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AI 文本净化器(中文版)

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.NET 9.0

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)

功能概述

AI 文本净化器(中文版)是一项面向实际任务的技能,主要用于检测和改写 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;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);

核心要点

  • 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。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

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 Jargon AI 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 Artifacts Markdown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
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