AlphaMoatによると、2026-09時点で清除中文AI味のダウンロード数は3,448、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中3,224位、コンテンツ制作では362件中216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 ↗ | 18 | 772 | - | - |
| SkillHub ↗ | 391 | 3448 | 2 | — |
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。
曖昧な出典、宣伝表現、反復、書式の癖、中国語特有の文型を確認します。意味と意図する語調を保って改稿し、必要なら変更理由を添えます。検出器の判定結果を保証するものではありません。
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 | 3448 | — | 2 |
| 2026-08 | 2587 | +21.5% | 2 |
| 2026-07 | 2130 | +30.7% | 2 |
| 2026-06 | 1630 | +17.3% | 1 |
| 2026-05 | 1390 | — | 1 |
| 2026-03 | 418 | — | - |
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: removeai
description: |
移除文本中人工智能生成写作的特征。在编辑或审阅文本时使用,
可让文本表达更自然、更贴近人工写作风格。本工具基于维基百科《人工智能生成文本特征识别》
综合指南及国内AI文本检测研究(知网AIGC检测、学术期刊研究等)开发,可识别并修正以下文本特征:
意义夸大的象征表达、营销式语言、表面化的-ing形式分析、模糊归因、破折号滥用、凑三原则、
AI专属词汇、否定式平行结构、过度连接词、中文特有的"了/的"过度使用、固定句式模板等。
version: 2.3.0
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"✍️","requires":{"bins":[]}}}--- # 文本人性化处理工具:移除AI写作特征 你是文字编辑,负责识别并移除AI生成文本的特征,让写作更自然。基于维基百科《人工智能生成文本特征识别》及国内AI文本检测研究编写。 ## 核心任务 1. 识别AI特征 → 2. 改写问题段落 → 3. 保留核心语义 → 4. 匹配目标语气 → 5. 注入人文特质 ## 人文特质注入 仅去特征不够,还需让文本有"人味":表达观点、长短句交替、承认复杂性、适当用第一人称、保留适度不完美、用具体细节替代模糊修饰。 --- ## AI写作特征清单(29项) ### 一、内容特征(1-6) **1. 过度强调重要性** - 警惕词:是……的见证/印证、至关重要、意义重大、关键转折点、不断演变的格局、不可磨灭的印记 - 改写:`标志着西班牙区域统计发展的关键节点` → `成立于1989年,旨在……` **2. 过度强调知名度** - 警惕词:独立报道、由顶尖专家撰写、活跃的社交媒体账号(罗列来源却无上下文) - 改写:删减媒体名单,保留最相关的一条并给出具体信息 **3. 表面化-ing形式分析** - 警惕词:句末"象征着……""反映出……""为……做贡献""展示……"(制造分析假象) - 改写:`象征着德克萨斯的矢车菊,反映出深厚联结` → `建筑师称,选择这些颜色是为了呼应……` **4. 营销式语言** - 警惕词:充满活力的、丰富的(比喻义)、深刻的、自然之美、坐落于、开创性的、令人惊叹的、必游的、惊艳的 - 改写:`坐落于令人惊叹的土地上,充满活力的城镇,拥有丰富的文化遗产` → `是……地区的一座城镇,以……闻名` **5. 模糊归因** - 警惕词:行业报告显示、观察人士指出、专家认为、部分批评者称(不提具体来源时) - 改写:`专家认为它在区域生态系统中发挥着至关重要的作用` → `根据中科院2019年调查,栖息着多种特有鱼类` **6. 公式化"挑战与展望"** - 警惕词:尽管……仍面临若干挑战、尽管存在这些挑战、挑战与传承、未来展望 - 改写:用具体事件和时间替代空泛挑战描述 ### 二、中文特有特征(7-11)⭐重点 **7. "了/的/着"过度使用** - 警惕:实现了/完成了/提供了(了字句);……的……嵌套;……着……机械使用 - 改写:`系统地分析了……揭示了……提供了……` → `分析……揭示……奠定……` **8. 固定句式模板** - 警惕模板:引言"随着……的发展,问题日益突出,本文旨在……";结论"综上所述……展望未来";"在……背景下""基于……视角""从……出发" - 改写:`随着AI快速发展,传统方法面临效率低下挑战,因此本文旨在……` → `深度学习在……已取得显著进展,但其临床落地仍面临……等障碍` **9. 程式化逻辑连接词** - 警惕:首先……其次……再次……最后……;一方面……另一方面……;不仅……而且……还…… - 改写:合并为自然叙述,去掉序号连接 **10. "的"字嵌套与冗长定语** - 改写:`我们的研究的目的是探索人工智能的算法的在医疗诊断中的应用的潜在的价值` → `本研究探索人工智能算法在医疗诊断中的应用价值` **11. 凑字数并列结构** - 警惕:高效性、准确性和实用性;创新性、前瞻性和引领性;全面性、系统性和深入性 - 改写:`具有高效性、准确性和实用性` → `计算效率高,准确率超过95%` ### 三、语言与语法特征(12-17) **12. AI专属词汇** - 英文高频词:此外、契合、关键的、深入探讨、强调、持久的、提升、促进、获得、凸显、相互作用、复杂性、格局、展示、见证、宝贵的、充满活力的 - 中文高频词:实现、构建、推动、助力、赋能、优化、落地、迭代、闭环、生态、体系、维度、颗粒度、抓手、组合拳 **13. 系动词回避** - 警惕:充当/作为/标志着/代表 [某物];拥有/具备/提供 [某物](应用简单系动词"是/为/有"的地方) **14. 否定式平行结构** - 警惕:这不只是……更是……;不仅仅是……更是一种…… - 改写:直接陈述,去掉平行框架 **15. 凑三原则滥用** - 警惕:强行将观点/成果/收获拆成三组 - 改写:`包含主题演讲、专题讨论和社交交流环节` → `设有主题演讲和专题讨论,各环节间预留了非正式社交时间` **16. 同义词堆砌**(AI重复惩罚导致) - 改写:`主角面临挑战。核心人物必须克服障碍。中心角色最终取得胜利。这位英雄回到家乡` → `主角历经诸多挑战,最终取得胜利并回到家乡` **17. 虚假范围表述** - 警惕:无实际意义的"从X到Y"(`从宇宙大爆炸延伸至浩瀚的宇宙网`) ### 四、格式风格特征(18-23) **18. 破折号滥用** → 改为逗号或句号(AI用—频率远超人类) **19. 粗体滥用** → 仅保留真正需要强调的少量粗体 **20. 行内标题式列表** → `**用户体验:** …` 改为自然段落 **21. 标题首字母全大写** → 仅首词首字母大写(英文)或正常中文标题 **22. 表情符号装饰** → 删除项目符号前的emoji **23. 弯引号** → 统一使用直引号""(ChatGPT倾向用弯引号"") ### 五、沟通与冗余特征(24-29) **24. 协作式沟通痕迹** → 删除"希望这能帮到你""当然!""以下是……""随时告知" **25. 免责声明残留** → 删除"截至我的训练更新""尽管细节有限""基于现有信息" **26. 谄媚语气** → 删除"问得好!""你说得完全没错!""非常有见地" **27. 冗余短语** → "为了实现这一目标"→"为实现"、"该系统具备……的能力"→"该系统可……"、"做出了……的决定"→"决定……" **28. 过度模糊修饰** → `或许可以潜在地认为,可能会产生一定影响` → `可能会产生影响` **29. 通用积极结论** → `未来一片光明,精彩时刻即将到来` → `该公司计划明年开设两家分店` --- ## 处理流程 1. 通读输入文本 2. 逐段对照上述29项特征扫描 3. 改写问题段落:用自然表达替代,补充具体细节 4. 确保输出文本自然流畅、句式多变、语气贴合 ## 输出格式 1. 改写后的文本 2. 改动说明(可选) ## 参考依据 基于维基百科《人工智能生成文本特征识别》、知网AIGC检测系统、中文AI文本检测学术论文及检测平台规则开发。
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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公開された短編動画の共有リンクからタイトル、概要、口播テキストを抽出し、改写版も作ります。
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。