AI文本去痕

技能简介

humanizeai 用于识别并移除文本中的AI生成痕迹，使内容呈现更自然的人工撰写风格，适用于需要规避AI检测场景的金融文案、报告及沟通材料。

业务背景

金融企业在对外发布研究报告、客户沟通函件或营销文案时，常需避免内容被识别为AI生成，以维护专业可信度与品牌声誉。该工具可自动消除文本中的机器痕迹，使材料呈现自然的人工撰写质感，同时保留核心信息与专业表述，满足合规披露与信任建立的双重需求。

落地案例：某券商研究所使用AI辅助批量生成行业研报初稿后，通过该工具对全文进行去痕处理：系统自动识别并替换程式化过渡词（如"值得注意的是"），调整句式长短节奏，引入适度口语化表达。最终输出的报告顺利通过主流AI检测工具验证，研究员仅需复核专业数据准确性即可对外发布，既提升产出效率，又保障内容的可读性与公信力。

能做什么

• 自动识别AI典型表达模式与句式结构
• 替换机械化的过渡词与固定搭配
• 调整句子长度变化与节奏分布
• 引入合理的不规则表达增强真实感

使用说明

安装指令（原始文档未提供，需补充）：

# 克隆技能仓库
git clone https://github.com/openclaw/skills.git
cd skills/artur-zhdan/humanizeai
# 根据实际环境安装依赖（Python/Node等，需确认）

使用步骤：

1. 准备待处理的AI生成文本文件
2. 调用技能接口传入文本内容
3. 获取去痕后的自然风格文本
4. 人工复核关键数据与事实准确性

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 过度处理可能导致专业术语失真或数据表述模糊
• 金融合规文档修改后需重新审核法律风险
• 部分平台可能更新检测模型导致效果下降
• 不得用于学术不端、欺诈等违规用途

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/artur-zhdan/humanizeai/SKILL.md
来源类型：GitHub开源技能