前言¶

让模型写公众号、写汇报、写客服回复，最麻烦的不是内容不对，而是腔不对：满篇「首先、其次、总而言之」，每段都「值得注意的是」，结尾必定「让我们一起…」。人工逐句改很费时间，改完还常常不彻底。AI味去除这个 Skill 的思路是把这类问题写成可执行的检测规则，在 Agent 生成或改写时自动过一遍。

这是什么¶

AI味去除（坐标 @user_e892ecf2/zlzy12301127）是一个社区来源的通用写作类 Skill，发布者 user_e892ecf2，当前版本 1.0.4，分类 content-creation。它解决的问题很集中：当用户要求「去AI味、去AI化、自然化、人味化、说人话、de-ai、humanize」，或者只是要求把文字改得更像人写的，就按内置规则检测并修复文本里的 AI 腔。

SkillHub 页面显示评分 100000，下载 1357。注意：该数据与任务简报中的数字（评分 99713、下载 347）不一致，以抓取到的官方页面为准。

核心功能¶

1、检测并修复 AI 高频词汇：模型常用的套话、空洞大词。
2、修复最毒句式：信息密度低、主谓模糊的长句。
3、标点违规：该断不断、顿号逗号混用、引号书名号错配等。
4、过度结构化：小标题层层嵌套、每段字数齐刷刷一致的排版腔。
5、机械化连接词：首先、其次、总而言之、综上所述一类模板化衔接。
6、情感告知：直接写「这令人感动」而不是让读者自己感受到。
7、公式化结尾：强行升华、展望式收尾。
8、注入活人感：在修复的同时补足口语停顿、具体细节和判断语气，避免改完变成另一种模板。

关于职业专项：任务线索中标注该 Skill 内置房产、数据分析、客服、市场营销、技术、管理 6 大职业场景专项规则，但本次抓取到的官方简介并未列出对应细节，因此这里只记录维度，不展开具体内容。

安装与启用¶

官方地址：https://api.skillhub.cn/user_e892ecf2/zlzy12301127

已抓取资料里没有给出具体安装命令、目录路径或配置文件字段，只有评分、下载量、标签 requires_api_key=false。因此下面不写未经核实的命令，只说明启用前提：

1、该 Skill 不需要 API Key，适合直接在本地环境跑。
2、它遵循通用 SKILL.md 格式。具体的放置目录（如 Claude Code 的 skills 目录、Codex CLI 的配置路径、Cursor 的 .cursor/skills）需按你所用工具的文档确认，此处不做断言。
3、安装完成后，在对话里直接提出「去AI味」「说人话」这类要求即可触发，不需要额外配置参数。

典型用法¶

官方资料没有给出可复现的示例命令或输入输出样例，以下用法来自简介中给出的触发条件：

1、把一段 AI 生成的稿子贴给 Agent，并明确说「帮我去AI味」。
2、也可以要求更具体的方向，例如「这段客服回复太书面了，改得说人话一点」。
3、Agent 加载该 Skill 后，会按上面七类问题逐项检查并改写，再返回修改稿。

需要区分的是：这个 Skill 输出的是改写后的文本，不是量化的「AI 味评分」。

适用场景与注意¶

适合的读者：经常用模型批量产出公众号、内部稿件、客服回复、产品文档，又不愿意让机器腔直接上线的团队或个人。

需要注意的地方：

1、规则是通用的。专业领域里一些看起来像「AI 味」的表达（比如技术文档里的固定术语）可能被误判，改完要人工过一遍。
2、它解决的是腔调问题，不是事实问题。如果原文本身有数据错误或编造成分，这个 Skill 不会帮你改对。
3、职业专项规则的实际效果取决于各职业词表的维护情况，抓取资料未展示细节，建议先拿自己行业的样本试一次再决定是否批量用。
4、SkillHub 页面显示安装数为 0，说明它更偏向小范围使用，遇到问题建议直接在官方地址反馈给发布者。

结尾¶

AI味去除做的事很有限：把「像模型写的」改成「像人写的」，覆盖词汇、句式、标点、结构、连接词、情感告知、结尾七个层面。它不能替人思考，但能省下反复打磨语气的时间。如果你手上正有一批需要去腔的稿子，可以从官方地址开始试：https://api.skillhub.cn/user_e892ecf2/zlzy12301127