[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-93170":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":9,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":10,"forks":11,"watchers":12,"openIssues":13,"contributorsCount":13,"subscribersCount":13,"size":13,"stars1d":13,"stars7d":13,"stars30d":14,"stars90d":13,"forks30d":13,"starsTrendScore":13,"compositeScore":15,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":16,"archived":17,"fork":17,"defaultBranch":18,"hasWiki":17,"hasPages":17,"topics":19,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":30,"readmeContent":31,"aiSummary":32,"trendingCount":13,"starSnapshotCount":13,"syncStatus":12,"lastSyncTime":33,"discoverSource":34},93170,"speak-human-tw","Raymondhou0917\u002Fspeak-human-tw","Raymondhou0917","「說人話」：繁體中文的去 AI 味改寫 skill。抓 38 種 AI 寫作痕跡，順手校正中國用語與半形標點，給 Claude Code \u002F Codex \u002F Cursor 用。",null,496,59,2,0,246,55.33,"MIT 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src=\"assets\u002Freadme\u002Fspeak-human-tw-light-visuals-banner-v1.png\" alt=\"說人話 speak-human-tw：繁體中文的去 AI 味改寫 skill\" width=\"820\">\n\n\u003Cbr>\n\n\u003Ctable>\n\u003Ctr>\u003Ctd align=\"left\">\n\n🤖  AI 幫你把稿子寫好了，你自己讀一遍卻覺得哪裡怪，但又說不出來哪裡怪？\u003Cbr>\n📮  電子報資訊全對，讀起來卻像新聞稿，不像你在跟讀者講話？\u003Cbr>\n😮‍💨  每次都要一句一句抓「這句好 AI 味」，叫它重寫，改到最後比自己從頭寫還累？\n\n\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n### ✨ 這些，`說人話.skill` 都能解決。\n\n\u003Cbr>\n\n一個專門校對繁體中文的 skill：抓出 35+ 種 AI 中文寫作痕跡，順手把中國用語和半形標點改成台灣的寫法，改寫成讀起來像人寫的版本，還附一份交稿前能自己打分數的檢核表。\n\n給 Claude Code、Codex、Cursor 和任何能讀 Markdown 的 AI agent 用。\n\n**內容創作 · 行銷文案 · 日常辦公** —— 電子報 · 社群貼文 · 銷售頁 · 客服回信 · 簡報 · 公告 · Email\n\n\u003Cbr>\n\n**先保住事實 → 再清掉 AI 味 → 最後才加人味**\n\n不是把你的稿子洗成機器人，是把 AI 味洗掉、把你洗回來。\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n---\n\n### 應用說明：真人手寫 vs. AI 代寫辨識\n\n\u003Ctable width=\"100%\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"50%\" valign=\"top\" align=\"center\">\n\n**案例一：2024 年手寫電子報 → 那年根本沒有 AI 幫忙。丟進去使用 \u002Fspeak-human-tw，它說沒有 AI 痕跡，感動。**\n\n\u003Cimg src=\"assets\u002Freadme\u002Fspeak-human-tw-case-real-newsletter-2024.jpg\" alt=\"說人話 skill 檢查 2024 年真人手寫的雷蒙週報，判定不用改\" width=\"100%\">\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"50%\" valign=\"top\" align=\"center\">\n\n**案例二：AI 代寫的回覆 → 抓到 6 處 AI 味＆提供建議修改方向**\n\n\u003Cimg src=\"assets\u002Freadme\u002Fspeak-human-tw-case-ai-comment-reply.jpg\" alt=\"說人話 skill 檢查 AI 代寫的 YouTube 留言回覆，逐條列出 6 處 AI 味\" width=\"100%\">\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n**這個對比只能證明一件事：同一份 skill，能助你分得出 AI 味，它不代表你可以拿來當「萬用內容寫作」skill 用。**\n\n它做的是校對，不是創作：拿一篇你已經寫好的稿子，抓出裡面的 AI 常見寫作模式，列出「哪裡可以怎麼改」的建議，要不要採用、怎麼改，還是你自己拍板。\n\n**正確應用是先用你自己的風格寫初稿 → 用說人話抓 AI 味、拿改寫建議 → 自己判斷取捨、補回你的經驗和語氣，這樣才算定稿。** \n📌 完整說明見下方[〈在你的寫作流程中，適合在哪個位置？〉](#-在你的寫作流程中適合在哪個位置)。\n\n---\n\n## 說人話，能把你的 AI 味，改成什麼樣？\n\n### 社群貼文：emoji 轟炸＋勸誡收尾\n\n**改寫前**\n\n> 🚀 重磅消息！AI 寫作工作坊正式上線啦！💡 這不僅僅是一堂課，更是一場思維的革命。與其在原地焦慮，不如現在就出發。畢竟，機會永遠留給準備好的人，不是嗎？🔥\n\n**改寫後**\n\n> AI 寫作工作坊開放報名了。三個小時，教你三件事：怎麼讓 AI 抓到你的語氣、怎麼建自己的改稿流程、怎麼把重複的產文工作自動化。上一梯 40 個名額，三天就額滿，這梯加開到 60 個，別錯過了。\n\n### 電子報：價值上升詞＋解說導引句\n\n**改寫前**\n\n> 值得注意的是，上個月我們進行了一次意義深遠的實驗——把電子報的發送時間從週五早上改到週日晚上——這個決定標誌著我們對讀者行為的重新思考。\n>\n> 結果，開信率從 31% 掉到 14%。這個數據深刻地印證了內容產業瞬息萬變的本質，也提醒我們：真正的成長不是盲目嘗試，而是持續學習。\n>\n> 把這些數字擺在一起，你會讀到一件很重要的事：讀者的習慣比我們想像的更頑固。\n\n**改寫後**\n\n> 上個月我們做了一個實驗：電子報從週五早上改到週日晚上發。\n>\n> 結果開信率從 31% 掉到 14%。\n>\n> 讀者的習慣比我想像的頑固。你們就是習慣週五早上配咖啡看信是吧。好，那我下一期改回週五發，然後把「發送時間」正式排進 A\u002FB 測試清單，用數據說話，不能在自以為我喜歡週日看就改到週日。\n\n### 台灣在地化：中國用語校正改寫\n\n**改寫前**\n\n> 這個視頻的質量真的很高，信息量很大，博主講得特別接地氣。\n\n**改寫後**\n\n> 這支影片品質很高，資訊量很大，創作者把抽象概念講得很生活化。\n\n更多場景（銷售頁、客服回信、公告）的完整 before\u002Fafter 見 [references\u002Fexamples.md](references\u002Fexamples.md)。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"assets\u002Freadme\u002Fspeak-human-tw-bento-demo-final.jpg\" alt=\"說人話在社群貼文、文章撰寫、Email 與行銷文案中偵測 AI 味並提出改寫建議\" width=\"100%\">\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRaymondhou0917\u002Fspeak-human-tw\u002Fstargazers\">\n    \u003Cimg src=\"assets\u002Freadme\u002Fspeak-human-tw-ui-buttons-star-fork.webp\" alt=\"覺得說人話有用，幫我點一顆星\" width=\"100%\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n## 30 秒上手\n\n**Claude Code**：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRaymondhou0917\u002Fspeak-human-tw.git ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fspeak-human-tw\n```\n\n裝好後在對話裡說「幫這段去 AI 味」「這段好 AI，說人話」就會自動觸發。\n\n**Codex（單次使用）**：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRaymondhou0917\u002Fspeak-human-tw.git && cd speak-human-tw\ncodex exec -C . \"讀取 .\u002FSKILL.md，按規則改寫以下文字，這次直接套用不用先問我：（貼上你的文字）\"\n```\n\n**只想先看問題、不要改稿**：指令加一句「先標問題不要改」，會切到 annotation mode，只列出 1 到 5 個問題點。\n\n各平台完整安裝方式（含 Cursor、symlink 跟隨更新）見下方[安裝](#安裝)。\n\n### 第一次用會遇到的事：它不會直接改你的稿\n\n預設行為是**兩輪**，不是一輪：\n\n1. **第一輪**它只給你一張編號清單，每一條寫明：在哪一行、原句是什麼、為什麼要改（對應哪一種 AI 痕跡）、建議改成什麼。列完問你一句「以上 12 處有什麼地方是你覺得需要修改的嗎？」然後停下來。\n2. **第二輪**你回「都改」「4 跟 8 不用，其他都改」「只改第 3 條」，它才動筆，也才會寫進你的檔案。\n\n這是刻意的。改稿工具最危險的不是漏改，**關鍵在於你還沒看清楚它想幹嘛之前就把你的原稿蓋掉了**。你沒勾的它不會「順便」一起改。\n\n不想要這關的話，在指令裡明講「不用列清單，直接幫我改」就會跳過。**非互動情境**（`codex exec`、CI、排程）它會自動偵測沒有人能回答問句，直接套用並在跑完後給你一份「原句／為什麼要改／改成了什麼」的事後摘要，方便你用 `git diff` 回溯。\n\n## 它怎麼改\n\n一句話原則：**先保事實，再去 AI 味，最後才加人味。**\n\n固定六步：\n\n1. **判情境**：社群貼文／電子報／銷售頁／客服回信／辦公文書，五種情境力度不同。社群改輕保留口語感，銷售頁改重但 CTA 力道不能弱\n2. **鎖保護清單**：價格、優惠碼、專有名詞、連結、真名與引號原話、退費承諾先圈起來，改寫全程不動\n3. **判範圍**：長文（約 1000 字以上）不擅自縮水，建議盡量逐句對應；整句空話也是清單裡的一條，說明「為什麼刪了不丟資訊」，由你拍板\n4. **逐類改寫**：35+ 種痕跡逐類處理，模式優先、詞表兜底；台灣用語檢查同步跑\n5. **保真回讀**：保護清單逐項核對，每個資訊點可追溯，不新增原文沒有的事實\n6. **交稿前自評**：長文用 5 維 50 分制打分，低於 35 分不交稿\n\n### 檢測的 35+ 種 AI 痕跡\n\n| 分類    | 數量  | 例子                                                                                                                 |\n| :---- | :-- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| 內容類   | 9   | 誇大意義（標誌著、奠定基礎）、模糊歸屬（業界專家認為）、幻覺引用、公式化前景段、立場真空（各有優缺點、因人而異）                                                           |\n| 語言句式類 | 12  | 「不是 A 而是 B」堆疊、排比三段式、解說導引句、假推論（這意味著）、勸誡反問收尾、說教深度腔（說到底、本質上）、金句公式（X 是 Y 的 Z）、假坦白鉤子（說真的、老實說）、戲劇性短句轟炸、公式化開場（在當今瞬息萬變的時代） |\n| 風格版面類 | 8   | 破折號過密、粗體轟炸、emoji 堆疊、編號切碎段落（首先／其次／最後）、表格誤用                                                                          |\n| 溝通殘留類 | 7   | 「希望這對你有幫助」、諂媚開場、罐頭結尾（總的來說、綜上所述）、知識截止免責、模板佔位文字、預告式導言                                                                |\n| 工具痕跡類 | 2   | `utm_source=chatgpt.com`、`turn0search` 佔位碼、Markdown 標記錯置                                                           |\n\n完整清單與範例句見 [references\u002Fpatterns.md](references\u002Fpatterns.md)。台灣在地化層（60+ 組中國用語對照、全形標點、引號規則）見 [references\u002Ftaiwan-localization.md](references\u002Ftaiwan-localization.md)。\n\n---\n\n## 📌 在你的寫作流程中，適合在哪個位置？\n\n用 AI 寫作可以拆成兩件事：\n\n| 讓 AI 做的             | 不該讓 AI 做的           |\n| :------------------ | :------------------ |\n| 架構設計、初稿撰寫、資料整理、大綱生成 | 決定立場、選擇語氣、產生比喻、寫出金句 |\n\n問題出在中間那道縫：AI 起草的時候，會順手把兩欄一起交給你。\n\n要完成一整篇文章、電子報、貼文，得靠你自己的 `Content Writing Skill` —— 每個人說話的偏好不一樣，這件事沒辦法通用，只能自己訓練：你的經驗、觀點、故事、平常講話的用詞和口吻，你不教它，它永遠不會知道。\n\n不先講清楚這件事，很容易被誤用成「萬能寫作 skill」：改出來的東西表面上乾淨，實際上還是八股文、還是滿滿的違和感，因為裡面沒有你的觀點跟故事，只是把明顯的套路刮掉而已。\n\n**這個 skill 做的就是把右欄從稿子裡刮掉，讓左欄留下來。**\n\n但刮乾淨只是及格線。無菌、沒有觀點、每句都正確的文字，跟 AI 生成的一樣容易被認出來。所以 [references\u002Fhumanize.md](references\u002Fhumanize.md) 定義了改完之後往哪裡拉：允許不收尾、允許立場隨時間改變、允許岔題。這些是 AI 寫不出來的東西，因為它沒有過去，也不敢承認自己不確定。\n\n硬界線只有一條：**人味是作者的，不是工具的。** 作者沒說過的故事、立場、轉折，它不准替你發明，只能留下「（需作者補充）」的標註。編出來的「我以前錯了」比原本那句空話糟糕得多：空話只是無聊，假故事是說謊。\n\n至於為什麼要在乎：Google 看的從來就是讀者行為，有沒有讀完、有沒有立刻關掉。讀者關掉一篇文章，通常跟資訊對不對無關，是讀了三行覺得「這人好像不在」。\n\n### 技能來源＆使用場景建議\n\n中文圈已經有做得很好的方案，我們補的是不同的一塊：\n\n- **知識源**：主要整理自[中文維基百科「AI生成文的特徵」](https:\u002F\u002Fzh.wikipedia.org\u002Fzh-tw\u002FWikipedia:AI生成文的特徵)（WikiProject AI Cleanup 社群為了清理 AI 條目持續更新的第一手觀察）與[朱宥勳的「AI腔」句型分析](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=9uuX6cb81C8)\n- **場景**：專注在電子報、社群貼文、銷售頁、客服回信、辦公文書。\n- **語言**：從頭以繁體中文與台灣用語校準，內建中國用語檢查。不是單純簡轉繁\n- **實戰驗證**：核心規則來自 3 年多的真實改稿紀錄：哪些 AI 習慣被人類編輯反覆抓出來，全部進了規則和評測集\n\n## 評測\n\n[evals\u002Fbenchmark.md](evals\u002Fbenchmark.md) 目前 40 條用例：26 條 SF（該改必中）＋ 14 條 SNF（不可誤殺）。SNF 專門保護容易被誤殺的情況：有事實撐著的排比、有來源的數據、金流制式條款、長文節奏句、被討論的 AI 味詞、有選擇條件的「用 A 或用 B」。\n\n判分含「不換湯」規則：刪掉「標誌著」卻補上「象徵著」，記失敗。跑法見 [evals\u002Frun-eval.md](evals\u002Frun-eval.md)。\n\n**評測保證什麼、不保證什麼**：這 40 條驗的是「該改的有改到、不該動的沒被動、沒有換湯不換藥、事實一字沒漂」。**沒有任何一條在測「改完更有人味」**——人味沒辦法自動判分，硬要打分數就會變成另一種公式。那部分靠 [humanize.md](references\u002Fhumanize.md) 的正向目標和你自己的判斷，這個專案不宣稱它可量化。\n\n## 安裝\n\n| 平台 | 文件 |\n| :-- | :-- |\n| Claude Code | [install\u002Fclaude-code.md](install\u002Fclaude-code.md) |\n| Codex | [install\u002Fcodex.md](install\u002Fcodex.md) |\n| Cursor | [install\u002Fcursor.md](install\u002Fcursor.md) |\n\n核心只需要 `SKILL.md` 一個檔案（lite）；要完整的 35+ 種痕跡、台灣用語表和誤殺防護，帶上 `references\u002F` 完整包（full）。\n\n## 常見問題\n\n### 為什麼它不直接改，要先問我？\n\n這是刻意的，因為你的原稿比它的建議值錢。完整流程見上面的[〈它不會直接改你的稿〉](#第一次用會遇到的事它不會直接改你的稿)。不想要這關就說「不用列清單，直接幫我改」；非互動情境（`codex exec`、CI、排程）它會自動跳過確認、改完給事後摘要。\n\n### 這是拿來騙 AI 偵測器的嗎？\n\n不是。目標是讓文字真正讀起來更好：更具體、更誠實、更像一個具體的人在說話。最好的「去 AI 味」是文字裡有真實的思考。\n\n### 改完會變成某個人的風格嗎？\n\n不會。這個 skill 把稿子洗乾淨，不會替你注入人設。「去 AI 味」和「有個人風格」是兩件事：前者是及格線，後者要你自己（或你專屬的風格 skill）來加。\n\n### 簡體中文能用嗎？\n\n規則大多通用，但台灣在地化層（用語對照、全形標點慣例）是為繁體中文台灣讀者設計的。簡中場景建議用 [MrGeDiao\u002Fshuorenhua](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrGeDiao\u002Fshuorenhua)。\n\n### 會不會把我的銷售頁改到沒有轉換力？\n\n不會。銷售頁情境明文規定：CTA 力道與急迫感是功能不是 AI 味，價格、優惠碼、期限、退費條款在保護清單裡一字不動。評測集有專門的誤殺防護用例（SNF-01 到 03）盯著這件事。\n\n### 為什麼改完有時還是有點 AI 味？\n\n「清掉明顯套路」不等於「擁有你的個人聲音」。遇到改完仍不自然的案例，用 [bad case 模板](.github\u002FISSUE_TEMPLATE\u002Fbad-case.md)回報，這比 star 更有用。\n\n\n---\n\n## 貢獻\n\n歡迎提 Issue 和 PR：新的 AI 味模式、更貼切的範例句、中國用語對照的補充、評測用例。提交前請先讀 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)，核心判斷只有一個：\n\n> 這是一個「新模式」，還是「現有模式的變體」？\n\n## 參考資源\n\n- [中文維基百科：AI生成文的特徵](https:\u002F\u002Fzh.wikipedia.org\u002Fzh-tw\u002FWikipedia:AI生成文的特徵)：主要知識來源，收錄真實的繁中案例\n- [朱宥勳〈對「AI腔」厭煩了嗎？分析AI生成文字的經典句型〉](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=9uuX6cb81C8)：否定平行結構一節的靈感來源。他的論點比「別用這個句型」更深一層——句型本身是正規的寫作動作（定義＋區分），問題出在濫用造成的審美疲勞，以及讀者容易把「形式正確」誤判成「內容正確」\n- [Wikipedia: Signs of AI writing](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FWikipedia:Signs_of_AI_writing)：英文版原始指南\n- [SEO研究院〈什麼是 AI 味？〉](https:\u002F\u002Fblog.dns.com.tw\u002F2026\u002F05\u002Fai-writing.html)：「AI 起草、人工注魂」的分工框架，以及「公式化開場」這個痕跡的來源\n- [MrGeDiao\u002Fshuorenhua](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrGeDiao\u002Fshuorenhua)：簡體中文去 AI 味的先行者，鎖定工程師與技術文件場景。保護片段、情境分級、SF\u002FSNF 評測的方法論給了很好的參考，本專案把這套方法論帶到繁體中文與內容行銷場景重新設計\n- [blader\u002Fhumanizer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fblader\u002Fhumanizer)、[hardikpandya\u002Fstop-slop](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhardikpandya\u002Fstop-slop)：英文先行專案\n\n所有範例句、詞表、保護清單、情境策略皆針對繁體中文場景原創撰寫，不翻譯、不移植上述任何專案的內容。\n\n## 關於作者\n\n這個 skill 來自[雷蒙（侯智薰）](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRaymondhou0917) 這 3 年多的真實 AI 協作紀錄、寫作模式萃取。我經營「雷蒙三十」，寫數位工作術、AI 應用、一人公司和超級個體的經營模式，這個 skill 本來只是自己用，後來想公開給其他人，花了我好幾個晚上去重新打磨、潤飾和呈現，希望對需要的人有幫助。\n\n► 想認識更多關於我？\n\n- **[生活黑客研究院](https:\u002F\u002Facademy.lifehacker.tw\u002F)**：雷蒙三十的課程站，AI 與數位工作術\n- **[AI Agent 學習資源](https:\u002F\u002Fcc.lifehacker.tw\u002F)**：Claude Code、Codex 的教學與設定包，非工程師也能上手\n- **[免費訂閱雷蒙週報](https:\u002F\u002Flifehacker.kit.com\u002Fai-agent)**：每週一封，寫 AI Agent 怎麼真的用在工作裡\n- **[雷蒙的個人使用說明書](https:\u002F\u002Fraymondhouch.com\u002Flifehacker\u002Fraymond-manual\u002F)**：我做了什麼，快速一頁式認識我\n\n也可以在 [Facebook](https:\u002F\u002Fwww.facebook.com\u002Fraymondhou0917\u002F)、[Instagram](https:\u002F\u002Fwww.instagram.com\u002Fyuiraymond\u002F)、[Threads](https:\u002F\u002Fwww.threads.com\u002F@raymond0917) 上找到我，但最近備課、寫書比較忙，比較少回訊息。\n\n這個 skill 永遠免費。如果它幫你省下改稿的時間，**點顆星**我會很開心；但真正讓它變好的是[回報一個 bad case](.github\u002FISSUE_TEMPLATE\u002Fbad-case.md)，告訴我哪一段改完還是像 AI。\n\n## 授權\n\n[MIT License](LICENSE)。歡迎 fork、修改、提 PR。\n","「說人話」是一個專為繁體中文設計的 AI 文本去機械化改寫工具，核心功能是識別並修正 38 種常見 AI 寫作痕跡（如過度使用價值上升詞、解說導引句、勸誡式結尾等），同時自動校正中國用語與半形標點為台灣慣用格式。技術上以規則驅動為主，輔以輕量語境判斷，不依賴大模型生成，輸出為可審閱的修改建議而非黑箱重寫。適用於內容創作者、行銷人員與辦公族在電子報、社群貼文、客服回信、簡報與公告等需保持真人語氣的場景，作為寫作流程中的校對環節嵌入 Claude Code、Codex、Cursor 等支援 Markdown 的 AI agent。","2026-07-12 02:30:05","CREATED_QUERY"]