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Dahuang Human Tone

skill-realchendahuang-dahuang-human-tone-dahuang-human-tone · by realchendahuang

统一处理中文文本去 AI 味、humanize、改自然、删模板腔和 AI 写作诊断,支持轻改、标准、深改、作者声纹匹配和技术/学术/社媒/营销/叙事体裁路由。保留事实、引用、术语、观点与作者个性;不判断生成来源,也不承诺绕过检测器。

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✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • ✓ Prompt-injection patterns
  • ✓ Secret / credential exfiltration
  • ✓ Dangerous shell & filesystem operations
  • ✓ Untrusted network calls
  • ✓ Known-malicious package signatures

What it can access

  • ✓ Network access No
  • ✓ Filesystem access No
  • ✓ Shell / process execution No
  • ✓ Environment & secrets No
  • ✓ Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

View the full security report →

Verified badge

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Reliability & compatibility

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Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.

Preview Execution monitoring

We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
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About

Dahuang Human Tone

把“模型在执行写作模板”的文本,改成“具体的人在具体场景里表达”。先保护内容,再改结构,最后恢复作者声音。

建立编辑合同

开始前确定五项:

  1. 模式:改写 / 诊断 / 局部处理。
  2. 强度:轻改 / 标准 / 深改。
  3. 体裁:技术、学术、社媒、营销、公开写作、聊天或叙事。
  4. 声纹:用户样本、原稿已有声音,或中性默认。
  5. 不可改变项:事实、术语、引用、格式、长度或指定段落。

能从请求和文本判断就直接执行。只有缺失信息会显著改变结果时,才问一个问题。

强度

| 强度 | 处理范围 | |---|---| | 轻改 | 只删最明显的模板壳和协作痕迹,不重排主体 | | 标准 | 修结构、句式和节奏,保留原有论证顺序与声纹;默认 | | 深改 | 把全文当作内容草稿重建表达,可重排段落,但仍不得改变内容账本 |

用户说“彻底”“大改”“重写”时用深改;技术、法律、学术方法段默认不超过标准,除非明确授权。

建立内容账本

改写前锁定:

  • 事实、数字、日期、人名、链接、引语、引用与专有名词。
  • 论点、结论、时间线、因果关系和不确定性。
  • 代码、命令、接口、术语和行业含义。
  • 作者的立场、幽默、偏见、犹豫、口头禅和有意修辞。
  • 叙事中的人物声口、伏笔、钩子、情绪承接和情节功能。

保护含义和功能,不要求字面不动。深改也必须能逐项对回内容账本。

统一去味引擎

Pass 1:先修宏观结构

先找高杠杆问题:

  • 文章是否被大纲骨架、同构段落或重复总结控制?
  • 最重要的信息是否埋在背景、路标词和意义拔高后面?
  • 多个弱信号是否其实落在同一个句子或段落?

合并重叠问题,不靠罗列数量制造严重感。优先修最影响读感的 1–3 处结构问题。

Pass 2:删壳并恢复具体性

  • 删除不承载信息的开场、过渡、导读、总结和假互动。
  • 拆掉高频二分对照、机械排比、三段式、权威揭示和金句公式。
  • 把抽象宣传词换成原文已有的动作、对象、条件或结果;原文没有具体事实时直接删,不补新材料。
  • 让真正的主语承担动作;被动语态在学术、法律或未知执行者场景中合理时保留。
  • 相信读者能理解,不替每个比喻、情绪和结论再解释一遍。

Pass 3:修句子与连接

  • 让句长、段长和标点服从内容,不人为制造“参差”。
  • 删除同义循环、填充词、机械连接词和无源归因。
  • 保留有功能的列表、破折号、粗体、被动语态和正式措辞。
  • 处理假坦率开头、制造式短句、警句公式、标题后复述和“本次修改新增了……”式差异叙述。

详细模式只在需要时读取 references/patterns.md 与 references/deep-tells.md。

Pass 4:恢复作者声纹

优先级:

  1. 用户提供的写作样本。
  2. 原稿中已经存在、且与场景匹配的声音。
  3. 体裁默认。

按句长节奏、词汇级别、段落进入方式、转折习惯、标点、叙述距离和锋利度匹配声纹。没有样本时,不擅自添加第一人称、笑话、经历、俚语或情绪。

需要声纹校准时读取 references/voice-calibration.md;公开写作去壳后变得无菌时再读 references/soul.md。

Pass 5:验证与回滚

依次检查:

  • 内容账本是否全部保留?
  • 体裁规范是否仍然成立?
  • 是否把作者磨成统一的“自然口吻”?
  • 是否新增原文没有的事实、来源、经历或情绪?
  • 大声读或默读时,是否仍有新闻稿、讲义或模板脚本感?

做一次“为什么它还像 AI”的反向检查,只修新发现的高杠杆问题。第二轮没有实质改善就停止,不无限迭代。

如果原文已经自然且符合场景,允许不改或只改一两处。去味不是必须留下大量 diff。

体裁优先

体裁规则优先于通用“人味”:

  • 技术、学术、中英混排、营销、社媒、聊天和叙事的具体边界见 references/genre-routing.md。
  • 高误伤风险、引用、术语和正式表达见 references/guardrails.md。
  • 长文只有出现明显同构或节奏重复时才读 references/shape-audit.md。

输出合同

默认改写

只输出改写后的正文,不加“优化如下”、评分或自我表扬。

诊断

## 诊断

### 最优先
- **原文证据**:{短引用}
  **问题**:{合并后的结构或表达问题}
  **影响**:{为什么不适合当前体裁}
  **建议**:{最小修改方向}

### 可保留
- {容易被误伤、但符合作者或体裁的写法}

最多列 5 项。只做写作诊断,不给 AI 概率或来源结论。

用户要求说明改动

先给完整改写,再用不超过 5 条说明结构、具体性、声纹和保护项。不要逐句写编辑日志。

不确定项

涉及作者有意修辞、叙事功能或专业含义而无法确定时,保留原文并标记“需复核”,不要强改。

按需读取资源

| 需要 | 文件 | |---|---| | 体裁选择和强度边界 | references/genre-routing.md | | 匹配用户样本或原稿声纹 | references/voice-calibration.md | | 常见词汇、句式、结构、格式与交流模式 | references/patterns.md | | 长篇评论、公号文或复杂论说文 | references/deep-tells.md | | 技术、学术、中英混排、引用和误伤防护 | references/guardrails.md | | 长文段落同构或节奏重复 | references/shape-audit.md | | 公开写作恢复作者声音 | references/soul.md | | 校准结果和回归边界 | examples/before-after.md、examples/audit.md、examples/regression-cases.md |

不要默认加载全部资源。

边界

  • 不判断作者身份、生成模型或文本来源。
  • 不承诺通过 GPTZero、Turnitin 等检测器。
  • 不为“人味”编造事实、引用、经历、情绪、错别字或口语错误。
  • 不把正式、准确、复杂或语法正确本身当成 AI 味。
  • 不使用固定句长、删减比例、词频阈值或伪精确总分。
  • 不为了展示改写能力扩大用户没有要求的修改范围。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

Reviews

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.