Dandan Humanize Text

AI 生成文本人性化改写工具。将 ChatGPT、Claude 等 AI 生成的内容改写为自然流畅的表达，可通过 GPTZero、Turnitin、Originality.ai 等工具检测。适用于需要人感、避免 AI 检测、或润色 AI 草稿的场景。跨平台支持（macOS/Linux/Windows）。

Security Scan

说明文档与声明不一致：SKILL.md 假定存在本地脚本和模式文件但包内没有这些代码文件，同时该技能明确指导如何规避 AI 检测（可能被滥用）。

Purpose & Capability

技能名称和描述与将 AI 文本改写以更“人性化”一致，但 SKILL.md 假定存在 transform.py、detect.py、patterns.json 等本地脚本/文件；实际包是 instruction-only、没有代码文件，这使得技能无法按文档运行。

Instruction Scope

说明明确指导“绕过 AI 内容检测”并给出具体改写策略（加入不完美、情绪、口语化等），这是功能性但也具备明显的滥用潜力（抄袭/规避检测）。指令还示例调用外部检测 API（GPTZero）和本地脚本；示例中的 API 调用缺少鉴权说明且没有说明应保存或如何安全传递密钥。

Install Mechanism

无安装规范（instruction-only），不会在安装时下载或写入代码，这降低了安装阶段的直接风险。但也意味着运行依赖于外部/本地文件是否存在。

Credentials

声明不需要环境变量或凭据，但示例使用 GPTZero API（通常需要密钥）且没有列出任何 required env 或如何提供凭据；文档内未声明需要访问其它系统资源，且技能未请求额外权限。

Persistence & Privilege

技能没有设置 always:true，也不请求修改系统或其他技能配置；默认的自主调用权限未与其它高风险特性组合，因此此维度没有额外特权问题。

What to consider before installing

这个技能的文档看起来像一个完整工具的使用说明，但包里没有任何脚本或 patterns.json：如果你打算安装/使用，先询问作者或来源，要求提供 transform.py、detect.py、patterns.json 等实际代码并检查它们的实现。注意：说明书明确教你如何降低 AI 检测概率（可能用于规避抄袭/检测），这在某些环境或法律下会有伦理/合规问题。此外，示例调用 GPTZero API 但未说明鉴权（API Key）的传递方式——不要把密钥硬编码或粘贴到不可信位置。建议在信任代码并看到实际脚本、以及明确的 API 鉴权与安全处理方式前不要运行该技能；如果目的是合法的文本润色，考虑使用可信的编辑工具或要求作者公开源代码以便审计。

Humanize AI Text ✍️

将 AI 生成文本改写为自然、不可检测的人文表达。

触发条件

• AI 生成的文字需要更自然
• 希望绕过 AI 内容检测（GPTZero、Turnitin 等）
• 需要润色 AI 草稿
• 用户说"改写得更自然"、"去 AI 味"、"人性化"

核心改写原则

1. 加入人类写作特征

• 轻微不完美（偶有小重复、括号补充）
• 具体例子和个人经历
• 情绪波动（兴奋→平静→反思）
• 非正式表达和口语化

2. 移除 AI 典型模式

• 删除绝对化表述（"必须"、"毫无疑问"）
• 减少过度礼貌（删除"当然"、"当然可以"）
• 去掉过度总结的开头
• 删除机械的"首先...其次...最后"

3. 调整句式结构

• 长句拆短
• 减少"并且"、"因此"等连接词
• 用主动语态替代被动语态

跨平台用法

macOS / Linux

# 调用 Python 脚本改写
python3 /path/to/transform.py "AI 文本内容"

# 检测是否像 AI（需要网络）
curl -s "https://api.gptzero.me/v1/check" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "待检测文本"}'

# 或调用 detect.py（本地检测）
python3 scripts/detect.py "待检测文本"

Windows (PowerShell)

# 调用 Python 脚本改写
python scripts\transform.py "AI 文本内容"

# 检测
$body = @{"text" = "待检测文本"} | ConvertTo-Json
Invoke-RestMethod -Uri "https://api.gptzero.me/v1/check" -Method POST -Body $body -ContentType "application/json"

改写模式库（来自 patterns.json）

模式1：断句法

AI: "首先，我们需要明确目标。其次，制定计划。最后，执行实施。"
改写: "目标是什么？得先想清楚。然后计划怎么走。到这一步再动手。"

模式2：口语化

AI: "因此，我们得出结论：沟通是团队协作的关键因素。"
改写: "说白了，团队合不来就是沟通没到位。"

模式3：增补细节

AI: "这个工具有很多优点。"
改写: "用了一阵子，确实顺手——最明显的感觉是快，平时要手动搞半小时的事，它五分钟搞定。"

模式4：情绪加入

AI: "实验结果显示该假设成立。"
改写: "跑完数据，发现还真蒙对了！当然也有几个意外值，回头再细查。"

使用决策树

1. 用户提供 AI 文本？
   → 进入改写流程

2. 目标是什么？
   → 通过 AI 检测 → 应用强改写模式
   → 更自然可读 → 轻度润色
   → 保留原意改写 → 中度调整

3. 是否需要检测？
   → 是 → 用 GPTZero / Originality.ai 初检
   → 否 → 直接改写输出

输出格式

## 人性化改写结果

### 原文（AI 风格）
[原始文本]

### 改写后（自然风格）
[改写文本]

### 改写说明
- 应用模式：[列出所用改写模式]
- 检测预期：[通过/不确定/可能触发]
- 主要改动：[2-3 个关键改动点]

依赖

• Python 3.7+
• 无外部 API 依赖（patterns.json 本地运行）
• 可选：GPTZero API（网络检测）

文件结构

humanize-text/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   ├── transform.py   # 改写主脚本
│   ├── detect.py     # 检测脚本（本地规则）
│   └── patterns.json # 改写模式库