Raymondhou0917/speak-human-tw

何を解決するか

このプロジェクトは、中国語（繁体字）のテキストにおける「AI風味」（AI生成された印象）を解決します。文法的に正しいものの、不自然や機械的な感じがするテキストに対して、一般的なAIの書き方のパターンを除去し、大陸中国語の用語を台湾向けの繁体字に適応し、AI出力でよく見られる句読点の誤りを修正します。

動作方法

Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェント向けの「スキル」（指示とルールのセット）として機能します。新規にコンテンツを生成するのではなく、6段階のプロセスに従って校正ツールとして動作します。

1. 文脈分析：状況（例：SNS、ニュースレター、販売ページ）に基づいてトーンを判断します。
2. 保護：価格、リンク、名前などの重要な事実をロックして、誤って変更されるのを防ぎます。
3. 範囲定義：長文コンテンツが恣意的に短縮されないよう確保します。
4. カテゴリ別再構成：35種類以上のAIの痕跡（例：意味の誇張、形式的な導入文、絵文字の乱用）を除去するルールを適用します。
5. 検証：保護リストと照合して、事実の正確性を確認します。
6. 自己評価：長文テキストを50点満点でスコアリングし、品質を保証します。

デフォルトでは、2ラウンドのインタラクティブモードで動作します。まず、変更の提案とその理由を番号付きリストで提示し、ユーザーの承認を得た後に変更を適用します。

対象ユーザー

ニュースレター、SNS投稿、販売ページ、プロフェッショナルなメールなど、台湾向けの繁体字中国語でAIを使って下書きを作成するコンテンツクリエイター、マーケター、事務職従事者。

特徴

• 35以上のAI痕跡検出：「AではないがBである」の繰り返しや、形式的な結論など、特定の機械的なパターンを識別。
• 台湾ローカライズ：大陸中国語の用語を台湾特有の使用法と句読点ルールに完全にマッピング。
• インタラクティブ校正：ユーザーの承認が必要なため、オリジナルドラフトが誤って上書きされるのを防止。
• 事実の保護：保護リストを使用して、重要なデータやリンクが再構成プロセス中に変更されないよう確保。
• ベンチマークテスト：42件のケースを用いたベンチマークで、必要最小限の変更を実施しつつ、「過剰編集」（事実や法的文書の誤編集）を回避することを保証。