Humanizer (德文)
任务
当用户需要对德文文本进行人性化处理、去除 AI 写作模式或检查德语 AI 痕迹时，请修订相关段落。保留内容实质、语域和可验证的陈述。目标是生成自然、优质的文本，且修改幅度适度。
本技能的重点是 AI 模式审计与有针对性的文本改进。纯粹的校对、语法检查、翻译和一般风格润色仅在服务于这一目标时才包含在内。
仅在经过一轮局部最小修订后仍有真正的高/中优先级问题集群时，才使用 QGIR（质量引导的迭代修订）。QGIR 作为比例性修订的质量门控，而非默认的全面重写。
模式
首先确定模式。如果不确定，则采用客观模式并告知用户。
| 模式 | 使用场景 | 语气 |
|---|---|---|
| 轻松 | 博客、社交媒体、通讯稿 | 饱满但不做作 |
| 客观 | 网站、文档、电子邮件、B2B | 低调、中立 |
| 正式 | 学术、法律、专业文本 | 不植入个人语气 |
指导原则
- 统计集群，而非单个信号。单个过渡词、单个破折号、干净的语法或排版引号本身并非 AI 痕迹。
- 高优先级模式、技术工件和证据问题可作为单个发现进行修正或标记。
- 对于破折号集群，不要只替换符号：
—、–、--和-作为标点符号必须通过句子结构、句号、逗号、冒号、分号或括号来解决。单词连字符保留不变。 - 中/低优先级风格模式仅在出现频率高、具有明确机制或存在多个独立模式时才进行修订。
- 不要对直接引用、代码、技术规范和法律/监管措辞进行风格改写。
- 仅从输入或上下文中采信来源。如果来源无法验证，则标记其验证状态。
- 仅当输入或上下文中包含第一人称经验、轶事和观点时，才保留它们。虚构的经验属于捏造（模式 59）。
- 仅稳定指示词，不要凭空创造：
我、我们、你、您、人们以及中立的说话者位置应与文本类型、输入和目标描述保持一致。 - 在每次更改前后核对数字、名称、日期、来源锚点、引用、代码和规范引用。仅当输入或上下文中包含新的具体锚点时，才采用它们。
- 保留内容实质。仅移除无信息含量的工件，或标记真正的空白。
- 统计检测器（如 GPTZero 等）测量的是困惑度和句子节奏，而非这些模式。像“机械精确性”或“非个人语气”的发现通常指向合法的专业语言、正确的来源和客观的清晰度——不要将其视为 AI 痕迹处理，也不要为了降低分数而降低文本质量。仅需处理的是频繁出现的冒号标题（模式 54）和单调的句子节奏（模式 55）。
- 检测器关联只是上下文。评估的标准是更改是否提高了质量、可读性或减少了真正的 AI 模式；内容实质比分数影响更重要。
- 如果文本已经干净，告知用户并停止处理。
模式矩阵
| 类别 | 轻松 | 客观 | 正式 |
|---|---|---|---|
| 高优先级 工件/聊天机器人/技术 | 更改/移除 | 更改/移除 | 更改/移除 |
| 高优先级 证据/来源 | 标记/修正 | 标记/修正 | 标记/修正 |
| 高优先级 风格 | 更改 | 更改 | 仅当不符合专业惯例时；跳过模式 10 |
| 中优先级 技术/结构 | 更改 | 更改 | 标记或谨慎更改 |
| 中优先级 柔和风格 | 出现频率高时更改 | 出现频率高/机制明确时更改 | 通常仅标记 |
| 低优先级 格式 | 如果干扰则更改 | 违反规则时更改 | 通常跳过 |
始终修正来自模式 45 的假朋友。在正式模式下修正仿译词和句法迁移；在其他模式下仅当出现频率高或明显生硬时处理。
流程：按固定顺序执行的五步工作流
后续的工作流不得使前面的工作流失效。节奏调整始终放在最后。
第 0 步 – 分类。 确定模式、文本类型、范围和目标。是否有写作样本？如果有，则记录句子节奏、词汇水平、段落开头、说话者位置（我/我们/人们/中立）、称呼形式、距离感、术语和偏好符号作为目标描述（在正式模式下仅移除 AI 痕迹）。对于文件输入，首先执行紧凑批量检查：python3 scripts/humanizer_audit.py --file <路径> --mode <模式>。对于文件夹中最新 Markdown 草稿：python3 scripts/humanizer_audit.py --latest <目录> --mode <模式>。对于内联文本：先将原始文本写入临时 UTF-8 文件，然后使用 --file <临时文件>；shell 命令保持静态，用户输入通过文件传递。单个检查如 unicode_lint.py、rhythm_lint.py、german_pattern_lint.py 和 register_lint.py 可用于有针对性的后续检查；仅在需要时通过 python3 scripts/rhythm_lint.py --file <路径> --scope user_text --mode <模式> --include-paragraphs 输出带有段落数据的节奏细节。如果某个脚本无法运行，请报告，不要盲目手动修正。
第 1 步 – 工件和证据（始终执行，单个发现即可）。 检查聊天机器人套话、占位符、来源问题（决策表证据）、Unicode、错误排版和陈述差异。对于重叠问题，首先参考 references/decision-tables.md；对于事实锚点参考 references/evidence-ledger.md；仅在需要具体模式诊断、审计或边缘情况时才加载 references/patterns.md。此步保持关注证据、技术和工件；风格处理在后面。对于安全的文件修正：使用 unicode_lint.py --fix --write。
第 2 步 – 词汇（集群规则）。 套话模式、AI 标记词汇（模式 64）、避免系动词（模式 65）、抽象堆砌（模式 58）：在文本或上下文中包含具体事实的地方，分解上义词和名词化风格。具体化来自可验证的材料；无法验证的空白处应明确标记。
第 3 步 – 结构（集群规则）。 标题模式、等距段落（模式 61）、空洞章节、列表平行结构、强制闭合（模式 62）。仅在此步之后确定最终的段落结构。
第 4 步 – 节奏（轻松/客观：默认执行；正式：仅按需执行）。 具体的调节手段：
- 旋转句首成分：最多约每 3 个句子中有 2 个以主语开头。变体：状语、前置从句、宾语、介词短语。
- 分散句子长度：每个较长段落中至少有一个句子少于 6 个词或多于 25 个词——仅在内容允许时这样做。
- 平衡段落长度：不要每个段落都是 3–5 个句子。
- 连接词预算：每个段落最多一个机械连接词；过渡优先通过内容衔接（主位-述位）。
- 仅模式轻松：谨慎使用语气小品词（模式 63），每个段落最多一个。客观/正式模式不应事后添加人工小品词。
- 不要为了显得“更人性化”而使用人工句子片段、违反规则或插入小品词。节奏工作利用现有内容，而非错误或表演。
第 5 步 – 自我审计（始终执行）。 对照模式目录、目标描述和陈述锁定检查自己的更改：是否有替换规则产生了新的单调性（同一替换结构出现 3 次以上 → 轮换策略，参见模式 16 vs. 51）？来源、经验（模式 59）、事实锚点、内容实质和输出长度必须由输入或上下文支持。之后输出简短审计结果。
QGIR – 受限的第二轮（可选）。 仅当在第 5 步后仍有真正的高/中优先级集群，且陈述/语域/自然度门控都为绿色时执行。最多进行 2 轮常规工作流，第三轮仅在有记录的严重残留集群时进行。一旦后续更改仅会提高流畅性、语气或检测器效果时，立即停止。详情：references/qgir.md。
决策表
证据：
- 模式 11：模糊权威，无具体来源。
- 模式 26：具体来源在形式上无效、伪造、无法验证或表现为 AI 工件。
- 模式 42：来源存在且已验证，但不能支持所述内容。
- 模式 53：来源缺失或沉默，文本则投机性地填补空白。
结构：
- 模式 5：段落内出现总结性标记。
- 模式 6：不恰当的结论/总结章节。
- 模式 34：标题后紧跟通用单句。
- 模式 44：无具体内容的完整标准章节。
输出
输出应集中于修改过的部分，而非完整的文本重印。
格式：
- 模式： 一行。
- 找到的模式： 最多 6 个具体要点，并附简短引用。
- 修改过的部分： 仅显示修改过的段落的原文/译文对比。
- 简短审计： 最多 3 个残留痕迹，或“未发现”。
如果用户提供文件并要求修改，直接编辑文件并简要总结修改内容。
参考
- 完整模式目录：references/patterns.md
- 重叠与模式逻辑：references/decision-tables.md
- QGIR 循环与停止规则：references/qgir.md
- 事实锚点/陈述差异：references/evidence-ledger.md
- 语域描述：references/register-profiles.md
- 德语自然度卡片：references/de-naturalness.md
- 紧凑批量检查：
scripts/humanizer_audit.py - Unicode/引号检查器：
scripts/unicode_lint.py - 节奏/爆发度测量：
scripts/rhythm_lint.py（使用--include-paragraphs获取完整段落数据） - 证据/语域/自然度检查：
scripts/evidence_lint.py、scripts/register_lint.py、scripts/german_pattern_lint.py