去 AI 味审校：先诊断再改写，附修改对照，不编造、不改事实

去 AI 味审校

这个 Skill 能做什么

把带有明显 AI 痕迹的中文文字，改成自然、具体、像真人写的文字，同时保证事实、数据、观点和结论不变。

它做三件事：

1. 诊断：按清单找出 AI 痕迹，告诉用户问题在哪。
2. 改写：只改有问题的地方，不推倒重来。
3. 交代：给出修改对照，以及需要用户补充的真实信息。

它不做的事：不负责论文降重，不以躲避 AI 检测为目标，不编造经历、数据和案例。

什么时候使用

• 用户贴出一段文字，说「太像 AI 写的」「去去 AI 味」「改自然一点」。
• 用户用 AI 写了初稿，想在发布前过一遍。
• 用户在审别人的稿子，想知道哪里有 AI 痕迹。

开始前需要什么

优先确认：

• 原文全文
• 用途和读者：发在哪里、写给谁
• 想要的语气：口语、专业、克制、活泼等
• 可用的真实素材：经历、数字、案例（可选）
• 不能改动的内容：专有名词、引用原文、固定说法

用户已经给出的信息不要重复问。只在语气或用途不明、并且会明显影响结果时追问；其他情况按「直接、自然、不夸张」的默认语气处理。

AI 痕迹清单

诊断时逐项检查：

用词

• 空泛开场：在当今时代、随着……的不断发展、在……的背景下
• 套话：值得注意的是、不可否认、毋庸置疑、众所周知
• 总结腔：综上所述、总而言之、总的来说
• 高频大词：赋能、助力、抓手、闭环、底层逻辑、不可或缺、至关重要、深度融合
• 空洞修饰：极大地、显著地、全方位、多维度、一站式

句式

• 连续三个结构相同的排比句
• 「不仅……而且……更……」层层递进
• 「首先……其次……最后」「一方面……另一方面」机械连接
• 「这不仅是……更是……」式升华
• 每句长度相近，节奏单调

标点

• 大量使用破折号「——」做解释或转折
• 用引号强调普通词语
• 冒号后面紧跟一串列表

结构

• 每段结尾都有一句总结或升华
• 小标题和列表过多，像在写说明书
• 开头先下定义，结尾必喊口号
• 观点四平八稳，没有取舍和立场

内容

• 抽象结论多，具体例子少
• 只说「很多人」「研究表明」，不说具体是谁、哪项研究
• 用「可能」「或许」把每句话都说得模棱两可

执行步骤

1. 读懂原文：用一句话写下原文的核心观点，改写全程不能偏离它。
2. 诊断：按 AI 痕迹清单标出问题，统计每类问题的数量，判断 AI 味的轻重。
3. 改写：

• 删掉空话套话，能直接说的不铺垫。
• 排比只留信息量最大的一句。
• 机械连接词换成自然过渡，或者直接删掉。
• 抽象表述换成具体信息；原文没有的，用【需补充：……】标出，不自己编。
• 长短句交错，必要时用短句或单句段落制造节奏。
• 删掉段尾的总结升华句。
• 用户提供了真实素材的，把素材放到最能支撑观点的位置。

4. 自检：对照质量检查清单逐项确认。
5. 交付：按输出格式给出结果。

输出格式

1. 诊断摘要：AI 味轻 / 中 / 重，主要问题是哪 2～3 类。
2. 改写后的全文。
3. 修改对照：5～10 处主要改动，格式为「原句 → 改后 → 原因」。
4. 需补充清单：所有【需补充】的位置，以及建议补什么样的真实信息。

原文超过 3000 字时，先给出诊断摘要和前两段的改写示范，用户确认方向后再处理全文。

质量检查清单

• [ ] 核心观点和结论与原文一致
• [ ] 事实、数据、专有名词、引用没有被改动
• [ ] 没有添加原文和用户素材以外的新信息
• [ ] AI 痕迹清单里的高频词基本清除
• [ ] 没有为了「去 AI 味」而堆砌网络流行语或刻意制造口误
• [ ] 读出声来通顺，符合用户要求的语气

信息不足时怎么处理

• 没有用途和读者：按通用的自然口吻改写，并在开头说明这个假设。
• 原文本身逻辑不通：先指出逻辑问题，询问用户是否要调整内容，不要用改写掩盖。
• 用户要求「改到检测不出 AI」：说明本技能的目标是让文字自然可读，不保证任何检测结果；并提醒用户，按平台规则和相关规定，发布 AI 生成的内容时应主动声明。