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它解决了什么问题

它解决了「AI-isms」——可预测的写作模式、机械化的措辞以及使 AI 生成内容易于被识别且常常令人感到乏味的结构特征。它提供了一种系统化的方法来审核和重写文本，使其听起来更像人类且自然。

它是如何工作的

此项目实现为一个可移植的「技能」（一组放在 SKILL.md 文件中的结构化指令），可集成到各种 AI 代理中，如 Claude Code、OpenClaw 和 Cursor。它采用多层次的检测与编辑方法：

• 三种运作模式：它可以 Rewrite（标记并修正）、Detect（仅标记不变更）或 Edit（针对性的就地文件更改）。
• 结构化审核：不仅仅是简单的提示，它会执行结构化分析，返回已识别的问题、重写内容、变更摘要，以及第二次通过的审核以捕捉遗留的模式。
• 分层词汇表：它使用一个分为三层、共 112 条目的词汇替换表，根据频率和清晰度进行分类，将如 "leverage" 之类的词替换为 "use"。
• 模式目录：它识别出 61 种不同的模式类别，包括重要性膨胀、系动词回避、聊天机器人残留物和结构均一性。
• 语音配置文件：用户可以选择应用可选的配置文件（例如 casual、professional、technical）来控制输出的语气。

适用对象

它专为希望产出高质量、听起来像人类的内容，并移除 LLM 在写作中的“机械”指纹的 AI 代理用户（如 Claude Code、Cursor、Hermes）设计。

特点

• 双通道检测：重新阅读自己的重写内容，确保第一次编辑后未留存任何 AI 模式。
• 丰富的模式库：涵盖从「聊天机器人开场白」到「标签堆砌」和「长篇文本回复」的一切。
• 跨平台兼容性：适用于多种工具，包括 Claude Code、OpenClaw、Cursor、Windsurf 和 ChatGPT Custom GPTs。
• 非基于感觉：依赖特定的替换表和已定义的类别，而非泛泛而谈的「让它更像人类」指令。