这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
Humanizer 是一个可移植的 Agent Skill，用于减少文本中常见的 AI 写作特征。它依据 Wikipedia 的“AI 写作迹象”指南，覆盖内容、语言、风格、沟通和填充语等 33 类模式。技能会先改写文本，再进行一次“明显由 AI 生成”审查并执行第二轮改写。用户还可以提供个人写作样本，用于校准句式、用词和节奏。
读取用户提供的待改写文本，并可读取用户提供的 2—3 段写作样本。它检查夸张意义、宣传性措辞、模糊归因、模板化表达、AI 常用词、被动语态、破折号滥用、聊天机器人式结尾、过度限定等 33 类模式，生成改写稿，再执行最终审查和第二轮改写，输出人性化后的文本。
- 内容作者希望在发布文章前减少明显的 AI 写作痕迹。
- 编辑需要把宣传化、模板化或过度概括的草稿改成更具体的 prose。
- 个人用户希望让 AI 草稿更接近自己的句式、词汇和写作节奏。
- 使用 Claude Code 或其他支持技能目录的 Agent Harness 的用户，需要一个纯 Markdown 的文本润色技能。
如何安装这个 Skill？
- Write/Edit 权限可能直接改写用户文本；使用前应确认目标范围并保留原文或可恢复副本。
- 该技能的改写目标可能与技术、法律、学术或事实准确性要求冲突，使用者应人工核对语义、引用和作者声音。
- 未提供中文专门规则或执行证据，中文文本的效果和误改风险未知。
- 来源依赖 Wikipedia 指南，且发布者身份未经企业策展注册验证。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
Node.jsGit
使用 Skills CLI：npx skills add blader/humanizer。更新已有安装：npx skills update humanizer。安装到所有支持的 Agent Harness：npx skills add blader/humanizer --agent '*'。也可以使用 Claude Code 插件命令，或将仓库中的 SKILL.md 复制到 Harness 期望的技能目录。技能路径在提供的资料中未明确说明。
git clone --depth 1 https://github.com/blader/humanizer.git ~/.claude/skills/humanizer根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- Please humanize this text: [your text]
通过 Agent Harness 暴露的技能入口调用，例如 /humanizer，然后粘贴文本；也可以直接请求“Please humanize this text: [your text]”。如需声音校准，可先提供 2—3 段个人写作样本，再提供待改写文本。具体触发方式取决于所使用的 Harness。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖 33 类 AI 写作模式，并提供前后对照示例。
- 支持根据用户写作样本进行声音校准。
- 包含最终审查和第二轮改写流程。
- 纯 Markdown，README 声称可用于支持技能式指令的 Harness。
- 采用 MIT 许可证。
- 提供的资料中没有缓存 SKILL.md，因此无法核实其实际 frontmatter、完整指令和实现细节。
- 资料未说明测试套件、质量指标或特定平台的验证结果。
- 主要面向文本改写，不是事实核查、来源补全或专业编辑审校工具。
- 过度追求去除 AI 特征可能改变原文语气或事实表达，使用者仍需复核输出。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| Humanizer 人性化写作技能 本页 | 53 · 谨慎使用 | ★ 57k | 27 天前 | MIT |
| No AI Slop | 59 · 推荐 | ★ 12k | 1 个月前 | MIT |
| 说人话：中文去 AI 味改写 Skill | 65 · 推荐 | ★ 2.1k | 25 天前 | MIT |
| SOUL.MD — 智能体人格构建技能 | 49 · 谨慎使用 | ★ 697 | 8 天前 | MIT |
| Humanizer —— AI 痕迹清除与人性化改写技能 | 67 · 推荐 | ★ 282 | 1 个月前 | MIT |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
仅声明 Read、Write、Edit、Grep、Glob 和 AskUserQuestion，未见网络、凭据或外部副作用；但 Write/Edit 权限较宽，未规定逐步确认、敏感文本处理、数据流披露或回滚机制。MIT 许可清晰，但发布者身份未经验证，因此扣分。
正文提供了大量规则、示例和保留语义的要求，快乐路径看起来可执行；但未见测试、CI、异常输入处理或明确失败反馈，且 SKILL.md 中提到的 Process and Output 在所给证据中未完整呈现。因此受静态上限约束并扣分。
目标用户、输入任务和可选的写作样本流程较明确，并声明兼容 any-agent；但未充分规定误触发边界、非适用范围、输出格式或中文写作支持，环境适配证据有限，因此扣分。
包含名称、版本、安装方式、使用示例、33 类模式、版本历史、维护来源说明和 MIT 许可，整体可读；但依赖与运行时假设、故障排查、维护责任和更新路径不完整，README 与 SKILL.md 的细节也有轻微不一致，因此扣分。
规则覆盖面广，并提供多组前后示例，理论上可完成去除常见 AI 写作痕迹的核心任务；但没有提交的实际输出、测试或对比证据，且强制改写、段落保持和风格注入可能导致语义或作者声音偏移，输出格式也未明确，因此扣分。
README 指向 Wikipedia 的方法来源，并提供版本历史，具备有限的审计线索；但没有 CI、测试套件、可复现实验或第三方执行证据，结论主要依赖静态说明，因此按静态评估限制扣分。
点击维度查看打分理由
证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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