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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