MrGeDiao/shuorenhua

shuorenhua (说人话) – 中国語AI風「人間らしさ」付与スキル

何であるか – Codex、Claude Code、Cursor、ChatGPT など LLM ベースのエージェントに挿入可能な軽量な スキル。中国語テキストを、一般的なAI生成応答のように聞こえないように再構成する。典型的な「AIトーン」パターン（過剰に丁寧な挨拶、エンジニア用語、マーケティング用語、翻訳風表現、根拠のない権威主張）を削除する一方で、すべての事実情報（数字、バージョン、コマンド、エラーメッセージ、出典、タイムスタンプ）を正確に保持する。

なぜ使うか

シナリオ	shuorenhua の役割
カジュアルなチャット	余分な挨拶や営業的な締めくくりを削除し、自然な会話に保つ。
技術的なステータス更新	事実、バージョン番号、コマンドスニペット、エラーログはそのままに、空虚な「進捗」表現を削除。
README / リリースノート	明確な変更リスト、バージョン、検証手順、制限事項を提示。プロモーション的な冗長表現はなし。
フォーラム投稿 / イシュー返信	熟練したメンテナーよりも、機械的なアナウンスのようには読めない。
長文中国語記事	空虚な文を削除し、「削除を推奨」 としてリストアップ。人間による承認を前提とし、元の長さと重要な情報は完全に保持。

動作方法

1. シーン検出 – 入力がチャット、ステータス、ドキュメント、公開投稿かを判断し、適切な シーンパック（README、リリースノート、フォーラム投稿など）を読み込む。
2. 保護スパン抽出 – 数字、バージョン文字列、ファイルパス、コマンドライン、エラートレース、名前、責任表明などを自動でロック。
3. 強度ランク付け – テキストを Tier 1/2/3 に分類し、書き換え強度（最小 / 標準 / 激しい）と範囲（構造的 / 限定的 / その場で）を選択。
4. パターンベースの書き換え – 中国語AI風パターンのキュレート済み辞書を適用。単なる置換ではなく、文脈に基づく処理。
5. 忠実度チェック – 出力内容を再読し、すべての保護スパンと事実関係が変更されていないか確認。
6. 残留監査 – 2回目の軽量な処理で、残存する「AI風」の残滓を修正。

ルールセットは references/ に格納（ポジティブスタイルガイド、保護スパンリスト、シーンパック定義）。意図的に厳格：数字は対象物に接続されたまま、関係性は変更不可、時間範囲は短縮不可、新規事実の創出も禁止。

導入方法（約30秒）

• ChatGPT (Plus/Pro) – ホスティングされた 「说人话 GPT」 リンクを使用。テキストを貼り付け、「把这段去 AI 味」をリクエスト。
• Claude Code – README に示された2つのプラグインコマンドを実行後、把这段去 AI 味 を実行。
• Codex – リポジトリをクローンし、以下の1行コマンドを実行：

  codex exec -C . "读取 ./SKILL.md，按其中规则改写以下文本：…"
  

• その他のエージェント – npx skills add MrGeDiao/shuorenhua（またはプラットフォーム固有の install/*.md ドキュメントに従う）。

長文ドキュメント向けには、注釈モード（只标注不改写）をリクエストすることで、削除を推奨するリストを取得しつつ、実際の削除は行わない。

評価

• evals/benchmark.md に 103ケース（57「変更必須」、46「保持必須」）の公開ベンチマークを提供。
• 各モデル（Codex、Claude）ごとに結果を報告。ハード制約違反（L1）、偽陽性率（SNF）、スタイル目標メトリクス（L2）を測定。最新リリース（v2.3.0）ではハード制約違反が0件、盲検テストセットで偽陽性率は<10%。
• 自動化スクリプト（automation/eval/hard_metrics.py）は、長文処理における長さ保持、ダッシュ密度、保護スパン整合性を計算。

インストール

プラットフォーム	ドキュメント
Codex	install/codex.md
Claude Code	install/claude-code.md
Cursor / Windsurf	install/cursor.md
OpenClaw	install/openclaw.md
ChatGPT / カスタムGPT	install/chatgpt.md

スキルのコアは単一ファイル SKILL.md。シーンパックや保護スパンリストをフル活用するには references/ ディレクトリを含める必要あり。

ライセンス – MIT。

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TL;DR – shuorenhua は、LLMベースのエージェント向けの中国語「人間らしさ」付与スキル。AI風のテンプレートを除去しつつ、事実の正確性を保証。ルールベースのパターンマッチ、シーン認識による強度設定、2段階の検証パイプラインを採用。主要AIアシスタントプラットフォーム向けに包括的なベンチマークと簡単なインストールを提供。