humanizer-zh-academic

🎓 降低中文学术写作 AIGC 检测率的 Claude Code Skill | Reduce AIGC detection rate for Chinese academic writing

安装方式
CLI
npx skills add https://github.com/redbaronyyyyy-eng/humanizer-zh-academic --skill humanizer-zh-academic

使用 CLI 安装这个技能,并在你的工作区中直接复用对应的 SKILL.md 工作流。

最后更新于 4/22/2026

Humanizer-ZH-Academic

🎓 降低中文学术写作 AIGC 检测率的 Claude Code Skill | Reduce AIGC detection rate for Chinese academic writing

中文说明 | English


中文

简介

humanizer-zh-academic 是一个专为 Claude Code 设计的 Skill,用于降低中文学术写作(论文、期刊文章、毕业论文等)的 AIGC 检测率。

核心理念: AIGC 检测器识别的不是「内容」,而是「写作模式」的统计规律。本 Skill 通过打破 AI 写作的模式规律性,注入人类写作的随机性与真实感,从而有效降低检测率。

效果

基于真实论文改写实验:

指标 AI 原稿 人工化处理后
AIGC 检测率 >50% 11%

两个版本

本仓库提供两个版本的 Skill,适应不同使用场景:

版本 文件 行数 特点
精简版 SKILL.md ~414 行 运行效率更高,占用更少 context window,模式说明更精炼,适合日常快速使用
完整版 SKILL_full.md ~554 行 🎯 修改效果可能更好,每个模式保留了完整的改写示例和详细规律说明,适合需要更精准改写的场景

如何选择:

  • 如果你的文本较短(≤2000字)或需要快速处理多篇文章 → 使用 精简版 SKILL.md
  • 如果你的文本较长或需要尽可能高质量的改写效果 → 使用 完整版 SKILL_full.md

核心特性

  • 🔍 16 种 AI 模式识别 — 覆盖内容、语言、风格三个层面
  • ⚠️ 7 项硬约束 — 命中即修复,确保输出质量
  • 📋 标准化 SOP — 四步操作流程,从风险扫描到噪声保留
  • 📊 6 维质量评分 — 含独创的「抗检测性」维度
  • 🎯 噪声预算 — 防止过度修改导致另一种不自然
  • 🎓 学术语域适配 — 区分期刊论文、毕业论文、研究报告等文体

安装

将本仓库克隆到你的 Claude Code Skills 目录:

# 全局安装
git clone https://github.com/redbaronyyyyy-eng/humanizer-zh-academic.git \
  ~/.gemini/antigravity/skills/humanizer-zh-academic

# 或项目级安装
git clone https://github.com/redbaronyyyyy-eng/humanizer-zh-academic.git \
  .gemini/skills/humanizer-zh-academic

提示: 默认使用精简版 SKILL.md。如需使用完整版,将 SKILL_full.md 重命名为 SKILL.md 即可。

使用方法

在 Claude Code 中触发关键词:

  • 降低AI率
  • 降低AIGC
  • 去AI味
  • 人工润色
  • humanize
  • 学术写作润色

适用范围

适用 ✅ 不适用 ❌
中文学术论文 营销文案
期刊文章 新闻稿
毕业论文 小说/文学创作
研究报告 社交媒体内容
英文论文的中文翻译稿 日常对话文本

English

Introduction

humanizer-zh-academic is a Claude Code Skill designed to reduce AIGC (AI-Generated Content) detection rates in Chinese academic writing (papers, journal articles, theses, etc.).

Core Insight: AIGC detectors identify statistical patterns in writing, not content itself. This Skill breaks the predictability of AI writing patterns and injects the randomness and authenticity of human writing.

Results

Based on real paper rewriting experiments:

Metric AI Draft After Humanization
AIGC Detection Rate >50% 11%

Two Versions

This repository provides two versions of the Skill for different use cases:

Version File Lines Characteristics
Compact SKILL.md ~414 Higher efficiency — uses less context window, concise pattern descriptions, ideal for quick daily use
Full SKILL_full.md ~554 🎯 Potentially better results — complete rewriting examples and detailed rules for each pattern, ideal for precision editing

How to choose:

  • Short texts (≤2000 chars) or batch processing → Use Compact SKILL.md
  • Long texts or maximum quality needed → Use Full SKILL_full.md

Key Features

  • 🔍 16 AI Pattern Recognition — Covering content, language, and style layers
  • ⚠️ 7 Hard Constraints — Auto-fix on match, ensuring output quality
  • 📋 Standardized SOP — Four-step workflow from risk scanning to noise preservation
  • 📊 6-Dimension Quality Score — Including novel "anti-detection" dimension
  • 🎯 Noise Budget — Prevents over-editing from creating a different kind of unnaturalness
  • 🎓 Academic Register Adaptation — Distinguishes journal papers, theses, reports, etc.

Installation

Clone this repository to your Claude Code Skills directory:

# Global installation
git clone https://github.com/redbaronyyyyy-eng/humanizer-zh-academic.git \
  ~/.gemini/antigravity/skills/humanizer-zh-academic

# Or project-level installation
git clone https://github.com/redbaronyyyyy-eng/humanizer-zh-academic.git \
  .gemini/skills/humanizer-zh-academic

Tip: The compact SKILL.md is used by default. To use the full version, rename SKILL_full.md to SKILL.md.


References

License

MIT