Chinese Ai Polish

中文消痕 · AI 文本人性化

把 AI 写的中文，改回像人写的。

[](https://www.anthropic.com/claude) []()

专门处理中文 AI 文本的 Claude Skill，去除"AI 味"，保留人写作的痕迹：犹豫、修正、停顿和自然语感。

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解决什么问题

中文 AI 文本常见的"机器感"：

问题	表现
铺垫过多	迟迟不进入正题，先摆背景造气氛
连接词泛滥	首先、其次、此外、综上所述堆叠
翻译腔	语法没错，但读起来发卡、发硬
虚词粘连	"是……的"、多个"的"连用
重复闭环	同一意思换皮说两三遍
修饰膨胀	非常、极其、高度、显著堆砌
假文采	比喻、类比过长，修辞抢戏
模板段落	每段都太完整、太像标准答案
强行升华	结尾硬拔高、上价值
信息过满	解释太全，没有留白

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四大处理场景

根据文本用途，自动匹配改写策略：

场景	策略	特点
chat	轻改 + 自然化	保留对话感，去套话
status	轻改 + 保真优先	保留时间线、责任归属、风险
docs	保守减法式	保术语、命令、字段名、步骤
public-writing	按需启用全规则	去 AI 味，补节奏和思考痕迹

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核心原则（8 条）

1. 先说事，再说态度 — 别铺垫半天才入题
2. 能短就别绕 — 一句说完，不补第二句
3. 能直说就别翻译腔 — 少支架，少名词化
4. 少让虚词拖句子 — 警惕"是、的、地、得"过密
5. 别把话说太满 — 信任读者，保留留白
6. 优先提高信息密度 — 删无增量内容
7. 保留人写作的痕迹 — 允许犹豫、修正、停顿
8. 先判场景，再判力度 — 不一刀切

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14 条专项规则

1. 反铺垫：开门见山，不先搭台
2. 反连接词、填充词泛滥
3. 反翻译腔 / 欧化表达
4. 反虚词粘连（少"是"少"的地得"）
5. 反重复闭环
6. 反修饰词膨胀
7. 反假文采（比喻必须有信息增益）
8. 反模板段落
9. 反结尾升华
10. 反信息说满（留白）
11. 补中文语感（轻度口语化）
12. 补节奏（句长、停顿、标点）
13. 补思考痕迹（犹豫、不确定性）
14. 反结构模板（二元对比、价值拔高骨架）

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执行流程

1. 判场景 → chat / status / docs / public-writing
2. 查禁改项 → 术语、命令、时间线、责任归属
3. 判问题强度 → Tier 1/2/3
4. 定改写力度 → 轻改 / 中改 / 重改
5. 执行规则 → 按 Top 14 处理
6. 回读检查 → 保真回读 + 残留味回读
7. 输出 → 单一推荐版本

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输出模式

• 默认模式：直接给改写后的单一版本
• Annotation Mode：只标注问题，不改写（用户明确要求时）

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文件结构

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├── SKILL.md                    # 主技能文件（14 条规则 + 执行流程）
├── references/
│   ├── chinese-rules-examples.md   # 中文前后对照例子
│   ├── scene-guardrails-zh.md      # 场景禁改表
│   ├── protected-spans-zh.md       # 保护项清单
│   ├── positive-style-zh.md        # 正向风格合同
│   ├── operation-manual-zh.md      # 微操作手册
│   ├── boundary-cases-zh.md        # 误杀边界案例
│   └── structures-zh.md