Humanizer Tool Free

免费工具识别并去除24类AI写作痕迹，注入个人语气，润色单段或单篇文本，保留原意和目标语气。

Install

openclaw skills install @thcjp/humanizer-tool-free

---slug: humanizer-tool-free name: humanizer-tool-free version: 1.0.0 displayName: 文本人性化工具 summary: "面向个人用户的 AI " license: Proprietary edition: free description: '面向个人用户的 AI 生成文本痕迹识别与去除工具. 核心能力:

识别并改写 24 类 AI 写作痕迹
注入个人语气与节奏变化
保留原意与目标语气
单段/单篇文本处理

适用场景:

个人博客/邮件去除 AI 味
单篇文章润色成自然口吻
社交媒体文案人性化

差异化: 免费版聚焦单段/单篇文本去痕与语气注入，提供 24 类痕迹清单，零成本润色. 适用关键词: 去 AI 味, 人性化, 润色, 去痕迹, humanizer, natural writing, ai detection' tags:

写作
文本处理
个人效率
其他工具
工具
效率
电商
高频词
语言
此外
关键
text tools:
read
exec
write homepage: "" category: "Automation"---# 文本人性化工具（免费版）

概述

本工具识别并去除 AI 生成文本的 24 类典型痕迹（夸大意义、推销腔、AI 高频词、三连排比、破折号滥用等），在保留原意与目标语气的前提下注入个人语气与节奏变化。适合单段/单篇文本润色.

核心能力

能力	说明	免费版范围
痕迹识别	24 类内容/语言/风格/沟通痕迹	全覆盖
改写润色	替换 AI 套话为自然表达	单段/单篇
语气注入	观点、节奏、第一人称	基础
原意保留	保持核心信息与目标语气	全程
技术实现要点：核心能力基于`input_params`参数与`output_format`配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过`config_options`进行运行时配置.

核心功能执行

用input_params参数进行配置.

处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

参数配置与调用

用config_options参数进行配置.

处理: 解析参数配置与调用的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回参数配置与调用的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用config_options参数,支持修改/重置/导入操作

结果处理与输出

用output_format参数进行配置.

处理: 解析结果处理与输出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回结果处理与输出的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用output_format参数,支持导出/保存/转换操作 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：面向个人用户的、文本痕迹去除工具、让写作更自然、生成文本痕迹识别、与去除工具等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景一：去除夸大意义与推销腔

text

改写前:
  这款软件更新是公司创新承诺的见证，提供无缝、直观、强大的体验——
  确保用户高效达成目标。它不仅是一次更新，更是生产力革命.
# ...
改写后:
  软件更新增加了批量处理、快捷键和离线模式。早期测试者反馈不错，
  多数人表示任务完成更快了.

场景二：替换 AI 高频词

text

AI 高频词: 此外、关键、深入、强调、持久、增强、培育、凸显、
          交织、关键、景观、关键、展示、挂毯、见证、强调、
          宝贵、活力
# ...
改写前: 此外， Somali 菜肴的鲜明特色是骆驼肉。意大利殖民影响
       的持久见证是面食的广泛采用，展示这些菜肴如何融入传统饮食.
# ...
改写后: Somali 菜肴也包含骆驼肉，被视为美味。面食在意大利殖民
       期间引入，至今常见，尤其在南部.

场景三：注入语气与节奏

text

无魂版（干净但死板）:
  实验产生了有趣的结果。智能体生成了 300 万行代码。一些开发者
  印象深刻，另一些持怀疑态度。影响尚不清楚.
# ...
有魂版:
  我确实不知道该怎么看这个。300 万行代码，在人类大概睡觉的时候
  生成。一半开发者炸了，一半在解释为什么这不算数。真相大概在
  某个无聊的中间地带——但我老想着那些深夜运行的智能体.

快速开始

把待润色文本贴给工具.
工具标注 24 类痕迹命中项.
逐段改写并注入语气.
朗读校验自然度. 响应解析: 完成完成后,查看输出响应确认任务状态。成功时输出包含解析摘要和响应数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误解析章节获取恢复步骤.

示例

痕迹分类速查（节选）：

类别	典型信号
夸大意义	标志性时刻、深远影响、见证
推销腔	坐落于、充满活力、丰富、震撼
AI 高频词	此外、深入、关键、强调
三连排比	创新、灵感、洞察
破折号滥用	——频繁出现
模糊归因	专家认为、业内人士称

最佳实践

只删不够：删掉 AI 套话只是一半，还得注入语气.
节奏要变：短句与长句交替，别每句一样长.
允许复杂情绪：真实人类有矛盾感受，「既惊艳又不安」胜过「很惊艳」.
具体胜过聪明：用具体细节替代模糊赞美.
朗读校验：读出声别扭的地方就是还要改的地方.

常见问题

Q1：改写后意思会变吗？ A：不会。工具保留核心信息，只改表达方式与语气. Q2：免费版能处理长文档吗？ A：单篇可以。批量文档与企业风格库为专业版能力. Q3：能完全躲过 AI 检测吗？ A：工具目标是让写作更自然，不保证躲过任何检测器. Q4：语气能定制吗？ A：免费版提供基础语气注入，定制风格库为专业版能力. Q5：中文文本适用吗？ A：适用。痕迹模式对中英文均有效，改写遵循目标语言习惯.

进阶用法

24 类痕迹全清单

类别	痕迹	典型信号
内容	夸大意义	标志性时刻、深远影响
内容	推销腔	坐落于、充满活力
内容	模糊归因	专家认为、业内人士
语言	AI 高频词	此外、深入、关键
语言	三连排比	创新、灵感、洞察
语言	破折号滥用	—— 频繁
语言	过度形容词	丰富、震撼、宝贵
风格	模板结构	总分总、起承转合
风格	均匀节奏	每句等长
风格	完美无瑕	无口语、无犹豫
沟通	无观点	只陈述不表态
沟通	无情绪	平铺直叙无张力

改写三步法

text

第一步：识别痕迹
  扫描 24 类，标注命中项
# ...
第二步：删套话
  删除夸大意义、推销腔、AI 高频词
# ...
第三步：注语气
  加入第一人称观点、节奏变化、复杂情绪

语气注入示例

text

无魂: 实验产生了有趣的结果。智能体生成了 300 万行代码.
有魂: 我确实不知道该怎么看这个。300 万行代码，
      在人大概睡觉的时候生成。一半开发者炸了，
      一半在解释为什么这不算数.

改写质量自检

朗读不别扭：读出声顺滑，无拗口套话.
像人说话：有口语、有犹豫、有情绪.
信息没丢：核心事实与目标语气保留.
无三连排比：拆掉「A、B、C」式排比.
节奏有变化：短长句交替，不是每句等长.

常见 AI 套话替换表

AI 套话	自然替换
此外	另外 / 还
深入探讨	聊聊 / 看看
至关重要	很关键 / 离不开
值得注意的是	顺便说 / 注意
在当今社会	现在 / 如今
综上所述	所以 / 总之

依赖说明

运行环境

Agent 平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等）
操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖详情

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由 Agent 内置 LLM 提供

API Key 配置

本工具为纯 Markdown 指令，无需额外 API Key

可用性分类

分类: MD+EXEC（Markdown 指令 + 命令行执行）
说明: 通过自然语言指令驱动 Agent 改写文本去除 AI 痕迹

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

已知限制

需LLM支持,无LLM环境不可用
复杂业务场景建议结合人工经验判断
执行效率受模型能力与网络环境影响
当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力

输出格式

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "文本人性化工具处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "humanizer"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}