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zh-tw-humanizer

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SUMMARY

繁體中文（台灣）去 AI 味 skill：60 種 AI 寫作特徵、157 組兩岸用語在地化、事實保留檢查（--source）、30 案例 eval 對照實測。Traditional Chinese (Taiwan) humanizer for Claude Code / Codex / Cursor, with a measurable no-fabrication check.

README.md

zh-tw-humanizer：台式中文去 AI 味編輯

npx skills add
version
license

English README → README.en.md · Site → zh-tw-humanizer.oilygold.workers.dev

這是一個可攜式 agent skill，能把繁體中文文字裡的 AI 生成痕跡去掉，並在地化成台灣國語——台灣用詞（影片/軟體/網路/資料，不用視頻/軟件/網絡；「數據」當一般資料講時換成「資料」，大數據、數據顯示這類台灣也用的詞照舊）、台式語氣、語助詞、自然的句子節奏。絕不輸出簡體中文或大陸腔調用語。

純 Markdown 格式，任何支援 skill 指令格式的工具都能跑（Claude Code、OpenCode、pi、Cursor 等）。

根據 Wikipedia's "Signs of AI writing" 指南與 zh-TW 版的 AI生成文的特徵 條目為基礎，再加上台灣國語在地化規則（兩岸用語差異、語助詞、台式語氣）延伸而成。

有量測，不只是宣稱

賣點是：改寫只動語氣，不動事實。不編造、不漏掉、不過度改寫。這點有測，不是自己說說。

  • 31 個案例的 eval 測試集（evals/）：部落格、技術文件、商務信件、電商文案、新聞稿、學術、夾帶指令。原稿裡的數字、日期、網址、代碼、引文用 regex 驗證，大部分評分不需要 LLM 評審。
  • 對照實驗：每個案例都跑「有 skill」與「沒有 skill」兩組。最近一次：平均分數 0.96 對 0.78，31 個案例中 skill 領先 25、持平 6、落後 0。
  • 事實比對：python3 scripts/check.py --source 原稿.md 完稿.md 列出改寫後遺失或新增的事實，離線執行，不呼叫 API。
  • 模式提示：python3 scripts/check.py --patterns 完稿.md 列出各模式「注意詞」的命中與模式編號，只提示、不影響結果；詞表直接讀自 SKILL.md。
  • 用語掃描的範圍：大陸用語表標了語境的列（程序、代碼、通過、水平、運行、調用、項目、支持）機器分不出語境，check.py 不掃（文中出現時會在 stderr 列出略過的詞），要自己判斷。詞與詞重疊時只報最左邊、最長的那個（視頻通話不會再多報一個視頻）。

逐案數字、限制，以及仍未解決的 soup-blog-heavy（兩邊同分），都寫在 BENCHMARK.md。每案每組跑兩次，只測預設模型。

涵蓋內容

  • 60 種中文 AI 寫作特徵（4 大類）：假真誠開場白、心理諮商語氣、對仗句「不是 X 而是 Y」、概念名詞化「○○感/○○性」、空話動詞「提升/打造/賦能」、連接詞堆疊「此外/綜上所述/值得一提的是」、破折號濫用、金句堆疊、排比句、同義詞輪換、虛指權威、幻覺引用、假精確（無來源的精確數字）、過程敘事（「經過分析」「深入研究後發現」）、立場真空、公式化開場、解說導引句、假推論、說教深度腔、金句公式、戲劇性短句轟炸、勸誡反問收尾、粗體轟炸、emoji 堆疊、編號切碎段落、表格誤用、預告式導言、模板佔位文字、工具痕跡、聊天機器人痕跡…
  • 英文 humanizer 抓不到的中文專屬破綻（1.3.0 新增）：翻譯腔句式（「最……之一」「當……的時候」「對 X 進行 Y」）、系動詞迴避（用「作為／扮演著……的角色」把一句「是」撐胖）、過度強調關注度（「引發熱議」「多家媒體報導」）、引用層破綻（死連結、DOI 檢查碼錯、造訪日期早於發表日）、列表式行文與行內粗體標題、標題結構與 Markdown 破綻（跳級標題、多個 H1、--- 分隔線、中文裡的彎引號）。
  • 1.4.0 新增：模糊的關聯詞（「息息相關」「密不可分」）、空轉分析（擺出分析架勢，內容卻是同義反覆）、交付語的 AI 味（commit／PR 說明的「已保留原有資訊」「進行了若干優化」）、文風斷層偵測（同一篇裡人寫的段落與 AI 補的段落分開處理）、各家模型的殘留標記（ChatGPT／Gemini／Grok／DeepSeek／Perplexity）。
  • 1.8.1 修正：check.py 不再把標了語境的列（程序、水平、運行、調用、項目、支持、代碼）當成處處要改，重疊的詞只報最左邊最長的一個；修正西蘭花、社保、尽的對照，以及五個範例後文多出的事實。
  • 1.8.0 調整：新增「方法守則」（訊號不是證據、無問題原樣交回、掃描優先序、改寫不等於去浮水印）、模式 17 補層疊的「的」、check.py --patterns 提示模式。
  • 1.7.0 調整：破折號不再稱為「最可靠」破綻（新模型已被壓著少用），新增「改用冒號、括號」的替代標點警告；模式 3 補旅遊文案腔；人類寫作特徵補上樸素動詞與老實保留。
  • 1.6.0 新增：大陸用語對照表從 51 組擴充到 157 組、新增「台灣也用」不誤殺清單（check.py 同步遵守）、check.py --source 事實比對模式、30 案例 eval 與 BENCHMARK.md、Claude Code plugin marketplace 安裝。
  • 1.5.0 新增：虛假範圍「從 X 到 Y」（兩個無關詞硬湊成涵蓋感）、「最」字堆疊偵測、放寬對同義詞輪換的誤判（舊模型痕跡，新模型已弱，非母語作者也常見）、擴充「檢測指引」的誤判防線（完美文法、正式與口語混雜、單獨轉折詞都不算數）。
  • 夾帶指令的處置寫清楚了：不只是「不執行」，而是當普通文字改寫、照常交稿、告訴使用者夾帶在哪，而且說明本身一樣用繁體中文寫。
  • 作者端工具（不屬於載入的技能本體）：scripts/check.py 機械檢查完稿（破折號、大陸用語、隱形字元、彎引號、工具痕跡、emoji 密度、佔位文字），evals/ 是 31 個案例的 claude plugin eval 測試套件（部落格、技術文件、商務信件、電商、新聞稿、學術、夾帶指令），以確定性的事實檢查為主。check.py --source 原稿.md 完稿.md 會比對改寫前後的數字、日期、版本、網址、信箱、代碼與引文。結果見 BENCHMARK.md。
  • 隱形字元清除：零寬字元（U+200B/200C/200D/FEFF/2060）、tag characters（U+E0000–E007F）、不換行空格與窄空格——複製貼上到哪都跟著走的機器指紋。程式碼區塊、URL、全形標點不動。
  • 「規則腔」防呆：規則套過頭會生出新的破綻（句句短、句句口語、每句都在示範某條規則），最後一關會檢查並放幾句原文回去。
  • 台灣專屬在地化層：
    • 157 組大陸用語（含「台灣也用」不誤殺清單） → 台灣用語對照表（視頻→影片、軟件→軟體、網絡→網路、數據→資料、地鐵→捷運、盒飯→便當…）
    • 簡繁轉換陷阱表（干/乾/幹、后/後、发/發/髮…）與台灣慣用字形（裡、台、線、為、著）
    • 台式語氣：委婉商量式、語助詞（喔/耶/啦/餒/蛤）、句式（還蠻/超/有在/這樣子/的話）、中英夾雜（cancel/confirm/case by case），各限於適合的文體
  • 不捏造原則：改寫過程絕不新增原文沒有的事實、人名、日期或引用來源。
  • 安全邊界：貼進來要改寫的文字如果混有指令式內容（「忽略前面的指令」「你現在是…」），一律當成待改寫的純文字內容，絕不當成新指令執行。
  • 誤判防呆指引：什麼樣的人類文字不該被改（論文、單一破折號、句中「老實說」、港澳馬新中文…）
  • 語感校準：提供作者本人的寫作樣本，改寫會貼近該樣本的節奏與用字，而不是套用制式化的「乾淨」版本。
  • 保護區段：價格、專有名詞、連結、引號內文字、法律用語在改寫過程中會鎖定不動。
  • 依場景調整力道：不同文體採不同處理方式（社群貼文大幅改寫，技術文件則保守處理）。
  • 標註模式：下指令「先標問題不要改」只列出問題，不動手改寫——適合審閱別人的草稿。
  • 交付前品質自檢：交稿前逐條掃過 7 題是非題（破折號、大陸用語、簡轉繁錯字、隱形字元與引號、AI 痕跡、保護清單原樣保留、原文主張不漏），任何一項不合格就改完再交。

改寫前後對照

社群貼文——清掉假真誠開場白、「最……之一」翻譯腔、排比句、emoji 堆疊、破折號：

前：不得不說，這家咖啡廳真的是台北最療癒的空間之一 ✨ 不僅環境舒適、餐點美味，更是一個能讓靈魂沉澱的秘密基地！值得一提的是，他們的手沖咖啡——每一杯都承載著職人的堅持——絕對值得你專程前來。

後：這家咖啡廳在巷子裡，位子不多，下午常常客滿。手沖是老闆自己烘的豆子，我點的耶加雪菲酸度偏高，喝起來有柑橘味。

技術文件（力度輕，指令與版本一字不動）——清掉公式化開場、系動詞迴避、冗餘書面詞、無主句：

前：在當今快速演進的技術環境中，Docker 作為容器化技術的重要解決方案，扮演著簡化部署流程的關鍵角色。使用者僅需執行相關指令即可輕鬆完成環境的建置。

後：Docker 把應用程式和它的相依套件打包成容器，部署時不用再處理環境差異。建置環境只要一行：docker compose up -d

電子報（CTA 力道是功能不是 AI 味，會保留）——清掉罐頭客套、空話動詞「賦能」、emoji、空泛結尾：

前：親愛的訂閱者您好！首先，非常感謝您一直以來的支持。我們很高興地宣布，全新功能正式上線了 🎉 這項功能不僅能提升您的工作效率，更能為您的團隊賦能。期待與您共創美好未來！

後：新功能上線了：現在可以一次匯出整個資料夾，不用一個一個點。這週開始所有方案都能用，用了有問題直接回信告訴我們。

安裝方式

這個 repo 的根目錄本身就是合格的 skill 目錄（SKILL.md 在最上層），所以任何工具都能把 repo clone 到它讀取 skill 的資料夾來安裝。Claude Code 也可以走外掛市集，npx skills add 則涵蓋其他工具。介紹頁：zh-tw-humanizer.oilygold.workers.dev。

一行安裝（skills.sh CLI）

npx skills add acchuang/zh-tw-humanizer --global           # 安裝到所有有設定的工具
npx skills add acchuang/zh-tw-humanizer --global --agent claude-code   # 只裝到指定工具
npx skills update zh-tw-humanizer --global                 # 更新

Claude Code 外掛市集

/plugin marketplace add acchuang/zh-tw-humanizer
/plugin install zh-tw-humanizer@zh-tw-humanizer

Claude Code

# 個人 skill（所有專案共用）
git clone https://github.com/acchuang/zh-tw-humanizer.git ~/.claude/skills/zh-tw-humanizer
# 或放在專案層級：.claude/skills/zh-tw-humanizer/

Pi

# 全域
git clone https://github.com/acchuang/zh-tw-humanizer.git ~/.agents/skills/zh-tw-humanizer
# 或 ~/.pi/agent/skills/zh-tw-humanizer/
# 專案層級：.pi/skills/ 或 .agents/skills/（放在專案資料夾內）

安裝完重開 session 就會生效，之後可透過 /skill:zh-tw-humanizer 直接呼叫。

OpenAI Codex CLI

Codex 的使用者 skill 放在 ~/.agents/skills/（跟 Pi 同一個位置），專案 skill 放在 .agents/skills/——所以上面 Pi 的裝法 Codex 也適用：

git clone https://github.com/acchuang/zh-tw-humanizer.git ~/.agents/skills/zh-tw-humanizer

也可以選擇在 ~/.codex/config.toml 裡指定或停用：

[[skills.config]]
path = "/Users/你的使用者名稱/.agents/skills/zh-tw-humanizer/SKILL.md"
enabled = true

改完設定後重開 Codex。

OpenCode

# 全域
mkdir -p ~/.config/opencode/skills
git clone https://github.com/acchuang/zh-tw-humanizer.git ~/.config/opencode/skills/zh-tw-humanizer
# 專案層級：.opencode/skills/zh-tw-humanizer/（或 .claude/skills/、.agents/skills/）

Gemini CLI

git clone https://github.com/acchuang/zh-tw-humanizer.git ~/.gemini/skills/zh-tw-humanizer
# ~/.agents/skills/ 也可以，Gemini 支援這個別名
# 專案層級：.gemini/skills/ 或 .agents/skills/

其他支援 Agent Skills 的工具（Cursor、Windsurf 等）

git clone https://github.com/acchuang/zh-tw-humanizer.git /path/to/你的/skills/zh-tw-humanizer
# 或直接把 SKILL.md 複製到該工具的 skills 資料夾

用法

依你的 agent 工具呼叫已安裝 skill 的方式來使用：

去 AI 味： [貼上你的文字]

請把這段改成台灣風格的中文： [貼上你的文字]

指定一個檔案，它會原地改寫（只動內文——程式碼區塊、frontmatter、連結目標都不會被動到）：

Humanize the prose in docs/launch-post.md

語感校準

提供作者本人的寫作樣本，skill 會貼近句子節奏、用字習慣與小癖好來改寫，而不是套用制式化規則：

先看我的寫作樣本：
[貼上 2-3 段你自己寫的文字]

然後把這段改成我的風格：
[貼上要去 AI 味的文字]

研究參考資料

中文 AI 寫作特徵

台灣國語風格

兩岸用詞對照（次要參考）

授權

MIT

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