According to AlphaMoat, as of 2026-09, 去 AI 味写作技能(中文) has 3,376 downloads and 4 stars — ranked #3,335 of 5,078 AI skills overall, and #226 of 362 in Content.
| Platform | Installs | Downloads | Stars | Comments |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 51 | 1.9K | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 343 | 3.4K | 4 | — |
Platforms count differently and update at different times.
It extracts conclusions and evidence, combines list fragments into paragraphs, removes stock transitions and redundant emphasis, and separates verifiable facts from inference. It aims for restrained report prose while retaining numbers, dates, links and key terms. Specify the audience, language and format and review the result for fit.
Profile published 2026-10-27
Generated from the skill’s documentation as examples; not results of actual runs.
The counting method changed in 2026-09: skills with the same name are now counted separately by author, and the full catalog is covered. Dashed lines show months before the change; they are not compared with later months, and no growth is computed across the change. Other skills share this name; figures from before the change are attributed to this one, which currently has the most downloads.
| Month | Downloads | MoM | Stars |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3.4K | — | 4 |
| 2026-08 | 2.4K | +37.7% | 4 |
| 2026-07 | 1.8K | +32.8% | 4 |
| 2026-06 | 1.3K | +18.0% | 4 |
| 2026-05 | 1.1K | — | 4 |
| 2026-03 | 436 | — | - |
The author’s original file, shown as plain text without edits or review by AlphaMoat. Links are not clickable; check commands before running them. Fetched 2026-10-23.
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name: de-ai-writing-cn
description: 去模板化写作技能,用于降低 AI 味、提升中文表达自然度与专业感。
version: 1.0.0
metadata:
openclaw:
emoji: "✍️"
homepage: "https://clawhub.ai"
os:
- macos - linux
- windows
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# 去 AI 味写作技能(中文)
## 目标
将“信息完整、表达自然、低模板感”的写作能力固化为可执行流程,减少机械化语气、口头禅和清单堆砌,提升文本的人类写作质感。
## 触发场景
当出现以下任一信号时触发:
- 用户反馈“像 AI 写的”“不自然”“太模板化”。
- 文本中出现高频固定句式(如重复转折、重复口头禅)。
- 结构过度列表化,段落缺少连贯叙述。
- 语气过度迎合、过度解释、过度总结。
## 输出标准
- 可读性:读起来像研究员口头汇报,不像模板拼装。
- 信息密度:每段一个核心点,包含事实与影响。
- 语气:克制、专业、自然。
- 节奏:先结论,再证据,再含义。
## 反模式(需避免)
- 高频对照句:反复使用“不是……而是……”。
- 高频第二人称:频繁使用“你”。
- 过度条目化:所有内容都写成编号列表。
- 套话收尾:每段都以“如果你愿意,我可以……”结束。
- 空洞强调:大量“非常、特别、其实、核心是”等弱信息词。
## 核心规则
1. 事实与判断分离
- 先写“发生了什么”(可验证)。
- 再写“意味着什么”(推断)。
2. 段落化表达优先
- 默认使用自然段。
- 列表只用于并列信息或操作步骤。
3. 控制句式重复
- 同一连接词在相邻三句内最多出现一次。
- 同一开头句型连续出现不超过两次。
4. 控制称呼与语气
- 优先使用客观主语(市场、社区、数据、讨论)。
- 减少第二人称和情绪化感叹。
5. 一段一重点
- 每段 4-8 句。
- 第一或第二句给结论。
- 后续给证据与传导。
## 标准流程
1. 提取骨架
- 从原文提取 3-5 个核心结论。
- 每个结论配 1-2 条证据。
2. 去模板化改写
- 把同类条目合并成叙事段落。
- 删掉口头禅、空洞强调词、重复转折。
3. 做“人味校准”
- 检查是否像“口头汇报转文字”。
- 检查是否存在明显 AI 套路句。
4. 精修
- 压缩冗余,保留数字、时间、链接与关键名词。
- 调整段间过渡,避免跳跃。
## 发送前检查
- 是否连续出现 3 次以上同类转折词?
- 是否每段都在重复同一结论?
- 是否频繁出现第二人称?
- 是否有“方法论口号”多于事实证据?
- 是否能在 30 秒内读出主结论?
## 轻量改写模板
按以下顺序写:
1. 本周/本段结论。
2. 两条证据(数据、事件、样本)。
3. 一条影响(对定价、情绪或策略)。
4. 一句收束(不推销,不重复)。
## 改写示例
### 改写前
这周的核心不是公司基本面,而是宏观冲击。不是风险下降,而是交易意愿上升。你会看到大家虽然担心,但你会发现大家还在加杠杆。
### 改写后
这周讨论重心明显转向宏观冲击,公司的微观基本面话题占比下降。地缘事件与油价波动抬高了通胀和利率路径的不确定性,相关帖子在多个社区持续高热。情绪层面出现“担忧增加但交易活跃”的并行状态,高杠杆内容的互动量没有回落。这个组合通常对应高波动环境,短线定价对新闻边际变化更敏感。
## 长报告约束建议
- 每段不超过 160 字(中文)或 4 句(英文)二选一。
- 每 3 段至少出现 1 个具体事实锚点(数字/日期/事件名)。
- 全文最多 1 次主动服务型收尾(例如“可继续补充”)。
## 交付风格
- 默认:自然段报告体。
- 可选:在末尾附“3 条可执行结论”。
- 禁止:全篇项目符号化、口号化、情绪化。
Detects and removes AI writing traces so text reads more like a person wrote it.
A writing-editor skill that finds the usual marks of AI-generated text and rewrites them into more natural prose without losing the meaning.
A Chinese copy-editing skill that spots and removes the traces of AI-generated text.
wechat-search finds popular WeChat articles and organizes results by relevance, popularity and recency.
Extracts titles, descriptions, and spoken scripts from public short-video share links, with rewritten versions.
humanizer guides natural expression and style editing for Chinese and English text.
Writes web-novel chapters into files and replies in chat with summaries and pointers only.
Bundle a set of marketing playbooks into one skill and route each request to the module that fits.
Data month: 2026-09 · Downloads, stars and installs are aggregated monthly from public skill registries (ClawHub, SkillHub). See methodology.