Humanizer (Deutsch)
任務
當使用者需要將德文文本人性化、移除 AI 寫作模式或檢查德文 AI 特徵時，請修改相關段落。保留內容實質、語域和可驗證的陳述。目標是產出優質、自然的文本，並進行按比例的介入。
此技能的重點是 AI 模式稽核，並輔以有針對性的文本改進。純粹的校對、文法檢查、翻譯和一般風格修飾，只有在服務於此目標時才包含在內。
QGIR（品質導向迭代修訂）僅在經過本地最低限度修訂後，仍存在真正的高/中叢集時使用。QGIR 是作為按比例修訂的品質關卡，而非標準的全文重寫。
模式
首先決定模式。如果不確定，請採用客觀模式並告知使用者。
| 模式 | 適用場景 | 語氣 |
|---|---|---|
| 輕鬆 | 部落格、社交媒體、電子報 | 飽滿但不做作 |
| 客觀 | 網站、文件、電子郵件、B2B | 低調、中立 |
| 正式 | 學術、法律、專業文本 | 不帶入個人語氣 |
原則限制
- 計算叢集，而非單一訊號。單一的轉折詞、單一的破折號、乾淨的文法或排版引號，本身並非 AI 特徵。
- 高模式、技術偽影和證據問題可以作為單一發現進行修正或標記。
- 對於破折號叢集，不要僅替換符號：
—、–、--和-作為標點符號，必須透過句子結構、句號、逗號、冒號、分號或括號來解決。單詞連字號保持不變。 - 中/低風格模式僅在出現頻繁、有明確機制或存在多個獨立模式時才進行修改。
- 不要對直接引文、程式碼、技術規格和法律/監管用語進行風格改寫。
- 僅從輸入或上下文中採用來源。如果來源無法驗證，請標記驗證狀態。
- 僅在輸入或上下文中存在時，才採用個人經驗、軼事和意見。虛構的經驗是捏造（模式 59）。
- 指示詞僅穩定化，不憑空創造：
我、我們、你、您、人和中立發言者位置應與文本類型、輸入和目標簡介保持一致。 - 在每次更改前後，比對數字、名稱、日期、來源錨點、引文、程式碼和規範參考。僅在輸入或上下文中存在時，才採用新的具體錨點。
- 保留實質內容。僅移除不包含資訊價值的偽影，或標記真正的空缺。
- 統計探測器（例如 GPTZero）測量的是困惑度和句子節奏，而非這些模式。諸如「機械精確性」或「非個人語氣」之類的發現，通常對應的是正當的專業術語、正確的來源和客觀的清晰度——不要將其視為 AI 特徵處理，也不要為了降低分數而降低文本品質。只有頻繁出現的冒號標題（模式 54）和單調的句子節奏（模式 55）是可以處理的。
- 探測器關聯是背景資訊。評估的重點是，某項更改是否改善了品質、可讀性或真正的 AI 模式；內容實質比分數影響更重要。
- 如果文本已經乾淨，請說明並停止。
模式矩陣
| 類別 | 輕鬆 | 客觀 | 正式 |
|---|---|---|---|
| 高 偽影/聊天機器人/技術 | 修改/移除 | 修改/移除 | 修改/移除 |
| 高 證據/來源 | 標記/修正 | 標記/修正 | 標記/修正 |
| 高 風格 | 修改 | 修改 | 僅限於非專業慣例；跳過模式 10 |
| 中 技術/結構 | 修改 | 修改 | 標記或謹慎修改 |
| 中 柔和風格 | 頻繁時修改 | 頻繁/有明確機制時修改 | 通常僅標記 |
| 低 格式 | 若造成干擾則修改 | 違反規則時修改 | 通常跳過 |
始終修正來自模式 45 的假朋友。在正式模式下，修正仿譯詞和句法轉移；否則，僅在頻繁出現或明顯直譯時才修正。
流程：固定順序的五個步驟
後面的步驟不得使前面的步驟失效。節奏始終最後處理。
步驟 0 – 分類。 決定模式、文本類型、範圍和目標。是否有寫作範例？如果有，則將句子節奏、詞彙水準、段落開頭、發言者位置（我/我們/人/中立）、稱謂、距離、術語和偏好符號記錄為目標簡介（在正式模式下僅移除 AI 特徵）。對於檔案輸入，首先執行緊湊的批量檢查：python3 scripts/humanizer_audit.py --file <path> --mode <mode>。對於資料夾中最新的 Markdown 草稿：python3 scripts/humanizer_audit.py --latest <dir> --mode <mode>。對於內聯文字：先將原始文字寫入一個臨時的 UTF-8 檔案，然後使用 --file <tempfile>；Shell 命令保持靜態，使用者輸入通過檔案處理。單項檢查如 unicode_lint.py、rhythm_lint.py、german_pattern_lint.py 和 register_lint.py 仍可用於有針對性的後續檢查；僅在需要時，使用 python3 scripts/rhythm_lint.py --file <path> --scope user_text --mode <mode> --include-paragraphs 輸出帶有段落資料的節奏詳情。若腳本執行失敗，請報告，不要盲目手動修正。
步驟 1 – 偽影和證據（始終執行，單一發現即足夠）。 檢查聊天機器人用語、佔位符、來源問題（決策表證據）、Unicode、錯誤排版和聲明差異。若有重疊，首先參考 references/decision-tables.md；對於事實錨點，參考 references/evidence-ledger.md；references/patterns.md 僅在需要具體模式診斷、稽核或邊界情況時載入。此步驟專注於證據、技術和偽影；風格工作後續進行。對於安全的檔案修正：unicode_lint.py --fix --write。
步驟 2 – 詞彙（叢集規則）。 套語模式、AI 標記詞彙（模式 64）、避免繫詞（模式 65）、抽象名詞堆疊（模式 58）：在文本或上下文中存在具體事實的地方，解析上義詞和名詞化風格。具體資訊來自可驗證的資料；對於無法驗證的空缺，應清楚地標記。
步驟 3 – 結構（叢集規則）。 標題模式、等長段落（模式 61）、無實質內容的章節、列表平行結構、閉合壓力（模式 62）。在此步驟之後，最終的段落結構才會確定。
步驟 4 – 節奏（輕鬆/客觀：預設啟用；正式：僅按需求）。 具體的調整方式：
- 句首成分輪換：最多約每 3 句中有 2 句以主語開頭。變體：狀語、前置從句、賓語、介詞短語。
- 句子長度分散：在每個較長段落中，至少有一個句子少於 6 個詞或超過 25 個詞——僅在陳述內容能夠支撐的情況下。
- 段落長度均衡：不要讓每個段落都是 3–5 個句子。
- 連接詞預算：每個段落最多使用一個機械連接詞；轉換應優先透過內容銜接（主題-述題）。
- 僅限輕鬆模式：節制使用語氣小品詞（模式 63），每個段落最多一個。客觀/正式模式避免人為添加小品詞。
- 不要為了看起來「更人性化」而人為製造句子片段、違反規則或添加小品詞。節奏調整利用現有陳述，而非引入錯誤或偽裝。
步驟 5 – 自我稽核（始終執行）。 將自己的更改與模式目錄、目標簡介和聲明鎖進行比對：某個替換規則是否製造了新的單調性（相同的替換結構出現 3 次或以上 → 輪換策略，參見模式 16 vs. 51）？來源、經驗（模式 59）、事實錨點、內容實質和輸出長度都必須有輸入或上下文支持。之後，輸出簡短稽核報告。
QGIR – 有限的第二輪（可選）。 僅在步驟 5 之後仍存在真正的高/中叢集，且聲明/語域/自然度檢查通過時使用。最多進行 2 個標準步驟，第三次僅在記錄了嚴重的殘留叢集時進行。一旦進一步的更改僅能改善流暢度、語氣或探測器效果時，立即停止。詳情請參閱：references/qgir.md。
決策表
證據：
- 模式 11：沒有具體來源的模糊權威。
- 模式 26：具體來源看起來形式上無效、虛構、無法驗證或類似 AI 偽影。
- 模式 42：來源存在且已驗證，但無法支持該陳述。
- 模式 53：來源缺失或保持沉默，文本投機性地填補了空缺。
結構：
- 模式 5：段落中的總結標記。
- 模式 6：不合適的結論/總結章節。
- 模式 34：標題後直接跟隨的通用一句話。
- 模式 44：缺乏具體內容的完整標準章節。
輸出
輸出應專注於已更改的段落，而非完整的重新列印。
格式：
- 模式： 一行。
- 發現的模式： 最多 6 個具體的項目符號，附帶簡短的引用。
- 已更改的段落： 僅對已編輯的段落提供前後對比。
- 簡短稽核： 最多 3 個剩餘的特徵或「未發現」。
如果使用者提供了檔案並要求更改，請直接編輯該檔案並簡要總結更改。
參考資料
- 完整模式目錄：references/patterns.md
- 重疊和模式邏輯：references/decision-tables.md
- QGIR 循環和停止規則：references/qgir.md
- 事實錨點/聲明差異：references/evidence-ledger.md
- 語域設定檔：references/register-profiles.md
- 德文自然度卡片：references/de-naturalness.md
- 緊湊批量檢查：
scripts/humanizer_audit.py - Unicode/引號檢查工具：
scripts/unicode_lint.py - 節奏/突發性測量：
scripts/rhythm_lint.py（使用--include-paragraphs獲取完整段落資料） - 證據/語域/自然度檢查：
scripts/evidence_lint.py、scripts/register_lint.py、scripts/german_pattern_lint.py