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name: humanizer-zh
description: 去除中文文本中的 AI 生成痕迹，保留事实、原意和所需语气。用于编辑或审阅文本，使句子更直接、节奏更自然、归因更具体，并清理套话、公式结构、宣传腔、模糊权威、对称排比和聊天机器人残留；不用于虚构经历、事实或情绪。
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# Humanizer-zh

把文本改得像一个具体的人写的，而不是简单换同义词。目标是更直接、更有节奏、更符合原定声口，同时不扩张事实。

## 不可越过的边界

- 不新增数字、人物、引语、案例、来源、现场细节、亲历、采访、动机或结论。
- 不把不确定内容改成确定事实，不删除原文中的必要限定和来源边界。
- 不擅自改变立场、受众、文体和风险级别；正式报道不能被改成情绪化自媒体文。
- 保留标题层级、链接、引用、代码、表格和用户要求保留的结构。
- 若原文缺少支撑，不用“更具体”的虚构细节填空；改为删掉空泛主张或明确其不确定性。

## 先确定声口

按 brief 或原文选择，不把“人味”误解为一律使用第一人称：

| 模式 | 目标 |
|---|---|
| 正式报道 / 公共事件档案 | 克制、清楚、事实优先；情绪来自事实后果，不注入“我很愤怒”等表演性反应 |
| 观点 / 行业专栏 | 可保留第一人称和锋利判断；情绪必须钉在已知机制、成本或责任上 |
| 教程 / 技术说明 | 直接、准确、少铺垫；不强行加个性段落 |
| 普通编辑 | 匹配原文语气，只清理机器痕迹 |

## 一轮改写法

1. **锁定事实**：先标出数字、日期、专名、引语、来源、结论状态和必要限定，改写后逐项核对。
2. **删除空话**：删“值得注意的是”“标志着重要转折”“不断演变的格局”等不增加信息的句子。
3. **修正归因**：有明确来源就写来源；没有就删掉“专家认为”“多方指出”之类假权威，不自造出处。
4. **拆公式结构**：处理“不仅……而且……”“不是……而是……”、机械三段式、每节同构和“挑战与展望”模板。
5. **恢复自然节奏**：长短句交错，能用“是/有/可以”就不用绕弯结构；允许关键词自然重复，不做同义词循环。
6. **清理展示痕迹**：删聊天式开场、免责声明、讨好语、emoji、过多粗体、内联小标题列表和万能积极结尾。
7. **终检**：朗读一遍，检查事实未膨胀、立场未漂移、语气符合模式、段落不再像同一模板复制。

优先处理最影响阅读的句子，不为追求“变化”把每句话都改一遍。空洞金句应删；有事实或机制支撑的锋利判断可以保留。

## 快速检查

- 连续三句长度和结构相同：拆掉其中一句或合并两句。
- 一段里出现多个“此外、然而、同时、值得注意的是”：多数可直接删除。
- “从 A 到 B”不是同一尺度、“三项”只是为了凑完整：改为真实关系和真实数量。
- 破折号、括号、粗体和冒号列表抢过正文：减少展示性标记。
- 段尾总是口号、反问或一句金句：改成事实、代价、未决边界，或直接结束。
- 读起来很顺却没有任何可核验信息：删除或回到来源补证，不润色成更像真的话。

24 类模式及其最短修法见 [`references/pattern-catalog.md`](references/pattern-catalog.md)。只有文本顽固、需要解释修改原因或做专项审阅时才加载，不是每次必读。

## 输出

默认只给改写后的完整文本。用户要求审阅说明时，再附一段简短修改摘要；不要输出内部评分表或逐句思考过程。

## 在微信公众号流水线中

被 `wechat-content-pipeline` 调用时：

1. 读取 [`references/wechat-pipeline-constraints.md`](references/wechat-pipeline-constraints.md) 和流水线的 `references/humanize-pass.md`。
2. 只就地改写任务目录里的 `article.md` 一轮，不修改其他产物，不把说明写进正文。
3. 保持唯一一级标题、必要二级标题与 Markdown 结构，纯正文字数仍须在 2500—5000。
4. `user-brief.md` 标有“公共事件档案模式”时使用克制报道声口；其他稿件按 brief 和账号档案决定是否使用强情感第一人称。
5. 保留 dossier 的结论状态、时间线、来源边界和隐私处理；禁止用修辞强化未被来源支持的指控。

本 Skill 源自 `op7418/Humanizer-zh`，其上游参考 Wikipedia 的 “Signs of AI writing”。本仓库版本为公众号流水线加入了事实、声口和公共事件约束；同步上游时不得覆盖这些边界。