Manusiakan: 消除AI文本模式（印尼语） 是做什么的？
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本技能用于清除印尼语写作中人工智能（LLM）合成文本的痕迹，遵循维基百科社区指南（WP:AISIGNS）并借鉴“人类化”工具的思路。其核心原则是“手术刀式精准处理”：识别并消除AI特有的陈词滥调、词汇膨胀和结构性缺陷，而不强行改变原文风格、人为制造节奏变化或使用加重读者认知负担的生僻词汇。
工作流程
- 扫描与识别（第1轮 - 审计）：
- 对照以下4类AI标志扫描草稿：
- 膨胀词汇与短语：陈词滥调及生硬直译（例如“在这个格局中”、“深入探讨”、“扮演关键角色”）。
- 结构修辞：套路化开头（“在当今的数字时代……”、“不可否认的是……”）、虚假对立（“不仅仅是X，而是Y”）、机械的三点列举（强行拼凑的“A、B和C”），以及说教式结尾或二元修辞。
- 排版与格式：重复使用长破折号（
—）、机械的加粗列表格式（**类别:** ……），以及代替叙述段落的人工项目符号。 - 聊天机器人痕迹：对话式开头（“当然，以下是草稿……”）、礼貌性结尾（“希望有所帮助！”）或语言模型免责声明。
- 对照以下4类AI标志扫描草稿：
- 精准去除AI痕迹（第2轮 - 重构）：
- 采取适度干预：直接在问题位置替换有问题的短语。只有当AI模式与句子的句法结构紧密融合时，才重写整个句子。
- 保留用户原有的语域、语气、推理逻辑和词汇多样性，不强行制造突发性、不对称节奏或生僻术语。
- 将长破折号（
—）和短破折号（–）替换为逗号、括号、合理的冒号或简单的句子拆分。 - 如果草稿本身自然且AI痕迹极少，则保留原文，避免过度修改。
- 验证与输出格式（第3轮 - 定稿）：
- 绝对保持事实完整性：严禁添加、更改或删除任何数字、数据、姓名或事实引用。
- 直接呈现完整、干净、可立即使用的修订文本，不附带清理说明，除非用户明确要求。
AI常见短语与直译对照表
| AI合成短语 | 语义/修辞问题 | 自然替代方案/解决方法 |
|---|---|---|
在这个格局中…… | 陈词滥调的抽象空间比喻（"in the landscape of"） | 在领域内、在范围中、在情况下、在环境下 |
进一步深入探讨…… | 对"delve deeper"的生硬直译 | 研究、审查、讨论、深入分析 |
扮演关键/重要角色 | 对"play a crucial role"的被动直译 | 起重要作用、影响重大、具有决定性 |
……的一个明显证据 | 对"a testament to"的不定冠词直译 | 明显证据、反映、表明 |
应对挑战/问题 | 生硬的海事隐喻（"navigate challenges"） | 克服困难、解决问题、应对状况 |
……的丰富织锦 / 灯塔…… | AI的诗意比喻（"rich tapestry", "beacon"） | 多样性、思想交织、基础、指导 |
值得注意的是…… | 虚假主语模仿（"it is important to note that"） | 需要指出的是、应牢记，（或删除该短语） |
不可否认的是…… | 陈词滥调的开场填充词 | 事实上、实际上，（或直接切入论点核心） |
不仅仅是X，而且还有Y | 僵化的二分法公式（"Not only X, but Y"） | 直接并列提及两点，或专注于主要主张，避免虚假对比 |
在当今的[技术/数字]时代…… | AI通用的陈词滥调开头（"In today's era..."） | 直接进入主题或特定上下文 |
规则
- 绝对事实完整性：严禁编造、更改或删除原始草稿中的任何数字、数据、事实、人物/机构名称及引用。
- 反对过度加工：严禁强行使用生僻/沉重词汇、人为制造不对称节奏、人工突发性，或刻板的去名词化，以免反而模糊读者理解。首要优先级是自然清晰。
- 禁止长破折号：最终输出不得包含长破折号（
—）、短破折号（–）或双连字符（--）。 - 处理纯净文本：如果输入文本已很优秀且AI痕迹极少，不要吹毛求疵；保留原始草稿。
输出格式
直接输出修改后的文本，不带对话开头、结束问候或清理说明。最终输出必须是100%纯净、可直接复制使用的文本。
当且仅当用户明确要求解释或修改记录时（例如“说明做了什么修改”），在文本末尾以简洁要点形式提供：
修改记录：
- [已修复/删除的模式，例如：陈词滥调开头、生硬直译、长破折号]
验证
- 标点检查：确保文本中不包含字符
[—–]。 - AI短语检查：确保没有遗留陈词滥调/直译短语（如“在这个格局中”、“深入探讨”、“扮演关键角色”等）。
- 事实完整性检查：将所有事实性声明、数字和引用与原始草稿进行比对。