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它解決了什麼問題

它解決了「AI-isms」——可預測的寫作模式、機械化的措辭以及使 AI 生成內容易於被識別且常常令人感到乏味的結構特徵。它提供了一種系統化的方法來審核和重寫文本，使其聽起來更像人類且自然。

它是如何運作的

此專案實作為一個可攜帶的「技能」（一組放在 SKILL.md 檔案中的結構化指令），可整合到各種 AI 代理中，如 Claude Code、OpenClaw 和 Cursor。它採用多層次的偵測與編輯方法：

• 三種運作模式：它可以 Rewrite（標記並修正）、Detect（僅標記不變更）或 Edit（針對性的就地檔案變更）。
• 結構化審核：不僅是簡單的提示，它會執行結構化分析，返回已識別的問題、重寫內容、變更摘要，以及第二次通過的審核以捕捉遺留的模式。
• 分層詞彙表：它使用一個分為三層、共 112 條目的詞彙替換表，根據頻率和清晰度進行分類，將如 "leverage" 之類的詞替換為 "use"。
• 模式目錄：它識別出 61 種不同的模式類別，包括重要性膨脹、連動詞避免、聊天機器人殘留物和結構均一性。
• 語聲設定檔：使用者可以選擇套用可選的設定檔（例如 casual、professional、technical）來控制輸出的語氣。

適合對象

它專為希望產出高品質、聽起來像人類的內容，並移除 LLM 在寫作中「機械」指紋的 AI 代理使用者（如 Claude Code、Cursor、Hermes）設計。

特色

• 雙通道偵測：重新閱讀自己的重寫內容，確保第一次編輯後未存留任何 AI 模式。
• 龐大的模式庫：涵蓋從「聊天機器人開場白」到「標籤堆砌」和「長篇文字回覆」的一切。
• 跨平台相容性：適用於多種工具，包括 Claude Code、OpenClaw、Cursor、Windsurf 和 ChatGPT Custom GPTs。
• 非基於感覺：依賴特定的替換表和已定義的類別，而非泛泛而談的「讓它更像人類」指令。