remove-ai-flavor-writing-skill

一个中文去 AI 味写作 Skill。它不是把文字改得更花，而是清理那些一眼像模型生成的表达外壳：不是...而是、先...再、真正...的是、这次只看、X 很简单：、讲义腔路标词、冒号模板、段落同构，以及结尾突然抛给读者的假互动问题。

默认原则很窄：保留原意、事实、语气和文体，只去掉让读者意识到“这是模型在组织答案”的结构痕迹。内部 skill 名是 remove-ai-flavor。

快速使用

把本仓库复制到 Codex skills 目录：

mkdir -p "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills"
cp -R remove-ai-flavor-writing-skill "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/remove-ai-flavor"

也可以直接从 GitHub 安装：

git clone https://github.com/B1lli/remove-ai-flavor-writing-skill.git /tmp/remove-ai-flavor-writing-skill
cp -R /tmp/remove-ai-flavor-writing-skill "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/remove-ai-flavor"

重启 Codex 后，用下面这类说法触发：

用 $remove-ai-flavor 帮我把这段小红书文案去 AI 味。
把这段小说开头里的“不是...而是”“真正...的是”去掉。
这段复盘太像 AI 写的，保留意思改得更像人。

它会清理什么

• 二分对照壳：不是 A，而是 B、不在于 A，而在于 B、与其说 A，不如说 B
• 机械顺序壳：先 A，再 B、第一步...第二步...、从 A 到 B
• 本质拔高壳：真正重要的是、真正决定...的是、本质上、核心在于
• 助手路标词：下面我们来、接下来我会、我们可以看到、希望这能帮到你
• 总结讲义腔：总的来说、值得注意的是、由此可见、不难看出
• 收束开场和简单答案壳：这次只看...、这个问题很简单：
• 假互动结尾：你觉得呢？、你有没有类似经历？、你现在卡在哪一步？
• 段落同构：连续几段都是“观点句 + 解释 + 段尾总结”，或者排比太密、段落长度太均匀

已测试场景

• 小红书/社媒文案：清理机械步骤、抽象拔高、结尾假互动。
• 公众号/长文评论：清理讲义腔、二分对照壳、段落同构。
• 邮件/评论回复：清理助手路标词、虚假客气、莫名其妙的结尾提问。
• 中文小说正文：清理套话反应、抽象评论、无必要的 先...再 和 不是...而是。
• 学术/技术短文：清理填充短语、泛化结论、整齐编号逻辑、模糊权威。
• 过度整齐的短文：打散 这次只看、很简单：、X 很 X 和密集排比。

待办/未验证

• Claude Code / OpenCode 兼容性：规则是纯 Markdown，理论上可迁移，但尚未在这两个环境里完整安装测试。
• 长篇整稿批量处理：当前只做短样本和片段级 fixture，未承诺整本书或整篇论文自动改完。
• AI 检测器绕过：本项目只清理写作痕迹，不承诺降低任何检测器分数。
• 非中文文本：关键词覆盖里有英文搜索词，但核心规则和测试都面向中文写作。

本地检测脚本

仓库附带一个轻量回归脚本，用来检查典型 AI 味外壳是否还残留：

python3 scripts/audit_ai_flavor.py tests/fixtures/xhs_ai_flavor_after.md
python3 scripts/audit_ai_flavor.py tests/fixtures/novel_opening_after.md --fail-on-review

脚本只检查可枚举的表达模式，不替代人工审稿。通过脚本只能说明“常见模板壳基本清掉了”，不等于文章一定写得好。

自测结论

已用五类样本自测：

• 小红书工作流帖子：原稿命中 不是...而是、先...再、真正...的是 和结尾互动问题；改后脚本无阻断项。
• magic_novel 小说开头：原稿命中 真正的问题不在...、这不是...而是...、不禁/缓缓说道 等；改后保留剧情信息，改用行动、日志、告警声和对话推进。
• 公众号/长文评论：原稿命中 聊一聊、二分对照、整齐编号和结尾互动；改后脚本无阻断项。
• 邮件/评论回复：原稿命中助手路标词、假客气、真正...的是 和结尾提问；改后脚本无阻断项。
• 学术/技术短文：原稿命中理论起笔、模糊权威、泛化结论、整齐编号逻辑；改后脚本无阻断项。
• 过度整齐短文：原稿命中 这次只看、很简单：、X 很 X 和排比；改后保留意思但打散节奏。

用本仓库规则再对照几个已有通用去 AI 味 Skill 的重点项检查后，改后样本没有明显可继续清理的“硬壳”。剩余空间主要是作者风格选择，不再是通用 AI 味问题。

设计取舍

• 不做“同义词替换器”。只换词很容易把文字改成另一种 AI 味。
• 不强行口语化。学术、技术、小说和小红书的自然感不一样。
• 不默认加互动结尾。需要评论引导时再写，而且要具体。
• 不把外部参考 Skill 的文本搬进来。这个仓库只吸收方法论，规则和示例重新写。

相关资料

• 搜索关键词与用例索引：覆盖 小红书去AI味、公众号去AI味、小说去AI味 skill、论文去AI味 skill、Codex 去AI味 skill 等搜索词。
• 同类工具对比：说明它和 Humanizer-zh、avoid-ai-writing、de-ai-writing-skill、Chinese AI writing humanizer 类项目的差异。

致谢

这个 Skill 参考并感谢以下项目的公开思路：

• OUBIGFA/De-AI-Prompt-Enhancer-Writer-Booster-SKILL：保真改写、二分对照壳、路标词和协作口吻清理。
• redbaronyyyyy-eng/humanizer-zh-academic：学术写作中的硬约束、泛化结尾、段落套路和统计规律意识。
• zengrong233/awesome-ai-research-writing-skill：按任务最小加载、把 prompt 库整理成可执行 Skill 的结构思路。
• leenbj/novel-creator-skill：小说场景中的两遍式去 AI 味、正文隔离和用行动替代抽象套话。
• op7418/Humanizer-zh：中文 humanizer 方向的上游启发。

如果你的项目未在这里列出，但你觉得这个 Skill 受到了你的启发，欢迎提 issue，我会补上。

支持

如果你用上了这个 Skill，欢迎给本仓库点个 star：

https://github.com/B1lli/remove-ai-flavor-writing-skill

详细方法：

1. 打开上面的 GitHub 仓库链接。
2. 登录 GitHub。
3. 在页面右上角找到 Star 按钮。
4. 点击后按钮变成 Starred，就说明成功了。

GitHub CLI 用户可以直接运行：

gh repo star B1lli/remove-ai-flavor-writing-skill

License

MIT License. See LICENSE.