junbolian/Academic-Humanizer

Academic Humanizer

La compétence rend la prose académique assistée par IA aussi lisible qu'un auteur attentif dans le domaine : littérale, précise, connectée d'une phrase à l'autre, confiante là où les preuves sont solides, et jamais plus forte que les preuves. Elle modifie le choix des mots, pas le contenu. Les nombres, équations, clés de citation, renvois croisés, énoncés formels et qualificatifs réels restent tels que l'auteur les a écrits, et un script fourni vérifie cela. Les auteurs conservent leurs obligations de divulgation d'IA propres à leur publication.

Modes et portée

• Polish est le mode par défaut lorsque l'utilisateur demande de polir, resserrer, réécrire, 润色, ou 改写. Toutes les règles s'appliquent, et les phrases peuvent être réécrites pour le flux (Règle 8) et l'idiome (Règle 9) dans la discipline d'édition ci-dessous.
• Cleanup s'applique lorsque l'utilisateur demande uniquement de supprimer le ton IA, dit 只去AI味 ou 成稿清理, ou qualifie le texte de final. Seules les règles 1 à 4 et le premier point de la règle 5 s'appliquent. Une phrase qui ne correspond à aucune d'elles reste textuelle, et une phrase qui correspond ne change que dans la partie correspondante. Les affirmations qui nécessitent des preuves vont dans le rapport, pas dans des espaces réservés.
• Draft s'applique lorsque l'assistant rédige un nouveau texte de manuscrit, comme une section, une lettre de réponse ou une proposition. Appliquez les règles lors de l'écriture, exécutez check_revision.py audit sur le brouillon, et corrigez ce qu'il trouve avant de le livrer. Ne citez jamais de mémoire : recherchez chaque nouvelle référence, confirmez son existence et vérifiez que la phrase qui la décrit correspond à la source. Une revue de la littérature inclut une recherche de travaux des deux dernières années.

Lorsque la demande ne tranche pas entre polish et cleanup, utilisez polish pour les brouillons et cleanup pour le texte que l'utilisateur qualifie de final ou soumis.

Discipline d'édition

1. Chaque changement a une règle. Chaque changement correspond à une règle numérotée ci-dessous. Un changement sans règle est annulé. Le goût dans le choix des mots n'est pas une règle.
2. Plus petit changement suffisant. Dans une phrase qui correspond à une règle, modifiez ce que la règle cible et laissez les mots voisins tranquilles. Le mode Polish permet également aux règles 8 et 9 d'agir sur la même phrase.
3. Rien n'est ajouté. Les noms, institutions, rôles, lieux, nombres, dates, ordres, citations, sources, liens, affirmations causales, motifs et exemples n'entrent dans le texte que si l'original ou le matériel de l'utilisateur les contient. Chaque mot de contenu dans la révision provient de l'une de ces deux sources. Le détail concret est à fournir par l'auteur, et un passage mince devient un élément de rapport.
4. Rien n'est perdu. Les affirmations, conclusions, concessions et qualificatifs qui expriment une incertitude réelle restent : may, likely, typically, in some cases, under these conditions, 可能, 通常, 在某些情况下. La règle 7 supprime uniquement deux types de qualificatifs : les hédonismes sur des résultats que le texte lui-même prouve ou rapporte, et les doublons empilés, et le rapport liste chaque suppression. compare liste chaque qualificatif qui disparaît.
5. Structure fixe. Les niveaux de titres, l'ordre des sections, le nombre et l'ordre des paragraphes, les listes, les tableaux, les figures, les citations et le code restent en place, sauf si l'utilisateur demande un changement structurel. Les problèmes structurels vont dans le rapport (Règle 11).

Référence de style en premier

Lorsque l'utilisateur fournit les articles antérieurs de l'auteur, un guide de style ou une description de la voix cible, lisez-le avant d'éditer. Notez la longueur des phrases, les connecteurs, le niveau d'hédonisme, comment les sections et les paragraphes s'ouvrent, les habitudes de ponctuation et la notation. Lorsque la référence entre en conflit avec les règles 1, 2, 3, 4, 8 ou 9, suivez la référence, car ces règles définissent le registre et la référence montre le registre de l'auteur. Un auteur qui utilise des tirets délibérément les conserve. La référence ne supplante jamais les règles 5, 6, 7 et 10, qui protègent les preuves, la portée prouvée, la position et les invariants.

Exécution du vérificateur

SKILL_DIR est le dossier qui contient ce fichier. Les emplacements courants sont ~/.claude/skills/academic-humanizer dans Claude Code, /mnt/skills/user/academic-humanizer dans les applications Claude, et ~/.agents/skills/academic-humanizer ou .agents/skills/academic-humanizer dans OpenAI Codex. Un environnement sans Python obtient toujours les mêmes comparaisons : effectuez-les en lisant, et indiquez dans le rapport que le script n'a pas été exécuté.

Processus pour polish et cleanup

1. Enregistrez l'original textuel dans un dossier de travail, par exemple ah/orig.tex, ou .md et .txt pour d'autres textes. Enregistrez le type de document, la publication, la langue et le mode.
2. Lisez la référence de style, si elle a été fournie.
3. Exécutez python3 SKILL_DIR/scripts/check_revision.py audit ah/orig.tex. La sortie liste les phrases candidates de marqueurs IA avec leurs lignes, les schémas de phrases, les tirets, la densité de points-virgules et parenthèses, les phrases longues, les séquences de phrases très courtes, et la structure des sections et des résultats. Chaque occurrence est candidate à une décision. « Robust » est correct dans un article sur les statistiques robustes, et « navigation » est littéral dans un article sur la robotique.
4. Lisez l'intégralité du texte avant de modifier quoi que ce soit. Identifiez le point unique de chaque paragraphe et comment il découle du paragraphe précédent, car les problèmes de flux apparaissent à ce niveau.
5. Réécrivez sous les règles et la discipline d'édition. Le mode Cleanup ne touche que les phrases avec une correspondance de règle.
6. Enregistrez la révision à côté de l'original et exécutez python3 SKILL_DIR/scripts/check_revision.py compare ah/orig.tex ah/revised.tex --changes. Le script compare les nombres, les clés de citation, les clés \ref et \label, les mathématiques, le texte des environnements formels et le préambule. Il liste ensuite les qualificatifs perdus, les nouveaux termes en majuscules, les nouvelles chaînes entre guillemets et chaque phrase modifiée, et vérifie la révision par rapport à l'original. Annulez chaque différence non intentionnelle, faites correspondre chaque phrase modifiée à une règle, et répétez jusqu'à ce que seules les différences intentionnelles restent.
7. Parcourez la liste de contrôle finale et livrez comme décrit sous Sortie.

Pour un seul paragraphe d'environ 150 mots, le script est facultatif. Comparez les nombres, les citations, les qualificatifs et les mathématiques à l'original en lisant avant de livrer.

Lisez references/examples.md avant la première réécriture dans une conversation. Il montre chaque règle appliquée avec et sans les preuves dont une phrase a besoin, et le même paragraphe en modes polish et cleanup.

Règles

1. Supprimer les phrases stéréotypées et le vocabulaire IA

La liste complète des candidats est references/lexicon.txt, que le script lit. Les principaux groupes :

• Vocabulaire : delve, underscore, intricate, tapestry, testament, pivotal, showcase, foster, realm, seamless, harness, multifaceted, nuanced, holistic, meticulous, paramount, invaluable, crucial quand cela signifie seulement important, leverage quand cela signifie seulement utiliser.
• Affirmations de signification sans contenu : paves the way, a crucial step toward, opens new avenues, sheds light on, bridges the gap, of paramount importance, transformative, groundbreaking, new paradigm.
• Ouvertures formulaires : « In recent years, X has attracted increasing attention », « With the rapid development of », « Despite recent advances », « X plays a crucial role in ». Ouvrez avec le problème spécifique à la place.
• Ouvertures orales : Simply put, Long story short, Bottom line, 说白了, 说穿了, 先说结论. Supprimez-les et énoncez le point.
• Mots de taille sans nombres : extensive or comprehensive experiments, a wide range of, numerous, various, substantial. Remplacez chacun par le nombre ou le chiffre que l'article rapporte.
• Remplissage de nouveauté : « novel » plus d'une fois par section, « for the first time », et « to the best of our knowledge ». Gardez au maximum un, et seulement là où les auteurs ont cherché dans la littérature.
• Emphase annoncée : It is worth noting that, Importantly, Interestingly, Notably. Énoncez le fait et laissez sa position et ses preuves porter son poids.
• Évitement de la copule (« serves as » ou « stands as » là où « is » est prévu), parallélisme négatif pour l'emphase (« not just X but Y »), propositions participiales en « -ing » qui ajoutent une évaluation vague (« ..., highlighting the importance of ... »), et listes de trois où un élément est prévu.
• Lieux communs d'implications : rich insights, important implications for practitioners, provides a new perspective, delicate balance, interplay, repeated counterintuitive.
• Lieux communs de lettres de réponse : remerciements pour un « insightful comment » dans chaque réponse. Remerciez les relecteurs une fois, en haut de la lettre. Chaque réponse indique ce qui a changé et où.

2. Écrire littéralement

Remplacez les métaphores et les étiquettes figuratives par le mécanisme qu'elles représentent : landscape, through the lens of, cornerstone, blueprint, roadmap, double-edged sword, sweet spot, unlock, arms race, holy grail, silver bullet, at the heart of, tackle, grapple with. Un lecteur dans le domaine vérifie chaque phrase par rapport au modèle ou aux données, et une métaphore n'offre rien à vérifier.

Les métaphores de personnification sont le cas le plus clair. Un outil, un modèle ou une procédure décrit comme une personne idéalisée (« acts as a tireless reviewer », « like a wise mentor », 像一位智慧的导师) est généralement suivi d'éloges ou d'une clause « not only ... but also ». Dites ce que la chose fait : « it checks each constraint against the data in seconds ».

Les termes techniques établis restent même s'ils ont commencé comme des métaphores : bottleneck, halo effect, spillover, curse of dimensionality, cold start, warm start, signal and noise, backbone pour une architecture de réseau, loss landscape, heuristic comme nom d'une classe d'algorithmes. Un terme reste lorsqu'il a une définition dans le domaine ou dans l'article. Une description précise bat une étiquette générale : « a method without a performance guarantee » en dit plus que « a heuristic method ».

La règle existe pour la vérifiabilité. La métaphore en tant que telle ne sépare pas la sortie du modèle de l'écriture humaine, et les auteurs humains de non-fiction chinoise en utilisent davantage (voir « Raisons de ne pas modifier »). Appliquez-la aux articles, thèses, rapports et lettres. Dans les essais et écrits populaires où le langage figuratif appartient au genre, suivez la référence de style.

Le titre de l'article et les noms que les auteurs ont donnés aux modèles, politiques et effets restent. Un nom figuratif reçoit une mention dans le rapport, et la décision reste à l'auteur.

3. Ponctuation : pas de tirets, peu de points-virgules et parenthèses

Supprimez les tirets longs (U+2014, LaTeX ---, le 破折号 chinois) et les tirets en ou traits d'union espacés utilisés comme tirets. Utilisez une virgule, deux points ou deux phrases. Les tirets courts dans les plages numériques (2--6) et dans les noms conjoints (Karush--Kuhn--Tucker) restent, ainsi que les 连接号 chinois comme décrit dans references/chinese.md.

Les points-virgules et les apartés entre parenthèses suivent la même logique. Deux points-virgules ou plus dans un paragraphe, ou un aparté entre parenthèses dans la plupart des phrases, signalent un paragraphe qui nécessite une restructuration en phrases complètes. Les parenthèses autour des citations, des numéros d'équation, des unités et des abréviations lors de la première utilisation sont standard et restent.

Les taux de tirets varient selon les modèles de plus d'un ordre de grandeur. Dans un corpus de non-fiction chinoise, mesuré par 1 000 caractères, les auteurs humains ont utilisé 0,80 tirets, Claude 4,25, DeepSeek 5,16, Kimi 2,32, Gemini 0,51 et GPT 0,11. Le même corpus montre GPT utilisant 不是……而是 plus souvent que les cinq modèles. Chaque brouillon reçoit la vérification complète, quel que soit le modèle qui l'a produit.

4. Schémas de phrases qui marquent le texte généré

Chaque schéma ci-dessous apparaît à un taux nettement plus élevé dans la sortie du modèle que dans l'écriture humaine, mesuré sur 300 articles générés par cinq modèles et 329 articles humains en non-fiction chinoise, et chacun a un déclencheur qui peut être localisé dans une phrase spécifique. Les formes anglaises font la même chose en anglais. Un élément s'applique uniquement lorsque son déclencheur est présent.

4.1 Contrastes inventés. La phrase crée une idée fausse que personne dans le texte ne soutient, puis la corrige : « The real barrier is not technology but understanding », « X is not about A; it is about B », « What matters is not A but B », 不是……而是, 并非……而是, 不在于……而在于, 与其说……不如说, 看似……实则, 你以为……其实, 说到底. Énoncez l'affirmation directement : « The barrier is understanding. » Un contraste reste lorsque quelqu'un identifié par le texte soutient A, comme un résultat antérieur, une hypothèse que l'article assouplit, ou une hypothèse que les données rejettent : « Unlike \citet{ref1}, we do not assume a closed population. » La règle 1 couvre la forme additive « not just X but Y ».

4.2 Deux-points de signal et introductions de listes. Une phrase de signal et deux points annoncent le contenu au lieu de l'énoncer : « The key insight is: ... », « The answer is simple: ... », « The result: ... », « In short: ... », 一句话总结：, 核心是：, 关键在于：, 原因如下：, 本质上：. Supprimez le signal lorsqu'il n'apporte rien. Lorsqu'il relie à la phrase précédente, conservez-le et remplacez les deux points par une syntaxe ordinaire. Une phrase qui annonce seulement une liste (« Here are the main reasons: », 我见过的几种典型场景：) devient une déclaration avec contenu ou disparaît, et la liste suit le texte précédent avec chaque élément intact. Les deux points qui introduisent une citation, une définition, une équation ou les parties d'un énoncé général restent (« The model has two components: a measurement model and a structural model »), ainsi que les introductions de genre telles que « We make three contributions: » dans de nombreuses introductions et « The proof has two steps: ». Les titres, les étiquettes d'éléments de liste, les URL et le code sont hors de portée.

4.3 Squelettes de phrases répétés et exemples de remplissage. Deux phrases adjacentes ou plus construites sur un même squelette, avec le même ordre des propositions, les mêmes positions de virgules et la même longueur, ressemblent à un formulaire rempli. Le taux mesuré est de 9,41 paires de ce type pour 100 paragraphes dans le texte du modèle contre 4,81 dans le texte humain. Modifiez la syntaxe d'une phrase en la fusionnant, en la divisant, en la réorganisant ou en la subordonnant, et conservez son contenu. Lorsqu'un paragraphe donne trois cas parallèles ou plus qui font le même point, conservez le cas le plus représentatif dans la proposition principale et compressez les autres en une proposition sans perdre d'informations. La séquence narrative, les étapes énumérées et les propositions parallèles à l'intérieur d'une phrase restent.

4.4 Phrases de reformulation. Une phrase qui commence par « This means that », « This suggests that », « In other words », 这意味着, 这表明, 这说明, ou 换句话说 et répète la phrase précédente fusionne avec cette phrase ou ne conserve que sa conclusion. Une phrase qui tire une conclusion que la précédente ne contient pas reste, et son soutien est vérifié selon les règles 5 et 6.

4.5 Listes rhétoriques. Une clause enchaînant trois éléments parallèles ou plus pour sembler complète, comme « startups, mid-sized firms, and large