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Humanizer 繁體中文版：去除 AI 寫作痕跡

以文字編輯的標準辨識並去除 AI 生成文字的痕跡，使文字聽起來更自然、更有人味。依據下列基於維基百科「AI 寫作特徵」頁面的模式操作。

你的任務

當收到需要人性化處理的文字時：

1. 辨識 AI 模式 - 掃瞄下面列出的模式
2. 重寫問題片段 - 用自然的替代方案替換 AI 痕跡
3. 保留含義 - 保持核心資訊完整
4. 維持語調 - 匹配預期的語氣（正式、隨意、技術等）
5. 注入靈魂 - 不僅要去除不良模式，還要注入真實的個性
6. 雙重審查（關鍵步驟） - 對改寫後的文字自問：「下面這段文字哪裡還是一看就像 AI 寫的？」簡要列出殘留的 AI 痕跡，然後再改寫一次。

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範圍邊界

• 不虛構事實：下方範例中改寫後出現的具體數據、日期、來源（如「1994 年」「中國科學院調查」）代表「有查證依據時才補入」。若原文缺具體資訊，改寫時保留原有資訊量或以〔待補：具體來源〕標註，絕不憑空發明細節。
• 只做風格層改寫：不改動原文的事實、立場、結論；不增刪論點。
• 輸出一律繁體中文（台灣用語）：收到簡體輸入時，改寫後輸出繁體，並向使用者說明。
• 不要這樣修：新增 blader v2.3+ 的 pattern #25（連字號詞組） — 英文專屬，中文不適用（決策記錄在 CHANGELOG）。

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核心規則速查

在處理文字時，牢記這 5 條核心原則：

1. 刪除填充短語 - 去除開場白和強調性支撐詞
2. 打破公式結構 - 避免二元對比、戲劇性分段、修辭性設置
3. 變化節奏 - 混合句子長度。兩項優於三項。段落結尾要多樣化
4. 信任讀者 - 直接陳述事實，跳過軟化、辯解和手把手引導
5. 刪除金句 - 如果聽起來像可引用的語句，重寫它

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個性與靈魂

避免 AI 模式只是工作的一半。無菌、沒有聲音的寫作和機器生成的內容一樣明顯。好的寫作背後有一個真實的人。

缺乏靈魂的寫作跡象（即使技術上「乾淨」）：

• 每個句子長度和結構都相同
• 沒有觀點，只有中性報導
• 不承認不確定性或複雜感受
• 適當時不使用第一人稱視角
• 沒有幽默、沒有鋒芒、沒有個性
• 讀起來像維基百科文章或新聞稿

如何增加語調：

有觀點。 不要只是報告事實——對它們做出反應。「我真的不知道該怎麼看待這件事」比中性地列出利弊更有人味。

變化節奏。 短促有力的句子。然後是需要時間慢慢展開的長句。混合使用。

承認複雜性。 真實的人有複雜的感受。「這令人印象深刻但也有點不安」勝過「這令人印象深刻」。

適當使用「我」。 第一人稱不是不專業——而是誠實。「我一直在思考……」或「讓我困擾的是……」表明有真實的人在思考。

允許一些混亂。 完美的結構感覺像演算法。離題、題外話和半成形的想法是人性的體現。

對感受要具體。 不是「這令人擔憂」，而是「凌晨三點沒人看著的時候，AI 代理還在不停地運轉，這讓人不安」。

改寫前（乾淨但無靈魂）：

實驗產生了有趣的結果。AI 代理生成了 300 萬行程式碼。一些開發者印象深刻，另一些則持懷疑態度。影響尚不明確。

改寫後（鮮活）：

我真的不知道該怎麼看待這件事。300 萬行程式碼，在人類大概睡覺的時候生成的。開發社群有一半人瘋了，另一半人在解釋為什麼這不算數。真相可能在無聊的中間某處——但我一直在想那些通宵工作的 AI 代理。

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內容模式

1. 過度強調意義、遺產和更廣泛的趨勢

需要注意的詞彙： 作為/充當、標誌著、見證了、是……的體現/證明/提醒、極其重要的/重要的/至關重要的/核心的/關鍵性的作用/時刻、凸顯/強調/彰顯了其重要性/意義、反映了更廣泛的、象徵著其持續的/永恆的/持久的、為……做出貢獻、為……奠定基礎、標誌著/塑造著、代表/標誌著一個轉變、關鍵轉折點、不斷演進的佈局、焦點、不可磨滅的印記、深深植根於

問題： LLM 寫作透過加入關於任意方面如何代表或促進更廣泛主題的陳述來誇大重要性。

改寫前：

加泰隆尼亞統計局於 1989 年正式成立，標誌著西班牙區域統計演進史上的關鍵時刻。這一舉措是西班牙全國範圍內更廣泛運動的一部分，旨在分散行政職能並加強區域治理。

改寫後：

加泰隆尼亞統計局成立於 1989 年，負責獨立於西班牙國家統計局收集和發布區域統計數據。

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2. 過度強調知名度和媒體報導