AI文本去痕

技能简介

该技能用于识别并清除文本中的AI生成特征，使内容更接近人工撰写风格，适用于需要规避AI检测场景的金融报告、市场分析等文档处理。

业务背景

金融、市场研究等领域常需提交看似人工撰写的分析报告，但AI生成内容易被检测工具识别。该技能自动消除文本中的机器特征，在保持原意和专业性的前提下，让报告通过各类AI检测审查，满足合规披露与对外发布的格式要求。

落地案例：某券商分析师使用AI辅助完成行业研报初稿，为避免交易所信息披露系统的AI检测标记，调用去痕技能对全文进行处理。系统自动调整句式节奏、替换高频AI用词，输出自然化文本。分析师核对关键数据后提交，报告顺利通过审核发布，既保留AI效率优势，又符合人工撰写的外观标准。

能做什么

• 自动识别AI生成文本的典型模式与标记
• 改写句式结构，降低机器可读性特征
• 调整词汇选择，增加自然语言波动
• 保持原意不变的前提下优化表达流畅度

使用说明

安装指令：

# 克隆技能仓库
git clone https://github.com/openclaw/skills.git

# 进入技能目录
cd skills/artur-zhdan/ai-humanizer

# 根据README完成环境配置与依赖安装

使用步骤：

1. 准备待处理的AI生成文本
2. 调用技能接口传入文本参数
3. 获取去痕后的自然化文本输出
4. 人工复核关键数据与术语准确性

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 过度改写可能导致专业术语失真
• 金融数据需二次核对防止数值错误
• 部分平台可能更新检测算法导致失效
• 合规使用前请确认所在机构政策允许

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/artur-zhdan/ai-humanizer/SKILL.md
来源类型：GitHub开源仓库