你有没有过这种感觉：一篇文章读下来，挑不出毛病，却总觉得哪里不对。

句子都顺，排比也整齐，重点有加粗，结尾还升华一把。但你心里清楚这 不是人写的 ，要你说出到底哪儿不对，一时又说不上来。

GitHub 上有一个叫做 Humanizer 的开源项目，正好把这件事讲明白了。

这个项目是一份给 AI 读的「 改稿说明书 」，分两部分： 先教 AI 认毛病 ，再教它怎么把这些毛病改掉。

先说 AI 味 是怎么来的。

模型写句子，其实就是在猜「下一个最可能出现的词」，所以默认会挑那个对最多读者、最多主题都通用的写法。有一股平均出来的味道，这就是我们常说的 AI 味。而真人写作，围绕一个具体的主题，会有自己的取舍和偏向。

AI 味还有个特点：用词习惯随模型变， 但句式结构却保持代代稳 。所以 Humanizer 根据这个特点，收成了一份清单： 25 个模式，分五类 ，按常见程度排了号。

排在最前面的几条，你多半闭着眼都能认出来。比如「不是 A 而是 B」；一段话讲完，还要单甩一句「这才是真正的胜利」，生怕你没看懂；明明没人反驳，也要先来一句「我不是说 X 不重要」等等。

不过， 识别出问题 只算前一半 。还有另一半重要的内容，就是 动手改 。

动手改分为四步。

第一步，通读一遍，把所有找得到的痕迹标出来， 最强的优先 。

第二步，起草。保留原文支持的每个观点，啰嗦的地方可以缩短，段落可以合并也可以拆开，结构可以动，但 信息会留全 。

第三步，自检。看还剩什么像 AI，再核对有没有多写或者少写事实。

第四步，定稿。每个观点自然地讲出来，而不是一句话一句话地贴补丁， 长短句交替着来 ，像真人说话。

以上说完了它怎么干活，接下来再说怎么把它用上。

安装它有三种方式：

通用做法：

终端里跑 npx skills add blader/humanizer --global，去掉 --global就只装进当前项目；

Claude Code 类：

先 /plugin marketplace add blader/humanizer，再 /plugin install humanizer@humanizer（需要 Claude Code 2.1.142 及以上）；

Claude Desktop 类：

把仓库下载成 ZIP，当技能上传；手动装的话，把 SKILL.md放进技能文件夹就行。

装好后，直接把文字直接粘给它，喊一声 /humanizer ，或说一句「帮我把这段话改得像人写的」，它就开工了。

想让结果更像你，就附上两三段自己写的文字当样本，它会照着你的 句子长短、用词习惯 来改。

哪怕你不用它，光把这个项目的清单过一遍，以后再看到 AI 生成的长文，多半也能一眼认出来： 这里，又是那个套路 。