Humanizer 是一个面向 Claude Code 与 OpenCode 的写作技能（一份 SKILL.md），作用是把文字里的「AI 腔」去掉，让 AI 生成或润色过的文本读起来更自然、更像人写的。它不是改写引擎或反检测工具，本质是一份高质量的「反 AI 套话」风格编辑指令：依据维基百科 WikiProject AI Cleanup 维护的《Signs of AI writing》指南，归纳出 29 类常见 AI 写作特征（如显著性夸张、规则三连、破折号滥用、谄媚语气、套话过渡、空洞结论等），并给出 before/after 改法。它还支持「声线校准」——喂一段你自己的写作样本，让改写贴合你的句式节奏与用词习惯，而非产出千篇一律的「干净」文本。MIT 开源，安装就是把 SKILL.md 放进技能目录。
来源：README 顶部简介、Overview、29 Patterns 表、Voice Calibration 段、GitHub meta（blader/humanizer，MIT） 查看 GitHub 仓库 →AI 写作的「味儿」已成普遍痛点：到处是「Great question!」「Let's dive in」「not just X, it's Y」、破折号和加粗满天飞、结尾一句「The future looks bright」。这些 tells 让 AI 文本一眼可辨、也拉低质量。Humanizer 把这套问题系统化——基于维基百科社区从上千个真实案例总结的指南，列出 29 类模式并逐一给改法，且能按用户自己的文风改写，定位清晰、即取即用、对所有用 AI 写东西的人都有共鸣。作为一份单文件 Claude Code 技能，它迁移成本几乎为零，累计约 2.05 万星。
来源：README Overview/29 Patterns、Key Insight、GitHub meta（stars 20518、created_at 2026-01-18）覆盖内容、语言、风格、沟通、填充与对冲五大类共 29 种模式，例如：显著性夸张、模糊归因、AI 高频词、系动词回避、否定平行/收尾否定、规则三连、同义词轮换、破折号/加粗滥用、标题 Title Case、emoji、聊天机器人残留语（I hope this helps）、谄媚语气、填充短语、过度对冲、空洞结论等，每类都给 before/after 范例。
来源：README「29 Patterns Detected」各表在第一遍改写后再做一遍「明显 AI 生成」审计与二次重写，专门捕捉首稿里残留的 AI-isms，降低漏改。
来源：README Overview（final audit pass and a second rewrite）提供 2–3 段自己的写作样本，技能会分析你的句式节奏、用词与习惯，再据此改写，输出贴合你个人风格的版本，而不是通用的「干净」文本。
来源：README「Voice Calibration」段规则来源于维基百科《Signs of AI writing》（WikiProject AI Cleanup 维护），该指南由数千个 AI 文本实例观察总结而来，给改写提供了有据可循的依据。
来源：README Overview 与 Key Insight 段项目极简，仓库只有 SKILL.md（核心技能指令）、README.md、WARP.md 与 LICENSE。SKILL.md 是一份可移植的指令文件，描述 29 类 AI 写作特征的识别与改写规则、二次审计流程与声线校准方法。它依赖宿主代理（Claude Code / OpenCode）的技能加载机制运行——把目录放进 ~/.claude/skills/humanizer/ 或 ~/.config/opencode/skills/humanizer/ 即生效（OpenCode 也会扫描 ~/.claude/skills 以兼容，故克隆一份即可两用）。没有运行时代码、无服务端，完全是「指令即能力」。
来源：仓库目录（SKILL.md、README.md、WARP.md、LICENSE）、README Installation 段中心为项目本体，内环 = 核心功能模块，外环 = 关键技术依赖；按 deep.json 中的 core_features 与 tech_stack.key_deps 自动生成
Claude Code 或 OpenCode（宿主代理）维基百科《Signs of AI writing》指南（规则来源）适合所有用 AI 起草或润色文字、但想去掉「AI 味」的人：把 AI 写的邮件、文档、博客、文案改得更自然顺口；统一团队/个人的写作风格（配声线校准）；清理常见 AI tells（套话过渡、谄媚语气、破折号/加粗滥用、空洞结论）以提升可读性与可信感；也可作为写作风格自查清单，帮人手动改稿。对内容创作者、产品/技术写作者尤其实用。
来源：README Usage/Overview、Voice Calibration、29 Patterns 表项目以仓库内容滚动维护，无打 tag 的正式 Release。核心是一份 SKILL.md，包含 29 类模式、二次审计与声线校准。最近一次更新在 2026-04-01。
来源：仓库目录与提交、GitHub meta pushed_at 2026-04-01、created_at 2026-01-18Humanizer 是一份做得相当扎实的「反 AI 套话」写作技能：用维基百科社区总结的 29 类 AI 写作特征做系统化清理，配二次审计与个人声线校准，单文件、零依赖、即装即用，对每天用 AI 写东西又嫌「AI 味重」的人非常实用。它的边界也清楚——这是提示层的风格优化、不是改写魔法，效果随模型与原文而定，规则偏英文语境，且在需要披露 AI 参与的场景应保持诚实。把它当作「给 AI 文字去味、让其更像人写」的随手工具，体验和价值都很到位。
来源：综合 README、规则来源与 GitHub meta 的事实判断