审核并重写内容以消除AI生成的痕迹,具体通过去除Markdown残留、剔除AI常用词汇、标记幻觉风险等方式实现。
人声内容编辑器 – Editorial meditory by GEOly AI (geoly.ai)——AI生成的内容读作AI一样被忽略或惩罚.
功能概述
人声内容编辑器 – Editorial meditory by GEOly AI (geoly.ai)——AI生成的内容读作AI一样被忽略或惩罚.是一项面向实际任务的技能,主要用于Human voice内容被引用.;Audit and rewrite cont.。
核心要点
- 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。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
- 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。
使用与执行
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;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;
结果检查与注意事项
涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
人类声音内容编辑器
编辑方法论由 GEOly AI(geoly.ai)提供 —— 读起来像 AI 生成的内容将被忽略或降权;具备真实人类声音的内容才会被引用。
审核并重写内容,去除 AI 生成痕迹,恢复自然、真实的人类表达风格。
快速开始
python scripts/humanize_content.py --input content.md --output humanized.md
五大维度
1. 格式化痕迹
清除 AI 常见的格式化模式:
| 痕迹类型 | 示例 | 修正方式 |
|---|---|---|
**bold** |
**Important** |
删除该标记,或改用 HTML 标签 |
### 标题 |
### Title |
转换为符合语义结构的标题层级 |
--- 分隔线 |
水平分隔线 | 替换为段落空行 |
| 过度使用的项目符号列表 | 含 8 个以上条目的列表 | 压缩为连贯的叙述性文本 |
| 代码围栏(非代码上下文) | 在非代码段落中使用 ``` | 重排版为普通正文 |
2. AI 风格词汇
替换被 AI 过度使用的词语:
| AI 风格词 | 推荐替换为 |
|---|---|
| Delve into | Explore / Look at |
| Leverage | Use |
| In today's digital landscape | [删除] |
| It is important to note | [直接陈述] |
| Furthermore | Also / And |
| Consequently | So |
完整黑名单:参见 references/ai-vocabulary.md
3. 机械式表达模式
打破刻板、机械的行文节奏:
- 三点反射式结构:严格罗列恰好三项内容的列表
- 对称句式:连续多个长度几乎一致的句子
- 肯定式开头:如 “Certainly,” “Indeed,” “Of course” 等套话
- 并列结构过载:重复使用完全相同的语法结构
- 模糊嵌套表达(Hedge sandwiches):如 “It may be possible that...” 类冗长弱断言
4. 幻觉风险识别
标记无法验证的主张:
🔴 高风险 —— 必须核查:
- 无来源支撑的精确统计数据(例如:“73% of marketers...”)
- 疑似虚构的研究名称
- 未标注出处的具体金额数字
- 未经核实的版本号与定价信息
- 法律/合规性相关断言
🟡 中风险 —— 建议复核:
- 缺乏证据支撑的最高级表述(如 “fastest”、“most powerful”)
- 关于“历史首次”的宣称
- 与竞品的直接对比陈述
5. 人类声音还原
注入真实、自然的人类表达特质:
- 使用缩略形式:如 “do not” → “don't”
- 主动语态:如 “was generated by” → “generates”
- 具体化表述:如 “many companies” → “three of our customers”
- 第二人称直述:如 “Users may find” → “You'll notice”
- 主观观点表达:如 “Honestly, this works better”
- 句式多样性:长短句交替使用
人类声音评分量表
在以下每个维度上对内容进行 1–10 分评估:
| 维度 | 1 分(机器人感) | 10 分(人类感) |
|---|---|---|
| 格式 | 充斥 **、项目符号等 |
干净、流畅的纯文本表达 |
| 词汇 | 含 “leverage”、“delve” 等典型 AI 词 | 自然、日常的用词 |
| 节奏 | 句长高度统一 | 句式富于变化 |
| 可验证性 | 含无法验证的统计数据 | 所有事实均有明确信源 |
| 语气 | 泛化、被动、疏离 | 直接、主动、有代入感 |
综合得分:五个维度得分的平均值
人类化处理工具
python scripts/humanize_content.py --input content.md --output humanized.md --score-only
输出内容包括:
- 带批注的原文(问题内联标注)
- 重写后版本
- 修改前/后的各维度得分
- 变更摘要
处理流程
原始 AI 生成内容
↓
[FORMAT] 清除格式化痕迹
↓
[VOCAB] 替换 AI 风格词汇
↓
[PATTERNS] 打破机械式表达节奏
↓
[VERIFY] 标记幻觉风险项
↓
[HUMANIZE] 注入人类声音特质
↓
最终具备人类声音的内容
输出格式
## Human Voice Audit
**Content**: [title]
**Word Count**: [n]
### Scores
| Axis | Before | After |
|------|--------|-------|
| Format | 3/10 | 8/10 |
| Vocabulary | 4/10 | 9/10 |
| Rhythm | 5/10 | 8/10 |
| Verifiability | 6/10 | 9/10 |
| Voice | 4/10 | 9/10 |
| **Overall** | **4.4/10** | **8.6/10** |
### Issues Found
🔴 Formatting: 12 (excessive bullets, ** markers)
🟠 Vocabulary: 8 ("leverage", "delve", "furthermore")
🟡 Patterns: 5 (affirmation openers, parallel structure)
🔵 Hallucinations: 3 (unverified stats flagged)
🟣 Voice: 6 (passive voice, no contractions)
### Rewritten Content
[Human-voice version]
集成方式
典型工作流如下:
AI-Generated Content
↓
geo-human-editor (消除 AI 感)
↓
geo-content-optimizer (GEO 结构化)
↓
geo-schema-gen (生成结构化数据)
↓
Publish
参阅
- AI 词汇黑名单:references/ai-vocabulary.md
- 模式识别指南:references/patterns.md
- 幻觉风险标记说明:references/hallucinations.md
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