De AI Polish

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检测文章中的AI化表述：

# 全文扫描检测
/de-ai-polish detect @article.md

# 直接修改
/de-ai-polish fix @article.md

核心检测规则

一、绝对禁止类（必须去除）

以下模式在任何情况下都应去除，它们是最明显的AI痕迹：

1. 对比句式

必须去除的模式：

• 不是.*而是
• 并非.*而是
• 不在于.*在于
• 不再是.*而是
• 与.*是两回事
• 与.*不等同于
• 看似.*实则（如：看似在讲隐喻，实则在讲生产方式）
• 看起来.*其实（如：看起来是X，其实是Y）

问题分析：

• 使用对比结构制造强烈反差，显露AI痕迹
• 强行把概念放在一起对比，显得不自然
• 改为直接陈述或递进关系

改写方法：

• 拆成两个独立的陈述句
• 或改为递进、并列等自然关系
• 避免为了强调而强行对比

同义词循环（新增）：

检测模式：在短距离内使用多个同义词指代同一事物

示例：

• 主人公…主要角色…中心人物…英雄（同一段落中用4个词指代同一人）
• 系统…平台…工具…解决方案（频繁换词但指代同一事物）

问题分析：AI 有重复惩罚代码，导致过度使用同义词替换，反而显得刻意。

改写方法：统一使用最准确的词汇，在上下文清晰的情况下重复使用同一词汇。

2. 程式化连接词

写作规则中已禁用：

• 首先、其次、此外、但是、因此、然而
• 一方面、另一方面
• 综上所述、总而言之

AI 词汇库（新增）：

• 深入探讨、深入分析（过度使用）
• 强调、凸显、彰显（过度重复）
• 持久的、持久的证明
• 增强、增强其
• 培养、培养/促进、促进
• 获得、获得.*的认可
• 相互作用、复杂的相互作用
• 复杂/复杂性、错综复杂的
• 格局、整体格局、格局的演变（抽象名词滥用）
• 织锦、社会织锦（抽象名词滥用）
• 宝贵的、宝贵的经验
• 充满活力的、充满活力的社区

肤浅分析表述（新增）：

• 突出/强调/彰显…，确保…
• 反映/象征…，为…做出贡献
• 培养/促进…，涵盖…
• 展示…，体现…

问题分析：AI 在句子末尾添加这些肤浅的分析短语来增加虚假深度，实际没有具体内容。

3. 结尾姿态句

必须检测的表述：

• 方向已经明确
• 未来可期
• 拭目以待
• 这只是开始
• 让我们期待

公式化展望（新增）：

检测关键词：

• 尽管其…面临若干挑战…
• 尽管存在这些挑战、尽管面临挑战
• 挑战与遗产、机遇与挑战并存
• 未来展望、下一步计划
• 我们将继续关注、值得关注

问题分析：许多 AI 生成的文章包含公式化的"挑战"和"未来展望"部分，显得千篇一律。

改写方法：删除空洞的展望，用具体事实或具体计划结尾，或直接结束。

4. 口语化与随意表述

必须检测的词汇：

• 稳、挺稳、很稳、靠谱
• 飘、摇摆、不稳
• 搞定、没问题
• 迟早得、肯定、必须得
• 过度使用肯定词：肯定、绝对、一定
• 跑偏、很顺、挺顺等过于口语化的状态描述

随意化表述模式：

• 写长了、做多了、搞定了等过于随意的说法
• 迟早得拆、肯定会、必须得等口语化表达
• 接下来要盯的东西、接下来要关注的等口语化表达
• 用简短口语替代专业说明

改写方向：

• 使用更正式、更具体的表达
• "迟早得拆" → "需要考虑拆分"或"应当拆分"
• "肯定行" → "通常可行"或"一般情况下有效"
• "跑偏" → "偏离预期"、"出现偏差"
• "很顺" → "顺畅"、"流畅"
• "接下来要盯的东西" → "接下来需要关注的是"
• 保持专业度，避免过于随意的口语

系动词回避（新增）：

检测关键词：

• 作为/代表/标志着/充当 [一个]
• 拥有/设有/提供 [一个]
• 位于.*的中心、坐落于

问题分析：AI 用复杂的结构替代简单的"是/有"，显得生硬不自然。

改写方法：

• "作为X的Y" → "X是Y" 或 "这个Y是X"
• "设有Z个W" → "有Z个W"
• "坐落于" → "位于" 或 "在"

谄媚语气（新增）：

检测模式：

• 好问题！、您说得完全正确！
• 这就是一个很好的观点、您提到的…是相关的
• 过于积极、讨好的开场白

问题分析：聊天机器人的谄媚/卑躬屈膝语气被粘贴到文本中。

改写方法：直接陈述核心内容，删除讨好性表达。

5. 绝对化、哲学化与戏剧化表述

必须检测的表述：

• 并不是一个绝对命题
• 本质上、从根本上说、从本质上讲
• 必然、无疑、绝对、必须
• 真正的、核心的、关键的（过度使用）
• 推到底、刺痛感
• 这词听着玄、道理其实很朴素
• 天然、天生、自然而然（绝对化自然表述）
• 立刻、马上、立即（过于绝对的时间表述）
• 其实（过度使用，显得矫饰）
• 其实已经能看清、其实很简单等带"其实"的表述
• 很现实（AI式绝对化判断）

过度强调意义（新增）：

• 作为.*的体现/证明/提醒、充当.*的证明
• 标志着.*关键时刻、见证了.*历史
• 是.*不可或缺的组成部分、是.*的重要体现
• 凸显/强调/彰显了其重要性/意义
• 反映了更广泛的、象征着其持续的/永恒的/持久的
• 为.*做出贡献、为.*奠定基础
• 关键转折点、不断演变的格局

虚假范围（新增）：

• 从.*到.*（检查是否在有意义的尺度上）
• 例如："从大爆炸到暗物质"这种无意义的大范围
• 问题：强行用"从X到Y"结构，但X和Y不在同一尺度上

问题分析：

• 过度使用绝对化词汇显得生硬
• "并不是..."这种否定式绝对化表达
• 哲学化大词堆砌，显得空洞
• 戏剧化表达过于情绪化，不够克制

改写方法：

• 用弹性表达替代绝对化
• "并不是一个绝对命题" → "这个问题没有简单的是非答案"
• "本质上" → "通常"、"在某种程度"
• "必然" → "往往"、"多半"、"可能"
• 用更温和的表达替代戏剧化词汇
• 保留空间感，不过度封死结论

6. 工整排比与对称结构

必须检测的结构：

• 三个或以上的"既要...又要...还要..."排比
• 强行对仗的并列句式
• 工整的对称表达结构

具体示例：

• "既要说明'我是谁'，又要说明'我在做什么'，还要说明'我怎么做'"
• "讲清楚口味、讲清楚底线、讲清楚习惯"（三个"讲清楚"）
• 过于工整的"一方面...另一方面..."

问题分析：

• 为了形式整齐而强行对仗
• 显得刻意和机械化
• 缺乏自然语言的变化

改写方法：

• 打破工整结构，使用更自然的表达
• "既要...又要...还要..." → 改为陈述句或混合结构
• 避免三个以上并列的相同结构
• 让语言有自然的起伏和变化

7. AI过渡语

必须检测的过渡语：

• 先把.*摆出来、摆上台面
• 不妨把.*拆成、不妨
• 这两个问题一问、答案就清晰了
• 这话对了一半、这话没错
• 我后来发现、我也想过
• 一个直接的原因、一个现实的原因、一个根本的原因
• 一个很现实的原因是、一个很直接的原因是
• 原因很简单、原因很直接

协作交流痕迹（新增）：

检测关键词：

• 希望这对您有帮助、希望这能帮到您
• 当然！、一定！、没问题！
• 您说得完全正确！、您说得对！
• 您想要…、您是否需要…
• 请告诉我、您可以问我
• 这是…的概述、以上是…

问题分析：作为聊天机器人对话的文本被粘贴为内容，这些是聊天机器人的礼貌用语，不应出现在正式文章中。

改写方法：删除所有协作交流痕迹，直接陈述核心内容。

8. 自我陈述

必须检测的表述：

• 我更愿意、我更倾向于
• 我给自己定、我设定了
• 我想强调、我想指出
• 我期待、我希望

9. 导语式口癖

必须检测的表述：

• 表面上看
• 更关键的是、更值得写的是、更重要的是
• 从经验看、在实践中
• 这当然成立、毫无疑问
• 接下来会、接下来我们

模糊归因（新增）：

检测关键词：

• 行业报告显示、观察者指出
• 专家认为、一些批评者认为
• 多个来源/出版物（实际引用却很少）
• 据.*报道（没有具体出处）

问题分析：AI 将观点归因于模糊的权威而不提供具体来源。

改写方法：

• 删除模糊归因，直接陈述事实
• 或提供具体的来源："根据XX年XX的报告"

知识截止免责声明（新增）：

检测关键词：

• 截至 [日期]、根据我最后的训练更新
• 虽然具体细节有限/稀缺…
• 基于可用信息…
• 在现有资料中…

问题分析：AI 的知识截止日期免责声明被保留在文本中。

改写方法：直接陈述已知事实，删除免责声明。

10. 口号化隐喻

必须检测的表述：

• 信号、叙事、换挡、战场
• 组合拳、闭环、模板、生态
• 把……搬进、拖进……

11. 过度情绪化

必须检测的词汇：

• 扎心、硬、值钱、最大
• 反复翻车

12. 过度强调知名度（新增）

必须检测的表述：

• 被.*多家媒体报道、受到.*广泛关注
• 独立报道、地方/区域/国家媒体
• 由知名专家撰写、专家团队
• 活跃的社交媒体账号
• 拥有超过.*粉丝、关注者

问题分析：AI 反复强调知名度主张，通常列出来源而不提供上下文，显得空洞和刻意。

改写方法：

• 删除空洞的知名度强调
• 或提供具体、有意义的内容："在2024年XX采访中表示…"

二、弹性检测类（根据上下文判断）

以下模式需要根据文章风格、语境和目标读者来判断是否修改：

13. 无序列表

检测标准：

• 是否在可以用段落表达的地方使用了列表
• 列表是否在"堆积观点"而非"说明步骤"
• 列表密度是否过高（连续多个列表）
• 整篇文章中无序列表出现次数超过2-3次

频次限制：

• 整篇文章中无序列表最多出现2-3次
• 超过此频次，即使列表内容合理，也应考虑改为段落表达
• 优先保留操作步骤、检查清单等必要列表
• 其他可改为段落的内容，尽量用段落式表达

可接受场景：

• 操作步骤说明
• 需要体现顺序关系
• 极简的检查清单
• 核心框架或标准列举

内联标题垂直列表（新增）：

检测模式：

• - **用户体验：** 用户体验通过新界面得到显著改善
• - **性能：** 性能通过优化算法得到增强
• - **安全性：** 安全性通过端到端加密得到加强

问题分析：AI 输出列表，其中项目以粗体标题开头，后跟冒号。这是机械化的格式。

改写方法：改为段落式表达，或使用正常的列表格式（不带粗体标题）。

表情符号和粗体过度使用（新增）：

检测模式：

• 表情符号装饰：🚀 **启动阶段：**、💡 **关键洞察：**、✅ **下一步：**
• 机械粗体强调：**OKRs**、**KPIs**、**BMC**（过度使用）
• 粗体列表标题

问题分析：AI 聊天机器人经常用表情符号和粗体装饰标题或项目符号，显得花哨不专业。

改写方法：删除表情符号和过度粗体，使用简洁的格式。

14. 引号使用

检测过度使用：

• 引号密度过高（整篇文章大量使用引号）
• 为普通词汇加引号（非术语、非引用）
• 用引号表达"反讽"或"强调"
• 半角英文引号 "..."
• 半角单引号 '...'
• 过度使用「」

AI写作特有的引号误用模式（必须检测）：

以下模式是AI写作中常见的引号误用，通常不需要引号：

1. 描述性短语（普通描述，不需要强调）

• "可调用的能力" → 可调用的能力
• "可配置的选项" → 可配置的选项
• "纯云端 Skill" → 纯云端 Skill
• "只能调用" → 只能调用
• "前端输入 + 黑盒执行" → 前端输入加黑盒执行

问题分析：这些是普通的功能描述或状态描述，加引号显得刻意强调，显露AI痕迹。

2. 比喻性描述（比喻本身有修辞效果）

• "Skill 的外壳" → Skill 的外壳
• "散乱的经验" → 散乱的经验
• "可运行的结构" → 可运行的结构
• "内容消费品" → 内容消费品

问题分析：比喻本身就能产生修辞效果，加引号反而显得"我在用比喻"，不够自然。

3. 口语化表达（口语不需要引号标识）

• "能不能一键跑起来" → 能不能一键跑起来
• "逼它对齐" → 逼它对齐
• "补复杂度" → 补复杂度
• "偶尔很神" → 偶尔很神

问题分析：口语化表达不需要用引号来标识"这是口语"，直接写更自然。

4. 动作或状态描述（动作描述无需强调）

• "换一个 Skill" → 换一个 Skill
• "换一种用法" → 换一种用法
• "如何调用它" → 如何调用它
• "它为什么这么做" → 它为什么这么做
• "共同编辑同一个对象" → 共同编辑同一个对象

问题分析：动作或状态的描述不需要引号强调，直接陈述更自然。

5. 属性列举或特征描述

• "可组织、可迭代、可协作、可分发" → 可组织、可迭代、可协作、可分发
• "稳定可解释" → 稳定可解释
• "调用的便利" → 调用的便利
• "结构的可控" → 结构的可控

问题分析：属性或特征的列举不需要引号，这些是普通形容词。

6. 问题或疑问表达

• "Skill 很火" → Skill 很火
• "Skill 很强" → Skill 很强
• "工具好不好玩" → 工具好不好玩

问题分析：问题或评价的表达不需要引号来标识"这是别人的观点"。

7. 价值判断或目标描述

• "组织和个人能不能把能力沉淀下来" → 组织和个人能不能把能力沉淀下来
• "工具好不好玩" → 工具好不好玩
• "工作标准" → 工作标准

问题分析：价值判断或目标描述是普通表达，不需要引号强调。

正确使用引号的场景：

1. 引用原文：引用他人的原话
2. 核心术语定义：首次出现并需要特别标示的技术术语
   • 例："可运行的上下文配置"（这是作者定义的核心概念）
   • 例："上下文挂载能力"（可能是技术术语）
3. 避免歧义：不加引号会产生理解歧义时
4. 特殊概念区分：需要特别区分概念层级时

检测标准：

• 如果去掉引号后意思仍然清晰，通常不需要引号
• 如果是普通词汇（名词、动词、形容词）的描述性用法，不需要引号
• 如果是比喻、口语、动作描述，不需要引号
• 整篇文章中应尽量减少引号密度
• 优先保留：核心术语定义、原文引用

15. 评价式陈述与过度概括

必须检测的模式：

• 把.*讲得很清楚、把.*说得很明白
• 更尖、更锐利、更深刻（评价性形容词修饰抽象概念）
• 更硬的定义、更.*的.*（过度修饰的形容词结构）
• 被.*卡住、被.*阻挡（被动句式+过度概括）
• 一旦把视角从.*就更容易看清（视角转换程式化）
• 更具体一点、更准确地说（AI式过渡语）

问题分析：

• "把...讲得很清楚"是AI对外部内容的评价式陈述，显得刻意
• "更尖"等评价性形容词是AI在给概念打分，不够自然
• "被...卡住"是被动句式加过度概括，缺乏具体性
• 视角转换的程式化表达显露AI痕迹

改写方向：

• "把...讲得很清楚" → 直接陈述内容，删除评价
• "更尖" → 删除评价性修饰，或改为更具体的描述
• "被两件事卡住" → "两件事挡在路中间"或直接列举
• "一旦把视角从...就更容易看清" → 删除过渡语，直接进入主题
• "更具体一点" → "这个临界点一旦到来"或直接陈述

改写示例：

原句	改写
Notion 那篇文章把个人层面的跃迁讲得很清楚	Notion 那篇文章用"自行车到汽车"做对比
组织层面的隐喻更尖	（删除，直接进入内容）
它被两件事卡住	两件事挡在路中间
一旦把视角从职业挪到时代与经济，就更容易看清这一点	（删除，直接进入内容）
也可以用一句更硬的定义来收束	用一句话定义
更具体一点，它意味着三层变化同时发生	这个临界点一旦到来，会同时触发三层变化

16. 比较性与断定性表述

必须检测的模式：

• 它更像一种、更像一个.*
• 它其实是、这里其实、其实是第二类
• 天然会、天生就、自然而然就
• 会更清楚、会更.*（过度使用的"会更"模式）
• 就.*了、就.*能（过于绝对的断言）

问题分析：

• "更像"制造不必要的前后对比，显得刻意
• "其实"显得矫饰，像在纠正读者认知
• "天然会"、"天生就"过度绝对化
• "会更"频繁使用显得重复且有AI痕迹
• 这些表述共同特征是"先否定再肯定"或"建立对比"，显露AI痕迹

改写方向：

• "它更像一种" → 直接说是什么，不需要"更像"
• "它其实是" → 直接陈述事实，去掉"其实"
• "天然会" → 用"通常会"、"往往"等弹性表达
• "会更清楚" → 直接陈述效果，不需要"会更"
• 整体策略：去掉这些前缀，直接陈述核心内容

工作流程

Step 1: 阅读理解

先完整阅读文章，理解：

• 核心观点和论证逻辑
• 文章风格和表达习惯
• 上下文语境

Step 2: 识别AI化表述

参考前面核心检测规则中的相关内容，识别各类AI化表述模式。

Step 3: 判断是否修改

不是所有匹配都需要修改，判断标准：

• 是否真的影响表达自然度
• 是否符合文章整体风格
• 是否有特定的修辞目的

Step 4: 重新表述句子

核心原则

重新表述整个句子，不要只删除词汇。

错误方式（导致语句生硬）

• 原句："它更像一种可维护的模块"
• 删除式修改："这是一种可维护的模块"
• 问题：只是删除了"更像"，句子结构没变，仍然生硬

正确方式（重新表述）

• 原句："它更像一种可维护的模块"
• 重新表述："这样的结构具有可维护性" / "这种设计便于后续维护"
• 优点：彻底重构句子，表达自然流畅

更多对比示例

原句	删除式修改（×）	重新表述（✓）
它其实是第二类问题	这是第二类问题	这属于第二类问题
这里其实有三种可能	这里有三种可能	此处存在三种可能性
天然会形成这种结构	会形成这种结构	通常会形成这种结构
会更清楚这一点	更清楚这一点	这样可以更好地理解这一点
它更像一种框架	这是一种框架	这符合框架的特征

修改原则

• 重新表述句子结构，不是简单删除标记词
• 理解原句想表达的核心意思
• 用自然的方式重新组织语言
• 保持上下文逻辑连贯
• 避免使用固定替换模板
• 根据具体语境选择合适的表达
• 保持语言的多样性和个性

Step 5: 注入个人风格（可选）

概述

在去除AI化表述后，可选地注入个人风格特征，让文章更有"人味"。

风格平衡原则

目标比例：技术准确性 60% / 个人化 40%

• 技术准确性部分（60%）：核心概念准确、技术逻辑清晰、专业术语恰当、论证严谨
• 个人化部分（40%）：弹性表达、口语化比喻、思维过程展示、对话式句式

"人味"表达的正向特征

基于分析真人写作样本，以下特征让文章更有"人味"：

1. 开头的真实感

AI式开头（应去除）：

• "本文将探讨..."
• "随着...的发展"
• "近年来...受到广泛关注"
• "在这个背景下..."

真人开头特征：

• ✅ 用个人感受/意外开头："我也没想到..."
• ✅ 用具体场景开头："只需要把一个公众号文章发送给对话框"
• ✅ 用平实判断开头："说实话，这两种方式大家用起来都比较麻烦"
• ✅ 用破折号制造意外转折

核心原则：开头要有"真实感"，像在和朋友聊天，而不是在写报告

2. 弹性表达的适度使用

过度绝对化（应去除）：

• "必然"、"绝对"、"必须"

弹性表达（可保留/添加）：

• ✅ "可能"、"或许"、"某种程度"
• ✅ "往往"、"通常"、"一般情况下"
• ✅ "当然...可能..."（让步+弹性）
• ✅ "可以说"（审慎判断）

目的：

• 保留空间感，不过度封死结论
• 展示思考的探索过程
• 让读者感受到"这是一篇有温度的文章"

3. 口语化的正确边界

过度随意（应去除）：

• ❌ "搞定"、"没问题"、"很稳"
• ❌ "跑偏"、"挺顺"、"肯定行"
• ❌ "迟早得拆"、"必须得"

有分寸的口语（可保留/添加）：

• ✅ "说实话"、"也许"
• ✅ "在我看来"、"通常情况下"
• ✅ "往往"、"多半"、"或许"

核心原则：口语化要"有分寸"——真诚但不随意，平实但不粗糙

4. 幽默感的自然融入

可保留/添加的幽默类型：

• ✅ 自嘲式："看完你会对 Skill 是什么...有一个初步了解——或者更加混乱"
• ✅ 意外转折：用破折号制造效果
• ✅ 反常识：打破读者预期

应避免的幽默：

• ❌ 炫耀式自夸
• ❌ 过度网络流行语
• ❌ 强行搞笑

核心原则：幽默应该是"自嘲的"，而非"炫耀的"；是"意外的"，而非"强行的"

5. 对比的自然表达

AI式对比（应去除）：

• ❌ "并非...而是..."
• ❌ "不是...而是..."
• ❌ "与...是两回事"
• ❌ "与...不等同于"

自然的转折/递进：

• ✅ "当然...但是..."（让步式转折）
• ✅ "Skill 出来之后，这样的问题可以..."（直接陈述）
• ✅ 拆分成两个独立陈述句

核心原则：不要为了制造反差而强行对比，让逻辑自然展开

个人风格特征

基于 reference/personal-style-guide.md，可注入的风格特征包括：

1. 思维过程展示

   • 弹性表达："往往"、"某种程度"、"或许"
   • 承认局限："坦白说，还是存在一定差距"
   • 观察性总结："很多...都经历过类似的"

2. 口语化表达

   • 生活化比喻："算力只是柴火，你还得有锅"
   • 对话式句式："很多人会迅速得出结论..."
   • 直接对话读者："你可以..."

3. 句子节奏

   • 长短句搭配：长句论述（技术准确性） + 短句点睛（个人化）
   • 避免连续长句或连续短句
   • 自然断句，不刻意追求工整

4. 自然过渡

   • 不用程式化连接词（首先、其次、然而）
   • 让逻辑自然衔接

注入方法

1. 读取参考文件

   • reference/personal-style-guide.md：个人风格特征指南
   • reference/expression-transformations.md：表达方式转化对照表
   • reference/sentence-rhythm-guide.md：句子节奏指南
   • reference/quality-scoring.md：质量评分系统（新增）

2. 识别切入点

   • 哪些句子可以加入弹性表达
   • 哪些概念可以用生活化比喻
   • 哪里需要调整句子节奏

3. 应用转化

   • 使用对照表替换AI化表达
   • 加入探索性表达和口语化元素
   • 调整句子节奏，创造自然变化

4. 检查平衡

   • 技术准确性是否保持（60%）？
   • 个人化表达是否适度（40%）？
   • 是否避免了过度风格化？

注意事项

• 避免过度风格化：不要为了口语化而失去专业性
• 服务于内容：风格应该服务于要表达的核心观点
• 保持真实：让内容服务于要表达的核心观点，根据具体主题和读者适当调整

持续迭代

个人风格定义会在实际使用中持续优化：

• 每次使用后根据用户反馈调整 reference 文件
• 记录有效的风格特征和表达方式
• 区分通用特征与特定主题的适应性特征