三遍审校降低AI检测率，让文章更有人味。当用户提到"AI味太重"、"像AI写的"、"降低AI检测率"、"审校"、"自然一些"时使用。
name huashu-proofreading description 三遍审校降低AI检测率，让文章更有人味。当用户提到"AI味太重"、"像AI写的"、"降低AI检测率"、"审校"、"自然一些"时使用。 AI味审校 系统化降低文章AI检测率，增加人味的三遍审校专业能力。 何时使用此Skill 当检测到以下场景时，自动加载此skill： 用户说"审校一下"、"降低AI味"、"太AI了" 初稿创作完成后 用户提到"AI检测率高"、"没人味" 文章需要最终polish 核心目标 降低AI检测率 ：目标控制在30%以下 增加人味 ：让文章有经验感、有温度、像真人在说话 保持花生风格 ：实践导向、技术深度、易懂表达、有用可落地 三遍审校流程 第一遍：内容审校（逻辑、事实、结构） 目标 ：确保内容准确、逻辑清晰 检查项 ： 事实准确？（数据、时间、产品名称） 逻辑清晰？（前后无矛盾） 结构合理？（无跑题） 信息完整？（关键点都说了） 无编造？（所有数据和案例都是真实的） 方法 ： 从头到尾读一遍，标注疑问点 搜索验证不确定的信息 检查数字和专有名词的准确性 第二遍：风格审校（AI味降重） 目标 ：去掉AI味，增加人味 核心检查：6大类AI腔识别 1️⃣ 套话连篇 ❌ AI常说 ： "在当今时代"、"在...的大背景下" "综上所述"、"总而言之" "值得注意的是"、"需要强调的是" "随着...的发展"、"伴随着..." ✅ 改写方向 ：直接切主题，不绕弯子 示例 ： ❌ "在当今AI技术飞速发展的时代，编程工具也在不断进化..." ✅ "Claude Code出了。我用了两周，确实比Cursor好用。" 2️⃣ AI句式（高频重复模板） ❌ AI常说 ： "不是...而是..."（连续出现3次以上） "不仅...而且..."（堆叠使用） "一方面...另一方面..." "既...又..."（过度使用） ✅ 改写方向 ：拆成短句，用多样化表达 示例 ： ❌ "Claude Code不是简单的工具，而是智能助手。它不仅能写代码，而且能理解意图。" ✅ "Claude Code不只是补全代码。它能理解你的意图，知道你想做什么。这个很关键。" 3️⃣ 书面词汇（距离感强） ❌ AI常说 ： "显著提升"、"大幅改善"→ 用具体数字 "充分利用"→ "用好" "进行操作"→ 直接用动词（"点击"、"输入"） "实现功能"→ "做到" "促进发展"→ "帮助..." ✅ 改写方向 ：口语化，具体化 示例 ： ❌ "通过充分利用Claude Code的能力，可以显著提升开发效率..." ✅ "用好Claude Code，你的开发速度能快不少。我测下来，平均每个项目省3-5小时。" 4️⃣ 结构机械（AI式列表癖） ❌ AI特征 ： 过度使用"首先、其次、最后" 无意义的小标题密集（每200字一个） 能用散文讲清楚的，非要列表 "以下几点"、"主要体现在以下方面" ✅ 改写方向 ：自然叙事，列表适度 示例 ： ❌ "Claude Code的优势主要体现在以下几个方面：首先，它具有强大的上下文理解能力；其次，它支持多种编程语言；最后，它的响应速度很快。"
✅ "Claude Code最强的地方是什么？理解上下文。你让它改一个功能，它知道要动哪几个文件，不会漏掉。而且支持20多种语言，速度也很快。" 5️⃣ 态度中立（无立场无观点） ❌ AI特征 ： 永远客观平衡："既有优点也有缺点" 不敢下判断："具体取决于实际情况" 每句话都加限定词："可能"、"或许"、"在某些情况下" ✅ 改写方向 ：明确态度，敢下判断 示例 ： ❌ "Claude Code在某些场景下可能表现较好，但也存在一些局限性，具体效果取决于实际使用情况。"
✅ "Claude Code确实好用。处理大型项目时，比Cursor稳定多了。但价格贵，个人开发者可能扛不住。" 6️⃣ 细节缺失（抽象不落地） ❌ AI特征 ： 大词多，具体细节少 "许多"、"一些"、"显著"、"大量"（不给数字） 缺少真实感受和个人经历 无时间线、无场景、无冲突 ✅ 改写方向 ：加入真实细节、具体数字、个人经历 示例 ： ❌ "经过一段时间的使用，我发现Claude Code能够有效提升开发效率。"
✅ "用了两周。最明显的变化是，之前要3天的项目，现在1天半就能搞定。特别是重构老代码，Claude Code能一次性找出所有关联文件，不用我一个个翻。" 第二遍审校：具体方法 逐段检查 ，标注AI味表达 对照6大类AI腔清单 改写 加入个人经历和真实细节 （查个人素材库） 加入不确定性表达 （适度使用"我觉得"、"可能"、"也许"） 检查是否像花生在说话 常用改写技巧 ： 长句拆短句（超过30字的拆成2-3句） 抽象改具体（"很多" → "3个"，"显著提升" → "省3-5小时"） 书面改口语（"进行操作" → "点击"） 加入真实感受（"我之前用的时候..."、"说实话..."） 第三遍：细节打磨（标点、排版、节奏） 目标 ：让文章读起来舒服、自然 检查项 ： 句子长度合适？（15-25字为主，不超过30字） 段落不太长？（手机屏幕3-5行） 标点自然？（多用句号，少用逗号连接长句） 节奏有变化？（快慢结合） 小标题不密集？（每300-500字一个） 列表适度？（能用散文就不用列表） 加粗适度？（每200-300字1-2处） 方法 ： 大声朗读，感受节奏 找出超过30字的长句，拆短 检查段落长度，过长的分段 调整排版，删除过度的格式化 最终检查 从头到尾读一遍，卡顿的地方改写 感觉像花生本人在说话 （可选）AI检测率低于30% 花生风格特征（必须保持） 实践导向 ：有具体案例、可执行步骤 技术深度 + 易懂表达 ：不掉书袋，但有深度 有用可落地 ：读者看完能立刻行动 人味浓 ：有经验感、有温度，避免AI腔 数据真实 ：所有测试、案例都必须真实 适度不确定性 ：该说"我觉得"就说，不假装全知 个人素材库使用 何时使用 ： ✅ 文章需要真实案例支撑 ✅ 需要对工具/产品的真实评价 ✅ 需要个人经历作为开场白 ✅ 文章太"AI味"，需要增加人味 快速使用流程 ： 方法A：直接搜索原始数据（推荐优先使用） 适用场景 ：新话题、未整理的主题、需要最原始的真实表达 使用Grep工具搜索 /写作参考/个人素材库/全部即刻动态.csv ： pattern: "关键词1|关键词2" path: /Users/alchain/Documents/写作/写作参考/个人素材库/全部即刻动态.csv output_mode: content -n: true 示例 ： 写高德扫街榜 → 搜索"高德|扫街榜" 写AI编程工具 → 搜索"Cursor|Claude Code|Copilot" 写产品增长 → 搜索"增长|转化|用户" 方法B：查看已提炼素材 适用场景 ：常见主题（AI编程工具、产品开发等）已有系统化整理 打开总索引： /写作参考/个人素材库/README.md 查找主题：打开 _即刻动态主题索引.md 选择素材：查看提炼文件（如 AI编程工具使用心得.md ） 改写使用：扩展成长文逻辑，保持真实态度 注意事项 ： 所有素材都是真实的，不能编造或夸大 注意时间跨度（2025.05-2025.10），避免过时信息 必须改写成长文逻辑，不能直接复制粘贴 审校工具（可选） 自动检测工具 关键词检测 ：搜索"在当今"、"综上所述"、"值得注意的是"等套话 句长检查 ：标注超过30字的长句 AI检测 ：使用GPTZero、Originality.AI等工具（仅供参考） 手动检测方法 大声朗读 ：卡顿的地方就是需要改的地方 对比历史文章 ：和花生之前的优秀文章对比，看风格是否一致 问自己 ：这句话花生会这么说吗？ 常见错误与改写示例 错误1：开头绕圈子 ❌ "在当今AI技术飞速发展的背景下，编程工具领域也迎来了新的变革。作为一款新兴的AI编程助手，Claude Code正在受到越来越多开发者的关注..."
✅ "Claude Code出了。我用了两周，确实比Cursor好用。今天聊聊为什么。" 错误2：过度使用AI句式 ❌ "Claude Code不是简单的代码补全工具，而是一个智能编程助手。它不仅能够生成代码，而且能够理解开发者的意图。"
✅ "Claude Code不只是补全代码。它能理解你想干嘛。比如你说'重构这个模块'，它就知道该怎么做。" 错误3：缺少具体细节 ❌ "经过一段时间的测试，我发现Claude Code在很多方面都表现优秀。"
✅ "用了两周。最明显的变化是，之前要3天的项目，现在1天半就能搞定。" 错误4：态度过于中立 ❌ "Claude Code有其优势，也存在一些不足，具体是否适合使用需要根据实际情况判断。"
✅ "Claude Code确实好用。但价格贵，个人开发者可能扛不住。如果你公司报销，强烈推荐。" 参考资源 /写作参考/AI味审校指南.md