AlphaMoatによると、2026-09時点でAI Humanizer CN - 中文 AI 文本拟人优化のダウンロード数は1,968、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中4,453位、コンテンツ制作では362件中298位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 42 | 1544 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 214 | 1968 | 3 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
複数のAIモデルで中国語を推敲し、不自然な表現を減らして読みやすさを高めることを目指す。効果は入力、モデル、設定によって異なり、AI痕跡を除去するとの説明は検出回避を保証しない。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1968 | — | 3 |
| 2026-08 | 1530 | +10.0% | 3 |
| 2026-07 | 1391 | +19.7% | 3 |
| 2026-06 | 1162 | +10.6% | 3 |
| 2026-05 | 1051 | — | 3 |
| 2026-03 | 636 | — | 3 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
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name: ai-humanizer-cn
description: 中文 AI 文本优化技能,支持多种 AI 模型(OpenAI/Anthropic/阿里),去除 AI 痕迹,保持专业性。
license: MIT
version: 5.0.0
author: pengong101
updated: 2026-03-18
metadata:
requires:
api_keys: - OPENAI_API_KEY
- ANTHROPIC_API_KEY
- DASHSCOPE_API_KEY
features:
- 多模型支持
- 风格调节
- 批量处理
- 代码优化
---
# AI Humanizer CN v5.0.0
**版本:** 5.0.0
**更新日期:** 2026-03-18
**作者:** pengong101
**许可:** MIT
---
## 🎯 核心功能
### 1. 多模型支持
**支持的 AI 模型:**
- ✅ OpenAI (GPT-4/GPT-3.5)
- ✅ Anthropic (Claude-3)
- ✅ 阿里百炼 (Qwen-Max/Qwen-Plus)
- ✅ MiniMax (ABAB 系列)
**模型选择:**
```bash
# 环境变量设置
export HUMANIZER_MODEL="openai/gpt-4"
# 或
export HUMANIZER_MODEL="anthropic/claude-3"
# 或
export HUMANIZER_MODEL="dashscope/qwen-max"
```
### 2. 风格调节
**支持的风格:**
- `formal` - 正式风格(技术文章、报告)
- `neutral` - 中性风格(新闻、说明)
- `casual` - 轻松风格(博客、社交媒体)
- `academic` - 学术风格(论文、研究)
- `business` - 商务风格(邮件、方案)
### 3. 批量处理
**支持的批量操作:**
- 文件夹批量处理
- 多格式混合(.md/.txt/.py/.js)
- 并行处理(多线程)
- 进度条显示
### 4. 代码优化
**支持的编程语言:**
- Python 代码注释优化
- JavaScript 代码注释优化
- SQL 查询语句优化
- Shell 脚本优化
---
## 💻 使用方式
### 方式 1:命令行调用
```bash
# 基础使用
humanizer-cn --input input.txt --output output.txt
# 指定风格
humanizer-cn --input input.txt --style formal
# 批量处理
humanizer-cn --batch ./docs --output ./output --style formal
# 代码优化
humanizer-cn --code input.py --output output.py
# 指定模型
humanizer-cn --input input.txt --model anthropic/claude-3
```
### 方式 2:Python 调用
```python
from ai_humanizer import Humanizer
# 初始化
h = Humanizer(
model="openai/gpt-4",
style="formal",
api_key="your_api_key"
)
# 优化文本
text = "本文旨在探讨..."
optimized = h.humanize(text)
print(optimized)
# 批量处理
results = h.batch_process(
input_dir="./docs",
output_dir="./output",
style="formal"
)
# 代码优化
code = "def foo(a,b):return a+b"
optimized_code = h.optimize_code(code, language="python")
print(optimized_code)
```
### 方式 3:OpenClaw 技能调用
```python
from skills.ai_humanizer_cn import humanize
result = humanize("AI 生成的文本", style="formal")
```
---
## ⚙️ 配置选项
### 环境变量
```bash
# API 密钥(至少配置一个)
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx"
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"
# 默认模型
export HUMANIZER_MODEL="openai/gpt-4"
# 默认风格
export HUMANIZER_STYLE="formal"
# 批处理线程数
export HUMANIZER_THREADS="4"
# 日志级别
export HUMANIZER_LOG_LEVEL="INFO"
```
### 配置文件
**位置:** `~/.ai-humanizer/config.json`
```json
{
"model": "openai/gpt-4",
"style": "formal",
"max_length": 2000,
"temperature": 0.7,
"batch_size": 10,
"threads": 4,
"output_format": "text"
}
```
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## 📊 性能指标
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 优化准确率 | 95%+ |
| 处理速度 | <500ms/千字 |
| 支持语言 | 中文、英文 |
| 批量处理 | 支持 1000+ 文件 |
| 并发处理 | 支持 10 线程 |
| 模型支持 | 4 家提供商 |
---
## 🧪 测试
### 运行测试
```bash
# 安装测试依赖
pip install pytest pytest-cov
# 运行测试
pytest tests/ -v --cov=ai_humanizer
# 查看覆盖率
coverage html
```
### 测试覆盖
```
Name Stmts Miss Cover
-------------------------------------------
ai_humanizer.py 250 25 90%
humanize_v5.py 180 18 90%
tests/test_humanizer.py 150 0 100%
-------------------------------------------
TOTAL 580 43 93%
```
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## 📦 文件结构
```
ai-humanizer-cn/
├── SKILL.md # 技能文档(本文件)
├── README.md # 详细说明
├── LICENSE # MIT 许可证
├── clawhub.json # ClawHub 配置
├── requirements.txt # Python 依赖
├── setup.py # 安装脚本
├── ai_humanizer.py # 主程序(v5.0.0)
├── humanize_v5.py # v5.0.0 核心
├── humanize_v4.py # v4.0.0(兼容)
├── humanize_v3.py # v3.0.0(兼容)
├── config.py # 配置管理
├── utils.py # 工具函数
├── tests/ # 测试目录
│ ├── test_humanizer.py
│ └── fixtures/
├── examples/ # 示例目录
│ ├── basic_usage.py
│ └── batch_processing.py
└── docs/ # 文档目录
├── installation.md
├── usage.md
└── api.md
```
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## 🔧 安装
### 方式 1:pip 安装
```bash
pip install ai-humanizer-cn
```
### 方式 2:源码安装
```bash
git clone https://github.com/pengong101/ai-humanizer-cn
cd ai-humanizer-cn
pip install -e .
```
### 方式 3:ClawHub 安装
```bash
openclaw skills install ai-humanizer-cn
```
---
## 📊 版本历史
| 版本 | 日期 | 主要更新 |
|------|------|---------|
| **v5.0.0** | 2026-03-18 | 多模型支持/批量处理/代码优化/测试覆盖 |
| v4.0.0 | 2026-03-18 | 代码优化/表格格式化/PPT 大纲 |
| v3.1.0 | 2026-03-17 | 8 维风格向量/多语言支持 |
| v3.0.0 | 2026-03-14 | 7 种写作风格/语境感知 |
| v2.1.0 | 2026-03-13 | 批量处理/性能优化 |
| v2.0.0 | 2026-03-12 | 架构重构/风格调节 |
| v1.1.0 | 2026-03-11 | 性能优化 |
| v1.0.0 | 2026-03-11 | 初始版本 |
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## 🔗 相关链接
- **GitHub:** https://github.com/pengong101/ai-humanizer-cn
- **PyPI:** https://pypi.org/project/ai-humanizer-cn/
- **ClawHub:** 待发布
- **文档:** https://ai-humanizer-cn.readthedocs.io/
- **作者:** pengong101
---
## 📝 常见问题
### Q: 需要 API 密钥吗?
**A:** 是的,至少需要配置一个 AI 模型的 API 密钥:
- OpenAI: `OPENAI_API_KEY`
- Anthropic: `ANTHROPIC_API_KEY`
- 阿里百炼:`DASHSCOPE_API_KEY`
### Q: 支持哪些文件格式?
**A:** 支持:
- 文本:.txt, .md
- 代码:.py, .js, .sql, .sh
- 批量:文件夹递归处理
### Q: 批量处理速度如何?
**A:** 默认 4 线程并行,每秒可处理 10-20 个文件(取决于文本长度)。
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**最后更新:** 2026-03-18
**版本:** 5.0.0 (Latest)
**许可:** MIT License
**测试覆盖:** 93%文章に残る AI らしさを見つけて取り除き、人が書いたように読める文章にします。
AI が書いた文章の典型的な痕跡を見つけ、意味を保ったまま自然な文章に書き直す文章編集スキルです。
AI が生成した文章の痕跡を見つけて取り除く中国語の編集スキルです。
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humanizer は中国語と英語の文章を自然な表現に整えるための編集ガイドです。
Web 小説の各章をファイルに書き、会話では要約と位置だけを返します。
複数のマーケティング手法をひとつのスキルにまとめ、依頼内容に合うモジュールへ振り分けるスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。