的灵感来源\n\n## 许可\n\n本翻译项目遵循原项目的许可协议。核心内容基于维基百科社区的观察和总结。\n\n---\n\n**提示：** 这个工具不是为了\"欺骗\" AI 检测器，而是为了真正提升写作质量。最好的\"去 AI 化\"方法是让文字有真实的人类思考和声音。\n","# Humanizer-zh: AI 写作去痕工具（中文版）\n\n> **声明：**\n> - 本项目的核心文件翻译自 [blader\u002Fhumanizer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fblader\u002Fhumanizer\u002Ftree\u002Fmain)\n> - 实用工具部分（核心规则、快速检查清单、质量评分）参考了 [hardikpandya\u002Fstop-slop](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhardikpandya\u002Fstop-slop)\n> - 原项目基于维基百科的 [Signs of AI writing](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FWikipedia:Signs_of_AI_writing) 指南\n\n---\n\n## 项目简介\n\nHumanizer-zh 是一个用于去除文本中 AI 生成痕迹的工具，帮助你将 AI 生成的内容改写得更自然、更像人类书写的文本。\n\n本项目适用于：\n- 编辑和审阅 AI 生成的内容\n- 提升文章的人性化程度\n- 学习识别 AI 写作的常见模式\n\n## 安装\n\n### 方法一：通过 npx 一键安装（推荐）\n\n```bash\nnpx skills add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fop7418\u002FHumanizer-zh.git\n```\n\n这是最简单的安装方式，会自动将技能安装到正确的目录。\n\n### 方法二：通过 Git 克隆\n\n```bash\n# 克隆到 Claude Code 的 skills 目录\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fop7418\u002FHumanizer-zh.git 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1：改写营销文案\n\n**输入：**\n```\n\u002Fhumanizer-zh\n坐落在风景如画的杭州市中心，这家咖啡馆拥有丰富的文化底蕴和令人叹为观止的装饰。它作为城市咖啡文化的焦点，为顾客提供无缝、直观和充满活力的体验。\n```\n\n**输出示例：**\n> 这家咖啡馆在杭州市中心开了三年，以手冲咖啡和老建筑改造的空间出名。\n\n#### 场景 2：改写学术摘要\n\n**输入：**\n```\n\u002Fhumanizer-zh\n本研究深入探讨了机器学习在医疗诊断中的关键作用，突出了其在不断演变的医疗格局中的重要性。此外，它为该领域的未来发展奠定了坚实的基础。\n```\n\n**输出示例：**\n> 本研究分析了机器学习在医疗诊断中的应用，重点是肺癌早期筛查。研究使用了 2019-2023 年间 5000 例病历数据。\n\n#### 场景 3：改写博客文章\n\n**输入：**\n```\n\u002Fhumanizer-zh\n人工智能不仅仅是一种技术，它是我们思考未来的方式的革命。行业专家认为这将对整个社会产生持久影响。\n```\n\n**输出示例：**\n> 我一直在想 AI 会怎么改变我们的工作方式。上周和几个做产品的朋友聊，有人觉得很兴奋，有人担心失业，大概率真相在中间某个无聊的地方。\n\n## 检测的 AI 写作模式\n\n本工具能够识别并修复 **24 种** AI 写作痕迹，分为四大类：\n\n### 📝 内容模式（6种）\n1. 过度强调意义、遗产和更广泛的趋势\n2. 过度强调知名度和媒体报道\n3. 以 -ing 结尾的肤浅分析\n4. 宣传和广告式语言\n5. 模糊归因和含糊措辞\n6. 提纲式的\"挑战与未来展望\"部分\n\n### 🔤 语言和语法模式（6种）\n7. 过度使用的\"AI 词汇\"\n8. 避免使用\"是\"（系动词回避）\n9. 否定式排比\n10. 三段式法则过度使用\n11. 刻意换词（同义词循环）\n12. 虚假范围\n\n### 🎨 风格模式（6种）\n13. 破折号过度使用\n14. 粗体过度使用\n15. 内联标题垂直列表\n16. 标题中的标题大写\n17. 表情符号\n18. 弯引号\n\n### 💬 交流模式和填充词（6种）\n19. 协作交流痕迹\n20. 知识截止日期免责声明\n21. 谄媚\u002F卑躬屈膝的语气\n22. 填充短语\n23. 过度限定\n24. 通用积极结论\n\n## 文件说明\n\n- **`SKILL.md`** - 中文版技能定义文件\n- **`README.md`** - 本说明文档\n\n**注：** 英文原版请参考 [blader\u002Fhumanizer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fblader\u002Fhumanizer)\n\n## 手动使用方法\n\n### 基本流程\n\n1. **识别 AI 模式** - 对照 `SKILL.md` 中列出的 24 种模式扫描文本\n2. **重写问题片段** - 用自然的表达替换 AI 痕迹\n3. **保留核心含义** - 确保信息完整性\n4. **维持适当语调** - 匹配文本应有的风格\n5. **注入真实个性** - 让文字有\"人味\"\n\n### 关键原则\n\n#### ✨ 不仅要\"干净\"，更要\"鲜活\"\n\n避免 AI 模式只是基础，好的写作需要真实的人类声音：\n\n- **有观点** - 不要只报告事实，要对它们做出反应\n- **变化节奏** - 混合使用长短句\n- **承认复杂性** - 真实的人有复杂感受\n- **适当使用\"我\"** - 第一人称是诚实的表现\n- **允许一些混乱** - 完美的结构反而显得机械\n- **对感受要具体** - 用具体细节替代抽象概括\n\n#### 示例对比\n\n**改写前（AI 味道）：**\n> 新的软件更新作为公司致力于创新的证明。此外，它提供了无缝、直观和强大的用户体验——确保用户能够高效地完成目标。这不仅仅是一次更新，而是我们思考生产力方式的革命。\n\n**改写后（人性化）：**\n> 软件更新添加了批处理、键盘快捷键和离线模式。来自测试用户的早期反馈是积极的，大多数报告任务完成速度更快。\n\n**变化：**\n- 删除了夸大的象征意义（\"作为……的证明\"）\n- 删除了 AI 词汇（\"此外\"、\"无缝\"）\n- 删除了三段式法则（\"无缝、直观和强大\"）\n- 删除了否定式排比（\"不仅仅是……而是……\"）\n- 添加了具体功能和真实反馈\n\n## 常见 AI 词汇警示列表\n\n以下词汇在 AI 生成文本中出现频率异常高：\n\n- 此外、至关重要、深入探讨、强调\n- 持久的、增强、培养、获得\n- 突出、相互作用、复杂\u002F复杂性\n- 格局（抽象名词）、关键性的、展示\n- 织锦（抽象名词）、证明、强调\n- 宝贵的、充满活力的\n\n## 贡献\n\n如果你发现翻译问题或想要改进文档，欢迎提交 Issue 或 Pull Request。\n\n### 中文语境特殊性\n\n在翻译和适配过程中，我们考虑了中文写作的特点：\n- 某些英文模式在中文中表现不同（如标题大小写问题）\n- 添加了适合中文语境的示例\n- 调整了部分表达以符合中文习惯\n\n## 参考资源\n\n- [Wikipedia: Signs of AI writing](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FWikipedia:Signs_of_AI_writing) - 原始指南来源\n- [WikiProject AI Cleanup](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FWikipedia:WikiProject_AI_Cleanup) - 维基百科 AI 清理项目\n- [blader\u002Fhumanizer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fblader\u002Fhumanizer) - 原始英文版项目\n- [hardikpandya\u002Fstop-slop](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhardikpandya\u002Fstop-slop) - 实用工具部分的灵感来源\n\n## 许可\n\n本翻译项目遵循原项目的许可协议。核心内容基于维基百科社区的观察和总结。\n\n---\n\n**提示：** 这个工具不是为了\"欺骗\" AI 检测器，而是为了真正提升写作质量。最好的\"去 AI 化\"方法是让文字有真实的人类思考和声音。","# Humanizer-zh 快速上手指南\n\nHumanizer-zh 是一个专为中文语境设计的 AI 写作去痕工具，旨在帮助开发者将 AI 生成的文本改写得更自然、更具“人味”，消除机械感和常见的 AI 写作模式。\n\n## 环境准备\n\n本工具作为 **Claude Code** 的技能（Skill）插件运行，无需复杂的 Python 或 Node.js 环境配置。\n\n*   **运行环境**：已安装并配置好的 [Claude Code](https:\u002F\u002Fclaude.ai\u002Fcode) 命令行工具。\n*   **操作系统**：支持 macOS、Linux 及 Windows。\n*   **网络要求**：需能访问 GitHub 以拉取技能文件。\n\n## 安装步骤\n\n推荐使用 `npx` 一键安装，也可选择手动克隆。\n\n### 方法一：一键安装（推荐）\n\n在终端中执行以下命令，自动将技能安装至正确目录：\n\n```bash\nnpx skills add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fop7418\u002FHumanizer-zh.git\n```\n\n### 方法二：Git 克隆安装\n\n如果你偏好手动管理，可将项目克隆至 Claude Code 的 skills 目录：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fop7418\u002FHumanizer-zh.git ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fhumanizer-zh\n```\n\n> **注意**：Windows 用户请将路径替换为 `%USERPROFILE%\\.claude\\skills\\humanizer-zh`。\n\n### 验证安装\n\n安装完成后，重启 Claude Code 或在对话中输入以下指令进行测试：\n\n```\n\u002Fhumanizer-zh\n```\n\n若系统返回技能激活提示或相关帮助信息，即表示安装成功。\n\n## 基本使用\n\n安装成功后，你可以在 Claude Code 的对话中直接调用该技能来优化文本。\n\n### 1. 直接改写文本\n\n使用 `\u002Fhumanizer-zh` 指令 followed by 需要优化的内容：\n\n```\n\u002Fhumanizer-zh 请帮我人性化以下文本：\n\n本项目作为我们团队致力于创新的证明。此外，它展示了我们在不断演变的技术格局中的关键作用。\n```\n\n**预期效果**：工具将移除“致力于”、“此外”、“不断演变的格局”等典型 AI 词汇，输出更具体、自然的表达（如：“这个项目证明了团队的创新能力，特别是在当前技术快速变化的背景下...\"）。\n\n### 2. 改写文件内容\n\n直接指定文件名进行处理：\n\n```\n\u002Fhumanizer-zh 请人性化 article.md 文件中的内容\n```\n\n### 3. 对话式优化\n\n在日常对话中直接提出需求：\n\n```\n请用 humanizer 帮我改写这段话，让它读起来不像机器写的：\n\n[粘贴你的段落]\n```\n\n---\n**核心提示**：本工具不仅替换词汇，更侧重于调整语调、增加具体细节和打破僵化的句式结构，使文本拥有真实的人类思考痕迹。","某科技公司的内容运营专员正在为即将发布的新产品撰写博客推文，初稿由大模型生成，需要快速消除机械感以符合品牌亲切自然的语调。\n\n### 没有 Humanizer-zh 时\n- 文案中充斥着“此外”、“至关重要”、“深入探讨”等高频 AI 词汇，读起来像生硬的翻译腔，缺乏人情味。\n- 过度使用“无缝、直观、强大”这类三段式排比和抽象的宏大叙事，导致具体功能点被淹没在空洞的赞美中。\n- 语气过于完美且谄媚，全是“革命性突破”、“持久影响”等夸张结论，无法引起真实用户的共鸣。\n- 人工逐句修改耗时极长，运营人员需要反复对照\"AI 写作特征清单”排查，严重拖慢发布节奏。\n\n### 使用 Humanizer-zh 后\n- 自动识别并替换了所有僵化的\"AI 词汇”，将抽象描述转化为具体的用户场景和真实数据，文风瞬间落地。\n- 打破了机械的排比结构和过度修饰，注入第一人称视角和适当的口语化表达，让文字有了真实的“体温”。\n- 去除了虚假的宏大结论和卑躬屈膝的语气，保留了客观事实与真诚的观点，使内容更具可信度和说服力。\n- 通过 `\u002Fhumanizer-zh` 指令一键完成改写与自查，将原本需数小时的润色工作压缩至几分钟，大幅提升产出效率。\n\nHumanizer-zh 不仅是一个去痕工具，更是将冰冷的机器生成文本转化为有温度、有观点的人类创作的高效助手。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fop7418_Humanizer-zh_83bf1f94.png","op7418","歸藏","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fop7418_4adb5854.jpg","产品设计师🎨\r\nAI画图工具操作员🔧\r\nAI课程撰写与信息收集整理📰\r\n致力于发掘借助AI工具改善设计与产品开发流程的各种可能性🤔",null,"beijing","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fop7418",5462,454,"2026-04-03T06:05:24","MIT",1,"Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":90,"python":88,"dependencies":91},"本工具并非独立的 Python 应用程序或机器学习模型，而是专为 Claude Code 设计的技能插件（Skill）。安装无需配置 GPU、特定 Python 版本或依赖库，仅需将项目文件克隆至 Claude Code 的 skills 目录（~\u002F.claude\u002Fskills\u002F 或 %USERPROFILE%\\.claude\\skills\\）即可使用。核心功能依赖于 Claude Code 客户端及其连接的大语言模型。",[],[15,36],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:32:13.741907",[],[]]