1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | Humanizer |
| 作者/维护者 | blader（个人开发者） |
| 来源链接 | https://github.com/blader/humanizer |
| 许可证 | MIT |
| GitHub Stars | 29,777（GitHub API 实测） |
| Forks | 2,750（GitHub API 实测） |
| 最新版本 | 2.8.2 |
| 安装方式 | Skills CLI / Claude Code 插件市场 / 手动复制 SKILL.md |
2. 功能介绍与亮点
Humanizer 是一个纯 Markdown 编写的写作编辑技能，依据维基百科 WikiProject AI Cleanup 维护的《Signs of AI writing》指南，系统性识别并改写文本中的 AI 生成痕迹。核心能力：
- 33 种模式识别：覆盖内容层（意义夸大、空洞归因）、语言层（AI 惯用词汇、系表动词回避）、风格层（破折号滥用、加粗滥用、标题首字母大写）、沟通层（客套开场白、谄媚语气）与填充/模糊语（“可能潜在地”式过度对冲）五大类，每种模式均附有 Before/After 对照示例。
- 两遍改写流程：先按模式清单改写，再执行一次“这段文字是否仍明显像 AI 写的”复核并二次改写，减少残留痕迹。
- 语气校准（可选）：用户提供 2-3 段自己的写作样本后，技能会分析其句长节奏、用词层级、段落起手方式等特征，将改写结果向该风格靠拢，而非输出千篇一律的“干净”文本。
- 纯提示词实现，无需任何脚本、依赖或 API Key，允许工具范围仅限 Read/Write/Edit/Grep/Glob/AskUserQuestion。
3. 适用场景
所属分类：内容创作与知识管理。
用 Claude Code / Codex 起草文章博客后，需要一键去除 AI 腔调让文字读起来更自然的内容创作者——包括博客/营销文案作者、需要润色 AI 辅助初稿的学生与研究者、以及任何希望发布前给 AI 生成文本做一道“去 AI 味”工序的写作者。
4. 跨 Agent 兼容性
| Agent | 结论 | 判断依据 |
|---|---|---|
| Claude Code | 原生支持 | 提供官方插件市场安装（/plugin marketplace add blader/humanizer），SKILL.md frontmatter 遵循 Claude Code 技能格式 |
| Codex | 支持 | 仓库 AGENTS.md 明确将 Codex 列为示例运行环境，且跨 Agent Skills CLI 支持按 --agent 参数定向安装 |
| OpenClaw | 未验证 | 已抓取材料未提及 OpenClaw，技能本身为纯 Markdown、无 Claude Code 专属依赖，理论上可迁移，但无直接证据 |
| Hermes Agent | 未验证 | 同上，已抓取材料无相关提及 |
5. 推荐理由
依据维基百科 AI 写作特征清单自动改写文本，让 AI 生成的内容读起来更像人写的。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 9 | GitHub 29,777 stars、2,750 forks，并有独立第三方博客评测报道 |
| 可用性 | 10 | 一条命令（npx skills add）或插件市场即可安装；SKILL.md/README 文档详尽含大量示例；近一个月内持续维护；零付费依赖 |
| 安全性 | 10 | 纯提示词/模板类技能，allowed-tools 不含任何 Shell/网络权限；无外联、无需凭据；MIT 开源可审计；第三方自动化安全扫描给出 97/100（安全） |
安全检查清单逐项结果：① 不执行任何 shell 命令，仅声明 Read/Write/Edit/Grep/Glob/AskUserQuestion 工具权限 ② 运行时无网络外发 ③ 不要求任何 API Key 或凭据 ④ 抓取的 SKILL.md/README/AGENTS.md 中未发现可疑指令或 prompt injection 迹象 ⑤ 作者为活跃个人开发者，仓库信息公开透明 ⑥ MIT 许可证，权利义务清晰 ⑦ 最近一次提交发生在近一个月内，维护活跃。唯一提示项：语气校准功能接受用户指定的文件路径作为写作样本来源，若被诱导指向敏感文件存在理论风险，但技能本身不包含任何诱导性措辞。
7. 跟同类 Skills 相比的优势
| 竞品 | 定位 | 与 Humanizer 的差异 |
|---|---|---|
| conorbronsdon/avoid-ai-writing | 审计并重写内容以去除 AI 写作痕迹，官方标注兼容 Claude Code、OpenClaw、Hermes | 同为“去 AI 味”赛道，体量（2,446 stars）与模式库覆盖度不及 Humanizer，但显式标注了更广的跨 Agent 兼容范围 |
| B1lli/remove-ai-flavor-writing-skill | 面向 Codex 的中文“去 AI 味”技能，处理模板句式与虚假互动式结尾 | 专攻中文场景，规则库针对中文网络写作习惯定制；Humanizer 的模式清单源自英文维基百科指南，更适合英文写作场景 |
| Master-cai/Research-Paper-Writing-Skills | 面向 ML/CV/NLP 领域的论文写作技能包，覆盖选题到成文全流程 | 定位是从零构建学术论文初稿，而非改写已有文本的语气痕迹；两者可在“AI 起草论文→Humanizer 去痕迹”的流程中互补 |
8. 用户评价
- Vasu Ghanta（全栈 / React Native 开发者，dev.to 博客作者）：分享了将“in today’s rapidly evolving landscape…“一类模板化 AI 开场白改写为具体、口语化表达的实测对比，并提到自己在使用该技能约两个月后，还基于其开源特性在五分钟内扩展了自定义模式。来源：dev.to 文章
9. 其他补充
版本历史显示该技能持续快速迭代：从 1.0.0 的基础规则集，逐步扩展到 2.8.2 版本的 33 种模式，期间新增了语气校准、二次审计改写、破折号硬性删除、虚构格言公式识别等细化规则，每次版本变更都在 README 中记录了具体改动原因。仓库以 MIT 协议开源，允许用户自行增删检测模式。
10. 安装使用方式
方式一：跨 Agent Skills CLI
npx skills add blader/humanizer
npx skills add blader/humanizer --agent '*' # 安装到所有已配置的 Agent 环境
npx skills add blader/humanizer --agent <agent-name> # 安装到指定 Agent方式二：Claude Code 插件市场
/plugin marketplace add blader/humanizer
/plugin install humanizer@humanizer安装后通过 /humanizer:humanizer 调用。
方式三：手动安装
git clone https://github.com/blader/humanizer.git /path/to/your/skills/humanizer或直接将 SKILL.md 复制到已有技能目录下。
使用方式：安装后直接输入 /humanizer 并粘贴待改写文本，或以自然语言请求“帮我 humanize 这段文字”。如需语气匹配，可先粘贴 2-3 段本人写作样本再提出改写请求。
11. 注意事项
- 检测规则库源自英文维基百科的《Signs of AI writing》指南，主要针对英文写作习惯；处理中文文本时效果未经验证，如需中文场景可关注专门的本地化替代方案。
- 语气校准功能会读取用户指定路径的文件作为写作样本，使用时应避免指向包含敏感信息的文件。
- 该技能仅做文风改写，不判断内容事实是否准确；对法律、技术等对措辞严谨度要求高的文本，SKILL.md 本身也建议保持中性表达而非注入个人化语气，改写后仍建议人工复核。