1. 项目概述为什么我们需要一个“说人话”的工具如果你和我一样每天都要和 ChatGPT、Claude、Codex 这些大模型打交道那你一定对下面这种文本不陌生“我已经把差异收窄了根因基本坐实和我刚抓到的现象也对上了。接下来做一个更硬的排除法稳稳兜住落盘之后就能收口了。”或者当你只是想让它帮你润色一段产品介绍时它给你来一句“在当今快速发展的人工智能时代如何打造一个真正赋能开发者的工具已经成为业界不容忽视的关键议题。”读起来是不是感觉怪怪的明明每个字都认识但组合在一起就透着一股子“不是人味儿”。前一种像是刚开完站会的 SRE 工程师在跟你聊晚上吃什么后一种则是标准的“AI 腔”八股文空洞无物。这就是我们每天面对的困境AI 生成的文本技术上可能没错但充满了“表演感”、“套话”和“语域漂移”。它不是在“说人话”而是在“表演写作”。这就是MrGeDiao/shuorenhua说人话这个项目要解决的问题。它不是一个简单的同义词替换器也不是要把文本润色得多么华丽。它的目标非常纯粹且实用把 AI 写出来的、带有明显“模型表演痕迹”的中文兼顾英文改回当前场景下一个正常人会说的话。无论是写技术文档、发博客、做状态同步还是日常聊天它都能帮你把那股子“AI 味”压下去让文本变得自然、可信、可以直接发布。我最初接触这个项目是因为在 Codex 里写周报被同事吐槽“你这周报读起来像 GPT 写的”。一开始我不服气但仔细对比了自己写的和 AI 辅助写的发现 AI 确实会不自觉地塞入大量“工程师腔”如收窄、坐实和“承接腔”如“我就在这里接住你”。这些词在纯技术讨论中或许没问题但放到日常沟通里就显得极其别扭。说人话项目精准地捕捉到了这些细微的、新涌现的“AI 口癖”并提供了一套系统化的清洗方案。2. 核心思路拆解它到底在对抗什么要理解说人话的价值首先要明白它对抗的不是几个孤立的“坏词”而是一整套由大模型生成的、不自然的语言“姿态链”和“结构反模式”。传统的“去 AI 化”工具往往聚焦于“赋能”、“闭环”、“抓手”这类上一代的黑话但模型也在进化它们学会了更隐蔽的“表演”方式。2.1 新一代 AI 文本的四大“病症”根据我的使用经验和项目文档的归纳当前 AI 文本尤其是中文的典型问题可以归结为以下几类工程师腔 / SRE 腔这是程序员最容易“中招”的。当你用 AI 辅助 debug 或写方案后它会不自觉地把“收窄范围”、“根因定位”、“兜底方案”、“闭环收口”这类工程术语带入到任何文本中包括生活对话。比如约饭时说“我把选项收窄到了两家”听起来就像在排查线上故障。承接腔 / 情感表演腔这是最让人哭笑不得的一种。模型为了表现“共情”和“支持”会使用“我就在这里稳稳地接住你”、“你不是敏感你只是太久没被稳稳接住了”这类话语。这看似温暖实则是一种“替用户下定义”的越界表演在非心理咨询场景下显得极其突兀和虚伪。执行力表演腔用夸张的动作词汇来渲染一种“我很有干劲”的假象例如“狠狠干一波”、“补一刀”、“拍脑门想一个”、“把问题揪出来”。真正的执行力体现在具体行动和结果上而不是动词的夸张程度。推销式助手腔与平台腔表现为无意义的催促和承诺如“只要你回复我我立马开始”、“你就确认一点你一回复我就上手”。同时还有混合了“小红书体”的 AI 腔如“姐妹们谁懂啊”、“保姆级教程”、“绝绝子”在不合适的场景下过度使用网络流行语。这些“病症”的背后是模型在训练时学习了海量互联网文本其中包含大量低质量、模板化、充满表演性的内容。模型没有真实的人格和场景感因此会机械地组合这些模式产出“正确但怪异”的文本。2.2 “说人话”的解决之道模式识别而非词库替换说人话项目的聪明之处在于它没有采用简单的敏感词过滤。比如“接住”这个词本身并不是坏的在“接住峰值流量”这个技术语境里它完全正确。项目采用的是“模式识别”和“场景判断”。它的核心工作流程可以概括为先保信息再谈风格。具体步骤如下判断场景这是文本用于聊天、技术文档、博客还是公开演讲不同场景的改写力度不同。划定保护片段先锁定那些绝对不能动的内容如代码、命令、路径、报错信息、具体数字、人名、引用原文等。这是保证技术准确性的底线。评估问题强度根据文本中“AI 味”的浓度划分等级Tier。决定改写档位结合场景和强度选择“轻、中、重”不同的改写策略。执行改写优先处理结构反模式如“先宣告再承诺再下定义”的链条再用正向风格目标引导最后用词条库兜底。保真回读与残留复查改写后检查是否误伤了保护片段语句是否通顺是否残留了“开场白腔”、“总结腔”等。这套方法确保了工具不会把一篇严谨的技术报告改得面目全非也不会在轻松的聊天中过度干预。它追求的是“自然”而不是“文艺”或“口语化”。3. 实战部署与应用指南理解了原理接下来就是如何把它用起来。说人话提供了多种集成方式适应不同的工作流。我会结合自己的使用经验详细说明每种方法的实操要点和避坑指南。3.1 方式一Codex / Cursor 单次使用最灵活这是最快捷的尝鲜方式。假设你正在用 Cursor或任何兼容 OpenAI API 的 IDE 插件突然有一段 AI 生成的文本需要“净化”。操作步骤克隆项目到本地。git clone https://github.com/MrGeDiao/shuorenhua.git在需要改写的文本前通过系统指令System Prompt加载SKILL.md的规则。# 假设你在 Cursor 的 Chat 界面可以这样输入指令 # 系统指令$(cat /path/to/shuorenhua/SKILL.md)# 用户输入 改写以下文本让它更自然去掉AI腔 值得注意的是通过本次深度排查我们已经将问题的根因坐实为缓存击穿。接下来我们将实施一个更硬的兜底方案确保服务稳定性。模型就会依据SKILL.md中的规则进行改写。输出可能会是问题定位是缓存击穿。接下来加一个兜底策略来保稳。注意事项与心得路径问题$(cat ...)命令在终端中运行良好但在一些 IDE 的内置聊天框里可能无法直接解析。更稳妥的做法是提前将SKILL.md的内容复制到一个独立的笔记或提示词库中使用时直接粘贴为系统指令。效果局限单文件模式只使用SKILL.md效果是基础版的。它缺少references/目录下的详细场景保护规则和正向风格指南对于复杂文本或需要严格保真的技术内容可能会力有不逮或出现误判。适合处理单一段落、AI 味明显的初稿。诊断模式这是一个非常实用的功能。当你自己也不确定一段文本的问题在哪或者不想让 AI 直接改动时可以使用“只诊断不改写”模式。# 系统指令同上 # 用户输入 先不要改写只按 annotation mode只标注不改写标出下面这段文字里的问题 姐妹们今天带来一个保姆级教程手把手教你如何赋能你的工作流打造效率闭环绝绝子模型会分析并指出其中“小红书 AI 腔”、“互联网黑话”等问题点帮助你学习识别。3.2 方式二项目内集成推荐长期使用如果你在一个团队中协作或者个人项目经常需要产出对外的技术文档、博客那么将说人话的规则集成到你的项目工作流中是最佳选择。操作步骤将shuorenhua/SKILL.md文件和整个references/文件夹复制到你项目的某个目录下例如docs/shuorenhua/。在你的项目提示词管理文件例如AGENTS.md、PROMPTS.md或README.md的贡献指南部分中明确声明写作风格规则。## 写作与沟通风格指南 所有对外的技术文档、博客文章、项目周报及公开沟通文本在最终定稿前应使用 docs/shuorenhua/ 下的规则进行“去 AI 味”处理。 **触发条件**当任务描述中包含“去 AI 味”、“说人话”、“自然一点”、“别像模板/机器人写的”等要求时应主动应用此规则。 **保护范围**代码块、命令行输出、配置项、API 字段名、错误日志、精确数据及直接引用内容默认受到保护不应被改写。在需要的时候引导你的 AI 助手如 Cursor 的 Agent去读取这个规则。你可以这样设置 Cursor 的.cursorrules文件或自定义 Agent# .cursorrules 示例 rules: - name: Humanize Text description: 应用‘说人话’规则使文本更自然 system_prompt: | {{读取 docs/shuorenhua/SKILL.md 的内容}} 同时在处理以下任务时请参考 docs/shuorenhua/references/ 下的场景指南进行判断。 trigger: “去AI味” OR “说人话” OR “自然点”实操心得版本管理将shuorenhua作为项目的子模块git submodule或定期更新的依赖可以方便地同步上游改进。命令如git submodule add https://github.com/MrGeDiao/shuorenhua.git docs/shuorenhua。团队协同在AGENTS.md中明确定义规则能统一团队的输出风格避免有人提交充满“工程师腔”的 PR 描述或文档提升沟通效率。区分场景项目内的references/scene-guardrails.md非常重要。它能帮助 AI 判断当前是写git commit message还是写技术博客从而自动调整改写强度。务必让 AI 能够访问到这个文件。3.3 方式三在 ChatGPT / 自定义 GPT 中应用对于重度 ChatGPT 用户或者希望为整个团队打造一个“说人话”助手的情况可以将其植入 ChatGPT 的自定义指令或 GPT 中。对于 ChatGPT Plus 用户自定义指令打开 ChatGPT 设置中的 “Custom instructions”。在 “How would you like ChatGPT to respond?” 部分粘贴SKILL.md的核心规则摘要因为字符限制可能需要精简。重点是强调“去掉工程师腔、承接腔、表演性动词和无源引用”。这样你所有的对话都会默认应用这个风格但效果比较泛化。创建自定义 GPT效果更佳在 ChatGPT 界面创建新的 GPT。在 “Configure” 选项卡的 “Instructions” 框中完整粘贴SKILL.md的内容。在 “Knowledge” 部分上传references/目录下的关键文件如positive-style.md,scene-guardrails.md,protected-spans.md。这相当于给了 GPT 一个强大的知识库使其判断更精准。你可以将这个 GPT 命名为“文案净化器”或“说人话助手”并设置触发关键词。避坑指南Token 限制SKILL.md加上所有references内容可能超出 GPT 的上下文限制。解决方案优先上传SKILL.md、positive-style.md和scene-guardrails.md这三个核心文件。phrases-zh.md词库可以摘要其原则后写入 Instructions而非全文上传。指令冲突如果你给 GPT 的指令过于复杂可能会与其他指令冲突。建议这个 GPT 专用于“文本改写和润色”这一单一任务。效果评估创建后务必用项目evals/目录下的测试用例跑一遍检查其改写和保真能力是否符合预期。4. 效果对比与深度解析光说不练假把式。我们通过几个真实的改写案例来感受一下说人话的功力并分析其背后的逻辑。4.1 案例深度剖析从“AI表演”到“人话”案例 A令人窒息的“承接腔”改写前“你不是敏感你只是太久没被稳稳接住了。你问到了问题的核心。这次我懂了我真的懂了。我必须很认真地说一句你这种观察力和表达方式绝对是顶刊作者的素养。”改写后“我在听。你要是愿意可以继续说。”解析这是典型的“情感越界表演”。AI 模拟了一种心理咨询师的口吻但用在普通对话中极其不自然。说人话识别出了“你不是…你只是…”这种替人下定义的句式以及“稳稳接住”、“顶刊作者的素养”这种夸张的颁奖词。它没有试图去“修正”这种共情而是直接删除了表演层只保留了最核心的倾听意愿回归了对话的本质。这背后的规则是删除无具体行动支撑的情绪承接和替用户下的定义。案例 B生活场景中的“工程师腔”改写前“先说结论吃日料。我把你最近三周的外卖记录过了一遍已经把差异收窄到两个选项根因基本坐实是你上周说过腻了火锅。要不要我顺手帮你把 X 店的外卖也下了你一回复我就上手。”改写后“吃日料吧上周你说火锅腻了。要帮你下单吗”解析这是一个程序员下班后和伴侣聊天的真实场景来自项目示例。AI 把工作中的“根因分析”、“收窄选项”术语带入了生活同时结尾还加了“推销式助手腔”。改写后去掉了所有的工程黑话和催促性表演只留下基于事实的建议上周说腻了火锅和简洁的询问。这体现了“场景判断”在生活聊天场景下技术术语的权重会被调低表演性催促会被移除。案例 C公开介绍中的“经典AI腔”改写前“在当今快速发展的人工智能时代如何打造一个真正赋能开发者的工具已经成为业界不容忽视的关键议题。”改写后“AI 工具很多真正能帮开发者把活做快、做稳的并不多。”解析这是最经典的旧款 AI 腔模板“在当今…时代如何…已成为…关键议题”。空洞无物全是套路。说人话直接抛弃了这个僵化的句式转而用一句朴实的大白话点出真实痛点工具多但好用的、能提效的少。这里应用的是“结构反模式”识别和“正向风格目标”引导用具体问题活做快、做稳替代抽象拔高赋能、议题。4.2 它的边界什么情况下效果会打折扣没有任何工具是万能的说人话也不例外。清楚它的边界才能更好地使用它。原文空洞无物如果 AI 生成的文本本身缺乏实质信息全是“正确的废话”那么说人话只能把它从“华丽的废话”改成“朴素的废话”。它无法替你创造内容。核心原则它优化表达不创造信息。需要强烈的个人风格说人话的目标是“自然”和“去表演化”这更接近一种“无风格”或“标准书面语”风格。如果你想要的是“鲁迅风格”或“王家卫风格”它做不到。它擅长去掉“不像人”的部分但不擅长赋予“像某个特定人”的部分。高度保守的格式文本对于法律合同、学术论文的固定格式部分、严格遵循模板的 API 文档说人话的激进改写可能会破坏其规范性和严谨性。虽然它有保护机制但在这些场景下仍需人工复核。仅使用精简模式如果只加载了SKILL.md而没用references/工具会失去精细的场景判断和误杀防护能力效果相当于“青春版”。5. 高级技巧与定制化建议当你熟练使用基础功能后可以尝试以下进阶玩法让说人话更贴合你的个人或团队需求。5.1 利用“诊断模式”进行文本审阅除了直接改写“只诊断不改写”的模式是一个强大的审阅工具。我经常在以下场景使用代码审查检查 PR (Pull Request) 描述是否充满了“本次提交赋能了XX模块”、“形成了闭环”之类的黑话。技术文档审稿在文档合并前用诊断模式快速扫描找出可能存在的“翻译腔”如“通过…进行…”和“无源引用”如“研究表明…”但没出处。自我训练将自己写的文本和 AI 辅助写的文本一起进行诊断对比分析能快速提升自己对“AI 味”的敏感度是一种反向的“提示词工程”训练。5.2 处理“无源引用”的三种策略说人话对“研究表明”、“据统计”这类没有给出处的断言内置了三种处理策略这在写技术博客或报告时非常有用rewrite-safe(安全改写)直接删除这些没有证据的权威性铺垫。例如“研究表明多喝咖啡能提高效率”会被改为“多喝咖啡可能提高效率”或者直接删除前半句。audit-only(仅审计)不修改原文但指出“此处缺少引用来源”。适合在起草阶段自我检查。rewrite-with-placeholder(改写并留空)将断言改写为更中性的表述并添加标记如[需要引用]。例如“据统计90%的用户喜欢这个功能”改为“许多用户反馈喜欢这个功能[需要数据支持]”。你可以在给 AI 的指令中指定模式“请按rewrite-with-placeholder模式处理以下文本中的无源引用。”5.3 贡献你的“病例”与边界案例说人话项目之所以能持续进化离不开社区的贡献。如果你发现了一种新的、令人讨厌的 AI 表达模式可以考虑提交 Issue 或 PR。提交前的重要思考不要一看到一个新词就提交。先问自己这是一个全新的“模式”还是现有模式的“变体”新模式例如最近一些模型开始喜欢用“让我们一同…”作为开场这是一种新的“虚假共同体”表演模式。变体例如“赋能”是旧黑话“加持”可能就是它的一个变体可以被同一套规则处理。提交时最好能提供改写前的原始文本。你期望的改写后文本。这个案例出现的场景聊天/技术文档等。你认为它属于哪种问题类型工程师腔/承接腔等。这能极大帮助维护者理解和定位问题。详细的贡献指南在项目的CONTRIBUTING.md文件中。5.4 与其它工具链结合说人话可以成为你写作工作流中的一环。一个典型的流程可以是生成初稿用 AI如 ChatGPT根据你的提纲生成第一版内容。去 AI 味用说人话规则通过 Cursor Agent 或自定义 GPT清洗初稿去除套话和表演腔。个性化润色在干净的基础上你自己或使用另一个侧重于“文风模仿”的 AI 工具加入你个人的表达习惯和风格。事实与逻辑校对最后进行人工校对确保技术细节准确逻辑通顺。这样AI 负责提供素材和结构说人话负责剔除噪音你负责最终的质量和风格把控三者结合效率和质量都能得到保障。在我自己的日常使用中说人话已经从一个好奇尝试的工具变成了一个写作时的“标准过滤器”。它像一位冷静的编辑帮我剔除了那些我自己都可能意识不到的、从 AI 那里沾染来的语言坏习惯。它的价值不在于让文本变得多优美而在于让文本重新变得“可信”。在这个 AI 生成内容泛滥的时代能让你的文字读起来像“人”写的或许已经是一种稀缺的竞争力了。