AI 写的中文，怎么才像人话？

为什么 AI 写的中文一眼就是机器？

最近登上 GitHub Trending 的 KKKKhazix/human-writing（⭐1982）只解决一件事：让 AI 写出的中文读起来像”一个具体的人在说话”，而不是”一份被总结过的报告”。它的形态不是模型，而是一套通用创作与改稿 Skill，开箱即用，可以直接挂到 Claude Code、Cursor、Trae 等 IDE 的 Agent 工作流里。

为什么这个仓库现在火？因为 2026 年大家已经过了”AI 能不能写”的阶段，进入了”AI 写的东西敢不敢直接发”的阶段。公众号、知乎、小红书的作者发现：AI 初稿可用率不到 30%，剩下 70% 全是”综上所述""值得注意的是""在当今时代”这些一眼假的废话。human-writing 通过反 AI 词库 + 风格指纹，把这部分”机器腔”按规则拆掉。

1. AI 中文为什么一眼假？

现象：生成的段落里高频出现”综上所述""值得我们深入思考""在数字化转型的大背景下”。读者扫三行就关掉了。

根因：主流大模型在 RLHF 阶段被训练成”安全、规范、正式”的助手，对”书面公文体”形成强偏好；训练语料里高质量中文以新闻稿、百科、年报为主，进一步固化了模板句式。

解法：human-writing 维护了一份反 AI 词库，收录上百个”机器腔”高频词与替代表达。Skill 触发后会在生成前过滤、生成后替换：

# human-writing 反 AI 词片段
forbidden:
  - "综上所述"
  - "值得注意的是"
  - "在当今时代"
  - "值得我们深思"
replacements:
  "综上所述": ["所以", "总之", "说白了"]
  "值得注意的是": ["注意一下", "有个事", "对了"]

调用方式很简单——把仓库 SKILL.md 贴进 Agent 的 system prompt 即可生效。

2. 怎么让 AI 输出”具体的人”？

现象：让 AI 模仿某个作者的口吻，结果要么”鲁迅风”只剩”破折号 + 短句”，要么完全跑偏成另一个陌生人。

根因：风格不是”几个表面特征”，而是词汇偏好 + 句长分布 + 情绪曲线 + 高频修辞的复合体。普通 prompt 只指定了表层，无法锁定深层语感。

解法：human-writing 用”风格指纹”文件 .human/style.yaml 描述一个人：

persona:
  name: "小红书上班族博主"
  age_range: "26-32"
  vocabulary: ["绝绝子", "真的会谢", "打工人", "摸鱼"]
  sentence_length: "short"
  emotion_curve: "high_open_low_close"
  taboo: ["综上所述", "赋能", "闭环"]

Skill 加载指纹后再写作，输出就会被锁死在这一个人身上。

3. 已有 Skill 怎么叠加去机器味？

现象：很多团队已经在用 Cursor、Claude Code 的写作 Skill，担心引入 human-writing 会冲突。

根因：Skill 系统是模块化设计，但多个 Skill 同时改写”用词风格”时会互相覆盖、初稿被反复重写。

解法：human-writing 提供了 compose_with 接口，让它只接管”生成后改稿”环节，不参与初稿。在仓库 SKILL.md 末尾配置即可：

{
  "skills": {
    "human-writing": {
      "stage": "post-process",
      "apply_to": ["draft", "revision"]
    }
  }
}

这样原 Skill 负责”写得通”，human-writing 负责”像人说”，各管一段。

4. 改稿场景怎么用？

现象：人工润色 AI 初稿耗时长，往往只是替换机器词、调一调句长，重复劳动严重。

根因：润色本质就是”反 AI 词库 + 风格统一”两件事，纯靠人做就成了苦力活。

解法：把 human-writing 当作独立改稿 Skill 喂入：

input: 一段 AI 初稿
output: 替换机器词 + 调整句长 + 注入风格指纹

仓库 README 里直接给了 revise.md 命令，可以对单段跑改稿，也能对整篇文章批量跑。

5. 不同平台风格怎么保留？

现象：同一篇内容发公众号、知乎、小红书，需要三种完全不同的语气；AI 一稿只能产一种。

根因：AI 默认输出”通用公文”，没有平台风格锚点。

解法：在 .human/style.yaml 里为每个平台建一份指纹，运行时切换：

platforms:
  xhs:    { sentence_length: "ultra_short", emoji: true }
  zhihu:  { sentence_length: "medium", tone: "analytical" }
  wechat: { sentence_length: "long", tone: "narrative" }

调用时传 --platform xhs 即可秒切平台语感。

写在最后

human-writing 的核心思路不是”更好的 prompt”，而是把”反机器腔”做成了可声明的工程模块。它不训练模型、不微调、不换 LLM，只在 Skill 层做后处理。这让它和任何 Agent、任何模型都兼容——这才是它不到一个月攒到 1982 颗星、冲上 Trending 的真正原因。

Sources

• GitHub Trending 2026-08-09：KKKKhazix/human-writing
• r/ClaudeAI: “How do you make Claude write less robotic in Chinese?”
• r/LocalLLaMA: Anti-AI-tone writing skill 讨论贴
• V2EX: “AI 写作去机器腔” 板块热门贴
• human-writing Issues #12、#24、#41（风格指纹与平台适配讨论）