Raymondhou0917/speak-human-tw

解决的问题

本项目解决繁体中文文本中的「AI味」（AI生成感）问题，即内容语法正确但显得不自然或机械化。它专门针对去除常见的AI写作模式、将大陆中文术语转换为台湾本地化的繁体中文，并修正AI输出中常见的标点错误。

工作原理

它作为AI代理（如Claude Code、Cursor、Codex）的「技能」（一组指令和规则）运行。不从零生成内容，而是作为校对工具，遵循六步流程：

1. 上下文分析：根据场景（如社交媒体、新闻简报、销售页面）确定语气。
2. 保护：锁定关键事实（价格、链接、名称），防止意外更改。
3. 范围定义：确保长文内容不会被随意缩短。
4. 分类重写：应用规则去除35种以上的AI痕迹（如过度强调、公式化开头、表情符号泛滥）。
5. 验证：与保护列表交叉核对，确保事实准确性。
6. 自我评估：对长文内容进行50分制评分，确保质量。

默认情况下，以两轮交互模式运行：首先提供带编号的修改建议及其原因列表，待用户确认后才应用更改。

适用人群

使用AI为新闻简报、社交媒体帖子、销售页面和专业邮件等场景撰写繁体中文内容的内容创作者、营销人员和办公人员。

核心亮点

• 35+种AI痕迹检测：识别特定的机械式模式，如「不是A而是B」的堆叠结构和公式化结论。
• 台湾本地化：包含大陆中文术语到台湾特有用法和标点规则的完整映射。
• 交互式校对：通过要求用户批准特定修改，防止原始草稿被意外覆盖。
• 事实保护：使用保护列表确保关键数据和链接在重写过程中不受影响。
• 基准测试：包含42个案例的基准测试，确保必要修改得以执行，同时避免「过度编辑」（误改事实或法律文本）。