自建 Claude Code Skill 的实践分享

有一个叫 humanizer 的工具——这是 blader 开发的 Claude Code skill，灵感来自 Wikipedia 的 AI 写作识别指南。它很好用：有 6,600 个 star、数百个 fork，还有一个活跃的社区不断补充新的模式和语言支持。如果你想去掉任何文本中暴露 AI 痕迹的特征，它能很好地完成这项工作。

我用过它。然后，我做了一个不同的工具。

问题不在于 humanizer 做错了什么，而在于它解决的问题，和我真正面对的问题略有不同。

Humanizer 会以一种通用的人类写作风格为基准来检查你的文字。它知道 AI 写作通常是什么样子，并会标记其中的典型模式——夸大意义、回避系动词、三段式表达、过度使用破折号。它包含 24 种模式，这些模式源自 Wikipedia 的 AI 文本清理指南。让它检查你的初稿，找出暴露 AI 痕迹的地方，然后重写。

如果你的目标是让文章看起来不像 AI 生成的，这种方法确实有效。

但我的目标，是让文章读起来像我写的。

这两个目标彼此相关，却不是一回事。我可以写出一篇通过 humanizer 所有检查的初稿，但它读起来仍然完全不像我发表过的作品。没有 AI 痕迹，也没有我的声音。冷冰冰、缺乏个性的文字和粗制滥造的 AI 内容一样容易被识别——只不过识别出它们的是不同的读者。

我需要的并不是一份应该避免的模式清单，而是以我自己最好的作品为基准进行校准。

所以，我开发了 voice-humanizer。它和 blader 的工具采用相同的基础——原有的 24 种模式，再加上社区 PR 新增的 3 种，现在一共 27 种。但我加入了一项改变其工作方式的功能：一个包含你自己已发表作品的 CORPUS.md 文件。这个 skill 会先从中提取你的个人风格指纹，然后才进行其他检查。

先检查个人风格，再检查 AI 模式。

这个指纹会记录你习惯使用什么，以及同样重要的——你不会使用什么。它关注节奏、具体程度，以及语料库中从未出现、因而能够表明风格发生偏移的模式。

下面是它在实际使用中的效果。在发布这篇文章之前，我用 voice-humanizer 检查了一遍初稿。它发现了下面这段：

个人风格指纹会记录节奏模式、段落开头的写法、体现具体程度的信号、你需要具体细节时惯用的表达方式，以及同样重要的——你不会做什么。

风格偏移——这里列出了五项内容，而你的语料库表明，你通常会将其压缩为两项。这里的破折号被用来强化情绪，而你的语料库通常会通过结构实现这种效果。

个人风格指纹会记录你习惯使用什么，以及同样重要的——你不会使用什么。它关注节奏、具体程度，以及语料库中从未出现、因而能够表明风格偏移的模式。

这里没有触发任何 AI 模式。通用的 humanizer 会让这段文字通过。voice-humanizer 之所以能发现问题，是因为语料库知道，这位作者习惯压缩列表。这就是两者的区别。

现在，当它标记某处问题时，不会只说：“这种模式看起来像 AI。”它会说：“这段文字读起来像 Claude，因为它使用了三个并列项，而你的语料库表明，你通常会将其压缩为两个。按照你的习惯，你更可能这样写。”

这是另一种类型的反馈。

语料库方法还解决了一个 humanizer 无法解决的问题：误报。

我的写作会使用破折号。并不滥用，而是有意识地使用——每篇文章一次，用来发挥结构作用。通用的 humanizer 会标记它。voice-humanizer 不会，因为这种用法出现在我的语料库里。这是我的写作模式，不是 AI 风格渗透进来的结果。

其他任何文体选择也是如此：孤立来看，它可能像某种 AI 痕迹，但实际上却是你个人风格的一部分。语料库才是判断标准。

你可以将 voice-humanizer 用于自己的写作。代码仓库是公开的：github.com/dannwaneri/voice-humanizer

CORPUS.md 已加入 gitignore——你的文章会保持私密。CORPUS.example.md 展示了应该在其中放入什么内容。SETUP.md 中的五个问题，可以帮助你在开始之前提取自己的个人风格指纹。

没有语料库，它就无法工作。这是有意为之。一个没有针对任何特定作者风格进行校准的 humanizer，自然也没有针对你的风格进行校准。

感谢 blader 打下的基础——voice-humanizer 使用了他创建的模式清单和 skill 格式。voice-humanizer 为某一类特定作者解决了一个范围更窄的问题：他们写作的时间已经足够长，清楚自己最好的作品读起来是什么样子，也不希望 AI 辅助工具抹平自己的个人风格。

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