學術文本人性化工具

學術文本人性化工具 是做什麼的？

此技能使AI輔助的學術散文讀起來像該領域細心作者所寫的文字：字面、精確、句子之間連貫、在證據充分時表現自信，且絕不誇大於證據。它改變措辭，而非內容。數字、方程式、引用鍵、交叉引用、形式陳述和真正的限定詞保持原樣，並由附帶的腳本進行驗證。作者需遵守其發表場所關於AI揭露的相關規定。

模式與範圍

• 潤飾是預設模式，當使用者要求潤飾、緊縮、重寫、潤色或改寫時使用。所有規則皆適用，且句子可在下方編輯規範內為求語流（規則8）和慣用語（規則9）而改寫。
• 清理適用於使用者僅要求移除AI語氣、說「只去AI味」或「成稿清理」，或稱文本為最終版時。僅有規則1至4以及規則5的第一項適用。不符合任何規則的句子保持原樣不動，符合的句子僅更改匹配的部分。需要證據的主張會進入報告，而非寫入佔位符。
• 撰寫適用於助手撰寫新的文稿時，例如一個章節、回覆信或提案。在寫作時應用規則，並在交付前對草稿執行 check_revision.py audit，然後修復它發現的問題。絕不憑記憶引用：搜尋每個新的參考文獻，確認其存在，並檢查描述該文獻的句子是否與來源一致。文獻回顧應包含對近兩年研究成果的搜尋。

當請求無法確定該使用潤飾或清理模式時，對於草稿使用潤飾，對於使用者稱為最終版或已提交的文本使用清理。

編輯規範

1. 每項更改都有規則。 每項更改都對應下方一條有編號的規則。沒有規則依據的更改將被還原。對措辭的個人偏好並非規則。
2. 最小必要變更。 在符合規則的句子中，僅更改規則所針對的部分，並保留相鄰詞彙不變。潤飾模式也允許規則8和規則9作用於同一個句子。
3. 不添加任何內容。 名稱、機構、角色、地點、數字、日期、排序、引文、來源、連結、因果主張、動機和範例，僅當原文或使用者提供的素材中包含時，才能寫入文本。修訂版中的每個內容詞都必須追溯到這兩個來源之一。具體細節應由作者提供，若段落內容單薄則應成為報告項目。
4. 不遺失任何內容。 表達真實不確定性的主張、結論、讓步和限定詞應予保留：可能、或許、通常、在某些情況下、在某些情況下、可能、通常、在某些情況下。規則7僅移除兩類限定詞：一是對文本本身已證實或報告的結果進行的迴避性修飾，二是重疊堆砌的限定詞，且報告會列出每次移除。compare 會列出所有消失的限定詞。
5. 固定結構。 除非使用者要求結構性變更，否則標題層級、章節順序、段落數量與順序、列表、表格、圖表、引文和程式碼均保持不變。結構性問題應進入報告（規則11）。

先參閱風格參考

當使用者提供該作者先前的論文、風格指南或目標語氣的描述時，請在編輯前先閱讀。注意句子長度、連接詞、修飾程度、章節和段落的開頭方式、標點習慣以及符號用法。當風格參考與規則1、2、3、4、8或9衝突時，遵循風格參考，因為那些規則設定的是語域，而風格參考顯示的是作者的語域。故意使用破折號的作者應保留它們。風格參考絕不能凌駕於規則5、6、7和10之上，這些規則保護證據、經證明的範圍、立場和不變量。

執行檢查器

SKILL_DIR 是包含此檔案的資料夾。常見位置在 Claude Code 中為 ~/.claude/skills/academic-humanizer，在 Claude 應用程式中為 /mnt/skills/user/academic-humanizer，在 OpenAI Codex 中為 ~/.agents/skills/academic-humanizer 或 .agents/skills/academic-humanizer。一個沒有 Python 的環境仍可進行相同的比較：透過閱讀來執行，並在報告中說明腳本未執行。

潤飾與清理流程

1. 將原文逐字儲存在工作資料夾中，例如 ah/orig.tex，或 .md 及 .txt 用於其他文字。記錄文件類型、發表場所、語言和模式。
2. 如果提供了風格參考，則閱讀它。
3. 執行 python3 SKILL_DIR/scripts/check_revision.py audit ah/orig.tex。輸出會列出候選的AI特徵短語及其行號、句型、破折號、分號和括號密度、長句、一連串非常短的句子，以及章節和結果結構。每個命中點都是一個需要決策的候選項。在穩健統計學論文中，「穩健」是正確的；在機器人學論文中，「導航」是字面意思。
4. 在更改任何內容之前，先閱讀全文。辨識每個段落的單一重點，以及它如何承接前一段落，因為語流問題在這一層級顯現。
5. 根據規則和編輯規範進行改寫。清理模式僅修改符合規則的句子。
6. 將修訂版儲存在原文旁邊，然後執行 python3 SKILL_DIR/scripts/check_revision.py compare ah/orig.tex ah/revised.tex --changes。此腳本會比較數字、引用鍵、\ref 和 \label 鍵、數學公式、形式環境的文字以及前文。然後列出遺失的限定詞、新的大寫術語、新的引號字串以及每個被更改的句子，並根據原文審計修訂版。還原每個非預期的差異，將每個被更改的句子與一條規則匹配，並重複直到僅剩下預期的差異。
7. 通過最終檢查清單，並按照輸出部分的說明交付。

對於約150字以下的單個段落，該腳本為可選。在交付前，透過閱讀將數字、引用、限定詞和數學公式與原文進行比較。

在對話中進行第一次改寫前，請先閱讀 references/examples.md。它展示了每條規則在有和無句子所需證據的情況下的應用，以及同一個段落在潤飾和清理模式下的差異。

規則

1. 移除套話和AI詞彙

完整候選列表位於 references/lexicon.txt，腳本會讀取它。主要類別：

• 詞彙：探討、凸顯、錯綜複雜、錦囊、見證、關鍵、展示、促進、領域、無縫、利用、多方面、細微差別、全面、一絲不苟、至關重要、寶貴，當「關鍵」僅表示重要時，「利用」僅表示使用時。
• 無內容的重要性聲明：鋪平道路、邁向……的關鍵一步、開闢新途徑、闡明、彌合差距、至關重要、變革性、開創性、新範式。
• 公式化開頭：「近年來，X引起了越來越多的關注」、「隨著……的快速發展」、「儘管最近的進展」、「X起著至關重要的作用」。應以具體問題開頭。
• 口語化開頭：簡單來說、長話短說、總之、說白了、說穿了、先說結論。刪除它們並直接陳述要點。
• 無數字的規模詞：大量的或全面的實驗、廣泛的範圍、眾多的、各種各樣的、顯著的。用論文報告的計數或數字替換它們。
• 新穎性填充：每個章節使用「新穎」超過一次、「首次」，以及「據我們所知」。最多保留一個，且僅當作者已搜尋過文獻時。
• 自顧自的強調：值得注意的是、重要的是、有趣的是、特別值得注意的是。陳述事實，讓其位置和證據承載其分量。
• 避免繫詞（用意為「代表」或「作為」取代「是」）、為了強調而使用的否定並列（「不僅是X，而且是Y」）、拖尾的-ing子句（附加模糊的評價，例如「……，凸顯了……的重要性」），以及其中一項是湊數的三項列舉。
• 含義模板：豐富的見解、對實務界的重要啟示、提供新視角、微妙平衡、相互作用、屢次出現的違反直覺。
• 回覆信模板：每次回覆都感謝「富有洞察力的評論」。在信件頂部一次性感謝審稿人。每次回覆說明做了什麼更改以及在哪裡更改。

2. 字面書寫

用它們所代表的機制來替換隱喻和比喻性標籤：格局、透過……的鏡頭、基石、藍圖、路線圖、雙面刃、甜蜜點、解鎖、軍備競賽、聖杯、銀色子彈、核心、應對、艱難應付。該領域的讀者會根據模型或資料檢查每個句子，而隱喻無法提供任何可檢查的東西。

人物化隱喻是最明顯的情況。一個被描述為理想化人物的工具、模型或程序（「扮演著不知疲倦的審稿人角色」、「像一位睿智的導師」）通常會緊接著讚美或「不僅……而且……」的句式。要陳述該事物做什麼：「它在幾秒鐘內檢查每個約束條件是否符合資料」。

即使在最初作為隱喻時，已建立的技術術語仍保留：瓶頸、光環效應、外溢效應、維度災難、冷啟動、熱啟動、訊號與雜訊、用於網路架構的骨幹、損失景觀、作為演算法類別名稱的啟發式。當一個術語在該領域或該論文中有定義時，就保留它。精確的描述勝過籠統的標籤：「一種沒有性能保證的方法」比「一種啟發式方法」包含更多資訊。

此規則存在是為了可核查性。隱喻本身並不能區分模型輸出和人類寫作，而中文非小說類文本的人類作者使用更多隱喻（請參閱「不更改的原因」）。將其應用於論文、學位論文、報告和信件。在隨筆和通俗寫作這類比喻性語言屬於其體裁的文本中，請遵循風格參考。

論文的標題以及作者為模型、政策和效果所取的名稱保留。一個比喻性名稱在報告中只被提及一次，決定權留給作者。

3. 標點符號：無破折號，少用分號和括號

移除長破折號（U+2014，LaTeX ---，中文破折號）以及用作破折號的空格短破折號或連字號。使用逗號、冒號或用兩個句子。數字範圍內的短破折號（2--6）和聯合名稱中的短破折號（Karush--Kuhn--Tucker）保留，中文連接號也按 references/chinese.md 中的描述保留。

分號和插入式括號遵循相同的邏輯。一個段落中有兩個或更多分號，或大多數句子都有插入式括號，表示該段落需要重組為完整的句子。引用、方程式編號、單位和首次使用的縮寫周圍的括號是標準用法，應保留。

不同模型的破折號使用率差異超過一個數量級。在一個中文非小說類文本語料庫中，按每1,000字計算，人類作者使用了0.80個破折號，Claude使用了4.25個，DeepSeek使用了5.16個，Kimi使用了2.32個，Gemini使用了0.51個，GPT使用了0.11個。同一個語料庫顯示，GPT在最常使用「不是……而是」的五個模型中居首。無論是哪個模型產生的草稿，每個草稿都會獲得完整的檢查。

4. 標記生成文本的句型

以下每種模式在模型輸出中的出現率都明顯高於人類寫作（基於來自五個模型的300篇模型撰寫文章和329篇人類撰寫的中文非小說類文章進行測量），並且每種模式都可以在特定句子中定位到觸發點。英文形式在英文中做出同樣的動作。一個項目僅在其觸發點存在時適用。

4.1 虛構對比。 句子建立一個文本中無人持有的誤解，然後糾正它：「真正的障礙不是技術，而是理解」、「X不是關於A；它是關於B」、「重要的不是A，而是B」、「不是……而是」、「並非……而是」、「不在於……而在於」、「與其說……不如說」、「看似……實則」、「你以為……其實」、「說到底」。直接陳述主張：「障礙是理解。」當文本中指認的某人持有A時，例如先前的結果、論文放寬的假設、或被資料拒絕的假設，則對比可以保留：「不同於\citet{ref1}，我們不假設一個封閉的族群。」規則1涵蓋了「不僅是X，而且是Y」的附加形式。

4.2 提示性冒號和列表引導語。 一個提示性短語和冒號宣告內容，而非陳述內容：「關鍵見解是：……」、「答案很簡單：……」、「結果：……」、「簡而言之：……」、「一句話總結：」、「核心是：」、「關鍵在於：」、「原因如下：」、「本質上：」。當提示語無實際含義時，將其刪除。當它連結到前一句時，保留它並用普通的語法取代冒號。一個僅宣告列表的句子（「以下是主要原因：」、「我見過的幾種典型場景：」）變成帶有內容的陳述或直接刪除，然後列表緊接在前文之後，每個項目保持不變。用於引入引文、定義、方程式或一般陳述的一部分的冒號應保留（「該模型有兩個組成部分：測量模型和結構模型」），以及許多引言中的體裁引導語如「我們做出三項貢獻：」。標題、列表項目標籤、URL和程式碼不屬於此範圍。

4.3 重複的句子骨架和填充範例。 兩個或多個相鄰句子建立在同一個骨架上，具有相同的子句順序、逗號位置和長度，讀起來像一個填空表格。在模型文本中，每100個段落中此類對的測量率為9.41，而人類文本中為4.81。透過合併、拆分、重新排序或將其降級為從屬子句來改變一個句子的語法，並保留其內容。當一個段落給出三個或多個論述相同要點的平行案例時，在主句中保留最具代表性的案例，並在不遺漏資訊的情況下將其餘案例壓縮成一個從屬子句。敘述性順序、列舉的步驟和一個句子內部的平行子句應保留。

4.4 重述句。 一個以「這意味著」、「這表明」、「這說明」、「換句話說」、「這意味著」、「這表明」、「這說明」或「換句話說」開頭，並且重複前一句子內容的句子，應合併到前一句中，或僅保留其結論。一個得出前一句子不包含的結論的句子可以保留，並且其支持內容將根據規則5和規則6進行檢查。

4.5 修辭性列舉。 一個子句串聯三個或多個平行項目以聽起來很全面，例如「新創公司、中型企業和大型企業……」