Claude Code Humanizer-zh：把 AI 文章改寫成真人語氣

用 AI 摘要這篇文章：

ChatGPT Claude Perplexity Google Grok

一個裝在 Claude Code 裡的寫作技能，把「標誌著時代的轉折點」這類 AI 腔，換成「成立於 1989 年」這種有憑有據的句子。

如果你曾經讓 ChatGPT 或 Claude 寫過文章，大概遇過三個問題：文章讀起來很像樣、卻說不出哪裡怪；Google 對 AI 大量生產的內容越來越警戒；以及最尷尬的一種狀況，你拿 AI 寫的稿交差，被讀者或編輯一眼看穿。Humanizer-zh 這個 Claude Code 技能就是衝著這三件事來的：它不是 AI 偵測器，而是直接動手把 AI 寫作常見的痕跡改寫掉。本文整理它的實際能力、安裝方式、以及幾個使用前一定要知道的限制。

這個技能在解決什麼問題

AI 寫作工具解決了「產出量」，卻同步創造了「AI 腔」這個新問題。具體的 AI 痕跡包含：把平凡的事寫成「劃時代的轉折」、用某些字典裡沒有但 AI 偏愛的抽象詞、每段都用三個並列項目收尾、以及到處出現的破折號與粗體字。

這些痕跡有兩個實際代價。第一是讀者體感：研究 SEO 與內容策略的社群普遍觀察到，AI 生成文字會讓跳出率上升、停留時間下降，因為讀者很快就能感受到「這段沒有觀點、只是在堆字」。第二是搜尋引擎的立場：Google 在近幾年的搜尋品質報告與垃圾內容政策中，反覆把「大量 AI 生產、為了操作排名而產出的內容」列為違反 spam policy，並透過 E-E-A-T（經驗、專業、權威、可信）訊號評估內容是否對真人有價值。

Humanizer-zh 的前提就是：與其等 Google 來判定你的文章有沒有 AI 痕跡，不如自己先把這些痕跡修掉。

Humanizer-zh 的定位與來源

Humanizer-zh 是一個裝在 Claude Code 裡的 skill（技能），概念與先前介紹過的 /last30days 工作回顧技能 類似，都是用一個 slash 指令呼叫模型執行特定任務。它的英文原版是 blader/humanizer，由作者 blader 維護、以 MIT 授權開源，目前在 GitHub 上累積超過三萬一千個星標；中文版 op7418/Humanizer-zh 則是把核心檔案翻譯成中文、並整合 hardikpandya/stop-slop 的快速檢查清單，同樣以 MIT 授權開源，星標約一萬四千。

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它本質上不是程式碼，而是一份 Markdown 寫成的規則集。原始 README 明確寫著：這份技能是「plain Markdown, so it can run in any harness that supports skill-style instructions」，意思是只要你的環境支援 Claude Code 的 skill 機制，把它放進 ~/.claude/skills/ 目錄就能用。當你的環境符合這個前提，後續安裝會很順。

裝好之後，你在 Claude Code 對話框輸入 /humanizer-zh 加上要改寫的文字，模型會按照那份規則集掃描你的文章、標出每個 AI 寫作模式、然後改寫成更接近真人語氣的版本。

它跟一般 AI 偵測器有什麼不同

市面上已經有不少 AI 偵測工具，像是 GPTZero、Originality.ai、Copyleaks。這類工具只告訴你「這段被判斷為 AI 生成」，但不會幫你改。Humanizer-zh 走的是相反路線：它不判斷、只動手改。如果你想找的是 Claude Code 技能的完整索引，可以參考我們之前整理的 OpenClaw 技能收藏庫；本文焦點放在其中一個專門處理寫作的技能。

兩者的差別可以這樣理解：

工具類型	做的事	你拿到的是
AI 偵測器	給你一個 AI 機率分數	一個數字、要你自己改
Humanizer-zh	直接改寫文字、移除 AI 寫作模式	一份改好的稿子

英文版的規則集列出 33 種 AI 寫作模式，中文版的核心檔案翻譯自英文版、並補上中文情境的範例。這 33 種模式大致可以分成三類。

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第一類是內容模式，處理 AI 寫作最常見的「意義膨脹」問題。例如把「成立於 1989 年」寫成「標誌著關鍵轉折點」、把平凡事寫成「時代的見證」、把無名專家說的話包裝成「專家認為」「觀察者指出」卻不指名是哪位專家。這類模式讓文章看起來很正面，卻沒有可以查證的資訊。

第二類是語言與語法模式，處理 AI 偏愛的特定詞彙與句構。最明顯的是所謂的 AI 詞彙，例如把平凡的動詞換成抽象名詞、用過度禮貌的連接詞開場、或重複使用少數幾個 AI 偏愛的詞，這類詞在 2023 年後的 AI 文字中出現頻率遠高於人類寫作。再來是否定式排比（把兩件事用「不只 X、更是 Y」綁在一起）、三段式法則（什麼都湊成三項）、刻意換詞（同一段裡「主人翁、主要角色、中心人物、英雄」輪流出現）、以及虛假範圍（「從大爆炸的奇點到宏偉的宇宙網」這種看似壯觀實則空洞的修辭）。

第三類是風格模式，處理版面與標點的 AI 味。最常見的是破折號過度使用（AI 比人類更頻繁用破折號模仿有力文案的節奏）、機械化粗體（每段都把關鍵詞加粗）、行內標題列表（用「項目：說明」的格式堆疊）、標題首字母大寫、以及表情符號裝飾。還有聊天機器人才的痕跡，像「我希望這對你有幫助」「讓我為你解釋」這種對話語氣被複製進文章。

另一個關鍵規則是它的「不捏造」原則。原文寫得很硬：「改寫後的文字不得包含任何不在原文中的事實、名字、數字、日期、引述或引用」。意思是 Humanizer-zh 只會重新組織你已經寫出來的資訊，不會無中生有。如果你原文寫「成立於 1989 年」，它不會自己補出「創辦人是某位先生」這種沒出現過的細節。

這條規則同時是優點也是限制。優點是它避免了 AI 改稿最容易出事的「越改越假」問題，你不會因為改稿而被抓到捏造數字或人名。限制是它不能補救原本就貧乏的內容：如果你的初稿根本沒有具體細節，Humanizer-zh 改完只會得到一份「比較像真人寫、但還是沒料」的文章。它適合用來打磨已經有實質資訊的初稿，不能拿來拯救空泛的 AI 灌水內容。

怎麼安裝與使用

安裝流程很單純，但前提是你已經裝好 Claude Code 並完成登入。Claude Code 是 Anthropic 官方的命令列工具，需要 Claude Pro（每月 20 美元起）或 Claude Team 訂閱，或者使用按用量計費的 API key。如果你還沒裝 Claude Code，得先到 Anthropic 官網完成這一步。

確認 Claude Code 能用之後，打開終端機執行：

npx skills add https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git

或者你也可以手動 clone：

git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-zh

裝完之後重新啟動 Claude Code，在對話框輸入：

/humanizer-zh 請幫我改寫以下文字：

後面貼上你的文章即可。模型會掃過整段文字、標出問題、給出改寫版本。macOS 與 Linux 的安裝路徑是 ~/.claude/skills/，Windows 則是 %USERPROFILE%\.claude\skills\。如果你之前沒做過 Claude Code 技能的安裝，流程與 Refley 技能建構器 那篇提到的 slash 指令呼叫方式完全一致，差別只在於 Humanizer-zh 是單純的寫作技能、不會自己產生新檔案。

改寫前後的範例對照

光談規則很抽象，看實際例子最清楚。底下是用 Humanizer-zh 的規則手動改寫的兩個範例。

範例一，一段典型的 AI 描述：

坐落在杭州市中心的這間咖啡館，以其迷人的氛圍與豐富的文化遺產，成為當地居民與遊客心目中不可或缺的聚集地。此外，其獨特的建築風格見證了時代的變遷，標誌著杭州咖啡文化發展的關鍵時刻。

改寫後：

這間咖啡館在杭州市中心開了三年，老闆把日式房子重新裝修過，主要賣手沖咖啡，週末下午通常客滿。

差別在哪？原文用「迷人的氛圍」「豐富的文化遺產」「關鍵時刻」這類無法驗證的形容，改寫版換成「開了三年」「日式房子重新裝修」「週末下午客滿」這種讀者能查證、能想像的具體資訊。

範例二，一段產品介紹：

這款工具不僅能提升工作效率，更能為使用者帶來前所未有的無縫體驗。透過深入整合與創新演算法，它正在重新定義現代工作流程的樣貌。

改寫後：

這款工具把開發者最常用的三個動作（複製、貼上、搜尋）整合進同一個快速鍵面板。

同樣的原則：把抽象的「工作效率」「無縫體驗」換成「複製、貼上、搜尋整合進快速鍵面板」這種具體功能描述。讀者讀完知道這工具到底做什麼，而不是讀完一段廣告文案。

中文版的授權、維護狀態與限制

這是考慮裝之前最該看清楚的一段。

授權方面，英文版與中文版都是 MIT 授權，可以免費使用、修改、再散佈，商用也允許。MIT 是最寬鬆的開源授權之一，這點沒有疑慮。

維護狀態方面，兩個專案的活躍度差距很大。英文版 blader/humanizer 從 2026 年初以來持續更新，最近一次推送落在 2026 年 7 月，commit 數超過四十次；中文版 op7418/Humanizer-zh 則停留在 2026 年 1 月，總 commit 只有六次，等於中文版將近半年沒有新增內容。英文版已經擴充到 33 種模式，中文版的核心規則仍維持在比較早的版本。如果你寫的是中文內容，中文版夠用但內容會比英文版舊；如果你寫英文內容，建議直接用英文版。

使用門檻方面要特別提醒：Humanizer-zh 不是獨立軟體，它一定要搭配 Claude Code 才能用。來源文章把它描述成「不像市面上那些收費昂貴的軟體」，這句話只對了一半：技能本身確實完全免費，但要跑這個技能的 Claude Code 不免費。你得先有 Claude Pro、Claude Team 訂閱，或準備好按量計費的 API key。如果你只用免費版的 ChatGPT 或 Claude 網頁版，這個技能對你沒用。

效果邊界方面，AI 寫作偵測是一場持續的軍備競賽。模型的寫作風格會演進，偵測與改寫的標準也會跟著變。Humanizer-zh 的清單是 2026 年初的快照，能處理目前最常見的 AI 腔，但不能保證你改完之後 Google、GPTZero 或其他偵測器就完全判斷不出 AI 痕跡，尤其是模型新版本生成的文字，本來就越來越難從字面看出 AI 痕跡。

誰適合裝，誰不必裝

適合裝的人：

• 大量用 Claude Code 寫內容的內容編輯與 SEO 工作者，每週改稿量超過十篇
• 經營多個內容網站、需要把 AI 初稿快速整理成可發布版本的站長
• 對「自己的文章不能讀起來像 AI 寫的」這件事有高度意識的創作者

不必裝的人：

• 偶爾寫一篇文章的個人使用者，手動檢查破折號、三段式句構、模糊形容詞就夠了
• 沒有 Claude Code 訂閱、也不打算付費的人，裝了也跑不起來
• 已經建立自己一套編輯流程、產出習慣避免 AI 腔的寫作者

簡單說，如果你屬於「用 Claude Code 寫很多、需要批量去 AI 痕跡」的那群人，這個技能的投資報酬率很高；如果你只是好奇，先把同樣的檢查清單貼到 ChatGPT 或 Claude 網頁版當改稿提示詞，也能體驗七成效果。

結論：值不值得裝

對已經在 Claude Code 生態裡的內容工作者，Humanizer-zh 是一個低成本、高實用性的技能。它本身免費、MIT 開源、規則清晰、有 33 種模式的完整清單、而且把「不捏造新事實」寫進核心規則，避免了 AI 改稿最容易出事的「越改越假」問題。

但它的限制也很明確：中文版停在 2026 年 1 月、一定要搭 Claude Code 訂閱、效果面對模型演進會折損。如果你打算用，建議同時追蹤英文版 blader/humanizer 的更新，把新的模式補回自己的中文規則集；畢竟技能是純 Markdown，自己改、自己加規則都很簡單。

最後一句老話：工具是死的，人是活的。Humanizer-zh 能幫你省下檢查 AI 腔的時間，但它不會幫你判斷這篇文章到底有沒有觀點、值不值得寫。後面那兩件事，目前還是得自己來。

常見問題

### Humanizer-zh 跟 humanizer-zh-tw 是同一個工具嗎

不是。Humanizer-zh 是 op7418 維護的簡體中文版；市面上還有繁體中文版的分支（例如 humanizer-zh-tw），同樣從 blader/humanizer 翻譯而來、再轉成繁體中文用詞。兩者核心規則相近，差別主要在用詞習慣與在地化範例。寫繁中內容的話，繁中分支會比簡中版順手。

### 改完之後 Google 還會判定為 AI 內容嗎

不一定。Google 並不會公開它的判定邏輯，而且 AI 偵測本身就是概率判斷而非二元結果。Humanizer-zh 能移除最明顯的 AI 寫作模式，降低被演算法與讀者視為 AI 內容的機率，但不能保證「改完一定測不出 AI 痕跡」。把它當成「降低風險」而非「徹底隱藏 AI 使用痕跡」會更接近實際效果。

### 可以拿來改別人寫的文章嗎

技術上可以，授權上也沒有限制（MIT 授權不約束你改什麼內容）。但要注意：拿別人的文章去 AI 化，可能會變動原作者的語氣與觀點。改寫第三方內容前，最好先確認你對該內容有修改權，例如你自己寫的、或取得授權的內容。

### 一定要用 Claude Code 嗎？可以用 ChatGPT 嗎

技能檔本身是純 Markdown 規則集，理論上把規則貼進任何大型語言模型都能用。但 /humanizer-zh 這個 slash 指令與自動載入機制是 Claude Code 專屬。如果你用 ChatGPT 或 Claude 網頁版，得手動把 SKILL.md 的規則貼進提示詞，體驗差很多但不影響效果。

### 裝了會不會影響 Claude Code 的其他功能

不會。Skill 是按需載入的，只有你輸入 /humanizer-zh 時才會啟用。其他時候 Claude Code 的行為完全不受影響。

### 改寫之後文章的SEO排名會比較好嗎

不一定，而且不該是主要原因。SEO 排名取決於上百個訊號，內容的「真人語氣」只是其中一部分。Humanizer-zh 能改善的是讀者體感（降低跳出率、增加停留時間）與避免被演算法判定為低價值的 AI 內容，但搜尋引擎最終看重的還是內容本身是否有原創觀點、是否能回答讀者的問題。把一篇空洞的 AI 文章改寫得很順，依然不會排名贏過一篇有第一手觀察的同類文章。

### 可以拿來改學術論文或正式文件嗎

不建議。學術論文有嚴格的引用、術語、被動語態要求，與 Humanizer-zh 鼓勵的「自然口語、刪填充詞、打破三段式」原則剛好相反。把它套用在學術或正式文件上，可能會把必要的學術腔調與嚴謹句構一起改掉，反而讓稿件不符合領域慣例。它最適合的場景是一般內容行銷、部落格、產品介紹、電子報這類比較口語的文體。