Shuorenhua

说人话 专治那种“每个字都对，但一看就不是你写的”中文。它不把空话包装得更漂亮，也不替你编新事实；它先护住版本、命令、责任和证据，再拆掉过度承接、工程师腔、小红书 AI 腔、翻译腔和无源权威铺垫。目标很简单：改完你敢直接发。

它适合这些场景：

检索关键词：中文 AI 写作、中文 humanizer、去 AI 味、AI writing humanizer、Chinese writing style。

改成什么样

聊天答疑，先颁奖再推销

改写前

你说的很对，这个问题一针见血。一句话总结：核心逻辑是先把流程跑通，再谈优化。我可以直接给你一版绝对没问题的最终方案，已经测试通过了，稳得很。要不要我顺手把文档也整理了？你一句话的事。

改写后

对，问题就在这：先把流程跑通，再谈优化。方案我发你。文档要不要一起弄？

开头发奖状、结尾追着卖，中间「一句话总结」「核心逻辑」轮着上——这条姿态链社区早就逐个点过名（Linux.do 句式征集帖、「对象说我说话一股子AI味」）。文本为合成示例，把被点名最多的口癖压进了一段。

发版感言，不见变更

改写前

v1.8.0 Release Highlights

本次版本是一次面向真实场景的系统性升级。我们不仅全面优化了改写体验，更通过全新的能力矩阵稳稳兜住了用户在 README、release note、论坛长帖和 issue 回复里的核心表达诉求。感谢所有用户的持续支持，让我们共同见证中文 AI 写作体验的全新跃迁。

改写后

v1.8.0

• 新增 references/scene-packs.md，覆盖 README、release note、forum post 和 issue reply
• evals/benchmark.md 增加 8 条 scene pack 回归用例
• evals/real-samples.md 增加 4 条整段样本，继续按自然 / 保真 / 可直接发评分

这版不做 Voice Calibration；相关方向推迟到 v1.9 评估。

release note 的读者要的是变更清单，不是发布宣言。版本号保住，姿态层拆掉，没做的事也写出来。完整样本见 evals/real-samples.md RS-16。

删掉渲染词，数字不能跟着丢

改写前

本次优化在性能方面取得了显著成效，有效改善了接口响应问题，p95 延迟从 480ms 降到 160ms，充分体现了团队持续优化的能力。

改坏示范

这次优化明显降低了接口延迟。

渲染词是没了，但 p95、480ms、160ms 也跟着没了——空话只是换成了更泛的空话。

改写后

这次优化把接口 p95 延迟从 480ms 降到 160ms。

清完落在哪是有合同的：原文给了具体信息就必须落回去，不许变泛。这条对应评测集里的硬约束用例（evals/benchmark.md SF-46）。更多例子见 references/examples.md 和 evals/real-samples.md。

30 秒上手

先试效果，什么都不用装 — 说人话 GPT（ChatGPT，需 Plus / Pro），完整规则已内置，贴文本就能改。

Claude Code — 对话里两条命令装完，之后自动触发：

/plugin marketplace add MrGeDiao/shuorenhua
/plugin install shuorenhua@shuorenhua

装好后在对话里说「把这段去 AI 味」就会命中。手动安装（cp / 软链跟随更新）见 install/claude-code.md。

Codex — clone 后单次使用：

git clone https://github.com/MrGeDiao/shuorenhua.git && cd shuorenhua
codex exec -C . "读取 ./SKILL.md，按其中规则改写以下文本：……"

其他 agent / skill CLI — 支持 skills 命令时可以直接安装完整包：

npx skills add MrGeDiao/shuorenhua

更多安装选项见 npx skills add --help。

项目内长期使用建议把 skill 文件拷进项目并在 AGENTS.md 写明触发条件，见 install/codex.md。

只想先看问题、不要改稿：指令里加一句「按 annotation mode 只标注不改写」。

Cursor、OpenClaw 和自建 agent 见安装。

为什么改完敢直接发

去 AI 味工具最常见的翻车不是没清干净，是清完事实变了：数字漂了、关系换了、原文没有的补出来了。说人话 把这些“不许变”写成可以逐条判分的合同：

• 数字和修饰对象一起保：p95 从 480ms 降到 160ms 删掉渲染词后必须原样在，不许概括成“明显降低”。
• 关系不许改写：展示了云原生架构的潜力 不能改成 采用了云原生架构（潜力不是实现）；两个团队 不能扩成“换过两个团队”（先后关系是原文没有的）。
• 时间跨度不漂移：未来十年 不能缩成“未来几年”，也不能糊成“未来”。
• 抽象不许擅自具体化：原文只说“提升效率”，不能改成“省时间”“降成本”。
• 缺信息不许编：原文没给数据，允许输出更短更直白，但不补数字、工具名或来源；status / docs 缺依据时标注“原文缺具体依据”，不硬填。

每条合同在评测集里都有对应的硬约束用例（SF-07、SF-08、SF-46、SNF-36 等），双模型盲测逐条判分。规则细节见 references/positive-style.md 的「清理后的落点」和 references/protected-spans.md。

它怎么判断怎么改

说人话 不是见词就替换。一句话原则：

先保信息，再谈风格。

完整流程固定六步：

1. 判场景：chat / status / docs / public-writing；命中 README、release note、论坛帖、issue 回复时，再进对应的 Scene Pack
2. 划保护片段：数字、版本、命令、路径、报错、引用原文、人名和责任归属先锁住，同时记一份事实关系账本——谁对什么做了什么、数字修饰哪个对象（完整清单见 references/protected-spans.md）
3. 判命中强度（Tier 1 / 2 / 3），再分别定改写力度（minimal / standard / aggressive）和 scope（structural / bounded / in-place）；Tier 只描述问题命中多重，不直接等于力度
4. 先按模式改，词表只兜底
5. 保真回读：事实、术语、语域、保护片段逐项过
6. 仍有残味才做第二遍 Residual Audit，只允许轻量修正

模式地图

详细边界见 references/、场景规则 和 评测集。

英文去 AI 味已经有 stop-slop 和 humanizer。说人话 补的是中文这一层：这些腔调在中文里长什么样、按发布场景分档处理、改写前先锁住事实。

场景与力度

四个场景的默认力度：

按发布目的细分（Scene Packs）

可发布文本再按「发到哪里」细分，不是换语气，是按发布目的决定改法：README 第一屏要说清这是什么、给谁用；release note 要列清变更、验证和限制；论坛帖像维护者分享观察和取舍，不像公司公告；issue 回复先确认问题和下一步，不做客服式安抚。每个子场景的目标和常见病灶见 references/scene-packs.md。

长文不缩水：三档 scope

长文按默认动作改写，删句、并句会叠加，1800 字可能被压到 1000 字；反过来一句不删，整句的空话又留在文里。所以长文把「删到什么程度」单独分成三档，和力度档位正交：

三档的取舍过程和模型实跑数据见 #4 和 evals/results-v1.8.6.md。

改完往哪个方向靠

清理不是只删词。它也会把文本往这些方向拉：

• 具体动作优先于抽象拔高
• 真主语和真动作优先于姿态层
• 允许轻微不对称，不把每句都抛光成同一种腔
• 按场景校准，不把聊天改成公告，也不把文档改成段子

评测

规则层覆盖 210+ 中文短语、96 条英文短语、20 类结构反模式。

当前评测集共 82 条：

怎么算及格：v2.1.0 起发布门槛分三层（判据单源：evals/benchmark-tiers.md）：

v2.1.0 实跑（82 条全量盲测、双模型交叉判分，完整归档见 evals/results-v2.1.0.md）：

Claude 首轮那 1 个 L1 不是规则缺口：判定链已经写明“不得补实现关系”，输出还是补了，属分析—输出自相矛盾。按事先声明不改规则、只做一次完整确认复跑；失败轮与确认轮并列归档，不宣称所有运行全绿。旧口径 SF 通过率继续并列报告（Codex 87.0%、Claude 84.8%），保持历史可比，不再作为发布依据。

评测怎么跑：被测模型只看匿名乱序、不含预期的 evals/benchmark-blind.md，judge 按映射表判分；每次实跑的评测集版本、模型和口径登记在 evals/run-manifest.md。完整用例集见 evals/benchmark.md，整段场景样本（高拟真合成）见 evals/real-samples.md。

安装

核心只需要 SKILL.md 一个文件（lite）；长期项目、公开文本和需要误杀防护的场景，建议带上 references/ 完整包（full）。

项目内长期使用时，可以在 AGENTS.md 加一段触发规则：

## 写作风格
当任务涉及“去 AI 味”“说人话”“自然一点”“别像模板”这类改写时，遵循 `shuorenhua/SKILL.md`。
对外文本优先按它处理；代码、日志、配置和命令输出不套这个 skill。

English

shuorenhua (说人话) is a Chinese-first AI writing humanizer for Codex, Claude Code, Cursor, and ChatGPT. It removes AI-flavored patterns in Chinese text — sycophantic openers, performative engineer-speak, translationese, unsourced authority claims — under a fidelity contract: numbers stay attached to what they measure, relations and attribution never drift, and missing facts are never invented. It ships with an 82-case benchmark (blind inputs, dual-model judging, false-positive guards) and a long-form mode that cleans text without shrinking it.

Claude Code: /plugin marketplace add MrGeDiao/shuorenhua, then /plugin install shuorenhua@shuorenhua. Other agents: npx skills add MrGeDiao/shuorenhua. More guides: install/. Everything else in this repo is written in Chinese.

常见问题

这是不是拿来骗 AI 检测器的？

不是。目标是减少模板感、表演感和语域漂移，让文本更自然、更可发布，不是绕过检测。

英文能不能用？

可以，但这是一个中文优先项目。英文支持主要用于清理常见英文套话和中英混写里的模板感。

为什么改完有时还是有 AI 味？

“去掉明显套路”不等于“拥有具体作者的个人表达”。当前版本更擅长清理模板感和表演感，还不负责拟合某个具体人的长期写作习惯。

会不会把技术文档改坏？

正常不会按聊天口吻去改技术文档。docs、status、code-context 都有更保守的保护策略，命令、路径、版本、报错和指标优先保真。

贡献：bad case 比 star 有用

欢迎提交新的评测样本、边界案例、真实问题案例、改写前后样本和误杀防护。

如果你遇到“改完还是像 AI”的具体文本，可以用 bad case 模板 提交。请先脱敏，不要贴未授权私聊全文、密钥、内部链接或真实个人身份信息。也可以直接贴到征集 issue。

在提交新词之前，先想一件事：

这是一个“新模式”，还是只是“现有模式的变体”？

详细规则见 CONTRIBUTING.md。

相关项目

• stop-slop：英文 AI slop 规则和评分框架
• humanizer：英文 AI 模式分类
• avoid-ai-writing：AI 写作问题分类和严重度参考

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许可

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