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31 KiB
Raw Blame History

20 个开源项目人感规则目录(中文轻量去重版)

版本:v0.1

性质:研究候选目录,不是生产规则库,不等于 humanization/rules/ 中的 active 规则。

研究范围:仓内 20 个开源项目研究报告、20 项覆盖矩阵,以及中文小说迁移时的反例与保护要求。

来源入口: 20 项研究总报告;20 项覆盖矩阵。

目录规模:129 个归一化条目;其中包含框架合同、问题候选、声音/载体保护、正向目标和明确拒绝项。规则名称与说明均使用简体中文,项目名、文件格式和合同状态保留必要的原始标识。

研究边界:本目录整理“可观察、可讨论、可验证”的写作现象,不判断作者是不是人,也不把任何单一模式当作 AI 生成证明。

1. 使用口径

1.1 四种状态

状态 含义
候选 可以作为检测或写前提示,但必须结合上下文、载体和样例验证。
条件 只有在密度、重复、功能或体裁条件成立时才处理。
保护 不是“去掉对象”,而是要求诊断和修订优先保护这些内容。
拒绝 不纳入通用硬规则;最多作为特定作品的显式风格约束。

1.2 轻量去重方法

  • 将同一问题的词表变体合并为一个规则族。例如“值得注意的是、值得一提的是、需要指出的是”合并为“开场喉舌与元话语”。
  • 将英文与中文的同构规则合并为同一中文规则,例如 not X but Y 与“不是 X,而是 Y”。
  • 将同一现象在不同层级的表现保留为“局部规则”和“密度规则”两个入口,避免把词法命中与分布异常混成一个规则。
  • 不把不同的保护边界、不同的叙事功能和不同的修订风险强行合并。
  • 具体词语只作为代表例,不把词表完整展开成禁词表。

1.3 规则条目不等于可执行规则

每个条目进入生产前,至少需要:

规则定义 → SF(应改)/ SNF(不应改)/ Boundary(边界)/ Regression(改坏)
        → 载体与体裁分层 → 独立 holdout → 人工审批 → active

当前目录中的条目没有自动进入生产,也没有从目录本身推导“更有人味”的效果结论。

2. 总体框架规则

这些条目是所有文本规则的上位合同,不是正文中的“AI 味模式”。

编号 归一化规则 执行要求
F-01 先判任务、文体和场景 先区分小说叙述、对白、内心、书信、系统面板、说明文、状态汇报等,再决定检查强度。
F-02 先判载体范围 叙述、对白、引用、代码、表格、场内文书和元数据分别处理;不能用叙述规则覆盖所有文本。
F-03 先建立声音基线 记录作者、叙述者和角色的句长、词域、称谓、语气、口癖、礼貌等级和叙述距离;样本不足的字段标为未知。
F-04 先冻结事实与叙事承诺 在改写前锁定实体、数字、时间线、关系、世界规则、场景目标、伏笔和信息揭示时机。
F-05 检测与改写分离 诊断只输出片段、证据、功能判断和风险;诊断结果不是自动修改命令。
F-06 先判功能,再判形式 同一个词、句式或标点,若承担人物声音、事实、节奏、悬念、引用或类型功能,应保留或交由人工判断。
F-07 最小范围、唯一片段 优先不改、删除、压缩,再做局部改写;未命中区域不碰,替换片段必须唯一匹配。
F-08 改后复扫并允许原文胜出 修订后重新检查同一规则、事实和声音;没有净改善、出现新问题或门禁失败时回退原文。

3. 机械残留与发布卫生

这类规则主要处理模型、工具和发布过程泄漏,不直接等同于文学人感。

编号 归一化规则 默认动作与边界
M-01 模型、助手和协作话术泄漏 识别“作为 AI”“我无法继续”“希望这对你有帮助”“如果你愿意我可以……”等残留;引用、角色对白或剧情内聊天窗口需要保留。
M-02 生成阶段元信息泄漏 识别提示词、角色标签、草稿说明、TODO、FIXME、字数、更新时间、生成状态等;若它们是场内文书内容,交由载体判断。
M-03 占位符未填充 识别“待补充、待填、待定、变量括号”等;不能为了消除占位符而编造事实,必要时保留并转人工。
M-04 工具、检索和引用痕迹泄漏 识别检索占位码、聊天工具 URL 参数、内部引用编号、调试输出和模型调用说明;真实引用和来源信息不得删除。
M-05 隐藏字符与编码污染 检查零宽字符、同形字、不可见控制符和乱码;这是输入/发布卫生门,不是风格改写。
M-06 格式标记泄漏 识别正文中误留的 Markdown、HTML、代码围栏、机械加粗、标题层级、表情符号和列表标记;代码、系统界面和场内屏幕是保护区。
M-07 符号增殖或格式损坏 检查连续重复标点、破损引号、破折号与省略号异常组合、混合标记;单个破折号、引号或省略号不能单独定罪。
M-08 过程差异腔 稳定文档不应写成“本次新增了……替换了旧方案……”;变更记录、发布说明、迁移文档本身需要过程叙述时除外。

4. 词汇、姿态与语气规则

编号 归一化规则 默认动作与边界
L-01 开场喉舌与元话语 识别“值得注意的是、让我们看看、接下来我将、深入探讨、这里要说的是”等先宣布再说内容的句子;若叙述者有明确口癖或承担转场功能,保留。
L-02 空洞填充、过渡和重复总结 识别“综上、总而言之、换句话说、简而言之、在此过程中、由此可见”等不增加信息的填充;若后文确实提供新结论或必要转折,不机械删除。
L-03 假坦诚与戏剧化口语开场 识别“说实话、老实说、讲真的、你听我说、事情是这样的”等制造亲密感后才给普通判断的开头;对白和人物口头禅需按声音账判断。
L-04 谄媚、身份夸奖与过度安抚 识别“好问题、你说得对、你的观察很敏锐、你不是敏感只是……”等无依据夸奖、心理判断和安抚姿态;真实关系中的安慰行为不可一律删除。
L-05 主动出击式服务话术 识别“我已经确认、我马上开始、要不要我继续、只要你回复我”等把执行过程写成推销或邀功;状态回报需要明确动作时直接报告结果。
L-06 无源权威与泛化共识 识别“研究表明、专家指出、业内人士认为、大家都知道、数据显示”等没有来源、对象或数据的权威包装;有真实来源时保留来源,不得补造来源。
L-07 重要性、意义和宏大叙事膨胀 识别“具有深远意义、标志着关键转折、代表时代变化、为未来奠定基础”等把普通事实抬成历史意义的句子;若后文有具体事实支撑,可压缩而非整句删除。
L-08 宣传、广告和夸张赞美腔 识别“震撼、卓越、焕然一新、丰富、璀璨、令人惊叹、行业领先”等空泛赞美;必须保留真实数据、评价来源和人物有意的夸张语气。
L-09 空洞洞见与格言化姿态 识别“真正的问题是、归根结底、从本质上说、X 是 Y 的语言/货币/架构”等把普通判断包装成深刻洞见;若确实压缩了前文具体结论,可保留。
L-10 泛化积极结论与鸡汤收尾 识别“未来可期、让我们拭目以待、拥抱变化、前景光明、这是重要一步”等无新信息的乐观收束;章末钩子、主题回声和角色口号需保留。
L-11 公式化“挑战与未来展望” 识别“尽管面临挑战……未来仍将……”的固定章节或段落骨架;说明文可作候选,小说中的悬念、预告和反讽需人工判断。
L-12 模糊程度与过度限定堆叠 识别“可能、或许、似乎、某种程度上、相对而言”等连续叠加;真实不确定性、限知视角和不可靠叙述必须保留。
L-13 无范围绝对化 识别“所有、永远、从不、必然、无人、完全、史无前例”等没有范围或证据的绝对判断;规则、口号、角色强断言和事实来源需按语境处理。
L-14 AI 高频抽象词与姿态词聚集 识别“关键、核心、持续、全面、有效、提升、推动、赋能、优化”等在同段或全文过密使用;单个正常词不构成问题。
L-15 领域黑话姿态化 将商务黑话、工程师调试腔、自媒体爆款腔分为同一“语域姿态”家族:如“闭环、抓手、兜底、落盘、收口、避坑、硬核”等。技术对象、真实指标和角色身份语境可保留。
L-16 翻译腔与书面支架堆叠 识别“对于……而言、在……方面、从……角度、通过……来、基于……、由于……的原因”等可以直接说的结构;法律、学术、技术语体不得为了口语化强改。
L-17 知识截止声明与无依据补空 识别“截至我的知识更新、公开资料没有……因此可能……”以及借“资料不足”补写成长经历、机构、数字和动机;未知应明确保留未知或提问。

5. 句法与修辞规则

编号 归一化规则 默认动作与边界
S-01 二元对比骨架 识别“不是 A,而是 B”“不只是 A,更是 B”“问题不在 A,在 B”等反复制造顿悟的结构;定义术语、真实辩驳、角色冲突和论证核心可保留。
S-02 否定式列举 识别“不是 X,不是 Y,也不是 Z,只有……”等先排除再揭示的列表;同段反复出现才提高风险,引用和人物辩解不自动处理。
S-03 公式化让步与假平衡 识别“尽管……但是仍然……”“一方面……另一方面……”等为了显得全面而补出的平衡句;真正存在条件冲突或证据权衡时保留。
S-04 三项列举与全面并列 识别强行凑成三个名词、三个形容词或三个价值词的排比;具体清单、节奏高潮、口号和修辞回环不应一律压成两项。
S-05 首先、其次、最后式机械排序 识别“首先/其次/最后”“第一/第二/第三”在不需要步骤或顺序的地方制造结构感;流程、论证和角色演讲中的真实排序保留。
S-06 对称填充与伪对仗 识别“既要……又要……;既……又……”等为了平衡而补出的对仗;格言、诗性、战斗口令和人物风格可保留。
S-07 反问式铺垫与自问自答 识别“难道……吗?答案是……”等先吊胃口再给普通结论的结构;对白、内心独白、悬疑和讽刺中的反问是合法功能。
S-08 尾随否定碎片 识别句尾追加“无需猜测、没有例外、不费力”等不成句的否定尾巴;若它改变限制条件或是人物说话方式,不能直接删除。
S-09 虚假范围或伪尺度 识别“从 A 到 B”但两端不在同一尺度、类别或时间轴上的伪范围;真实范围、空间移动和人物比喻需保留。
S-10 隐藏施事、过度被动和无主句 识别“决定浮现、文化推动、结果被显著提升、无需配置”等把行动者藏掉的句子;拟人、诗性描写、学术被动和系统行为不机械改。
S-11 表层分析尾巴 识别句末追加“这体现了……、反映出……、确保了……、从而彰显……”等没有新事实的解释分句;如果解释提供必要因果或约束,保留。
S-12 抽象名词化与低具体性 识别“实现能力提升、完成价值释放、进行有效推进”等用抽象名词代替人物、动作、对象和结果;原文没有具体事实时只能压低,不得编造细节。
S-13 比喻、类比和插入式修辞壳 识别“像……一样、仿佛……、如同……、……的涟漪/火花/回声”等只负责装饰或解释的比喻;有意象回环、人物声音和世界观隐喻时保留。
S-14 强调拐杖 识别“一个关键点是、请记住、一句话总结、重点在于”等用标签制造重点,而正文没有新增内容;真正的标题、警告、系统提示和教程导航可保留。

6. 段落、篇章与结构规则

编号 归一化规则 默认动作与边界
P-01 宏大时代或泛化世界开场 识别“在这个时代、随着社会发展、纵观人类历史”等从大背景套入具体主题的开头;史诗、传说、历史叙述和有意全景开场需要保留。
P-02 标题后的复述壳 标题后紧跟一句只重复标题、尚未进入内容的暖场句;若它建立叙述者声音或节奏,交人工判断。
P-03 固定段落同构 识别连续段落都采用“首句点题—中间展开—末句升华”的相同模板;战斗动作链、论证结构和诗性复沓可豁免。
P-04 句首或前缀重复 识别连续句以相同短语、相同主语或相同句法开头;故意排比、咒语、口号和角色复读不自动处理。
P-05 句长、段长和段尾过度均匀 识别全文或连续段落长度、句式和收束方式过于整齐;只能按作品和场景基线提示,不能以固定长短句比例为目标。
P-06 连接密度过低、句子硬粘 识别多个动作或判断只用句号并列,缺少因果、转折、时间或主体关系;战斗、惊恐、电报体和意识流可保留。
P-07 过度精炼与电报体 识别为追求“利落”而删掉必要主语、连接、结果和语义关系的短段;不是把所有短句合成长句。
P-08 连续戏剧化碎句 识别多个孤立短句连续制造假高潮或“金句落点”;单个重拍、战斗、追逐、恐惧和诗性节奏不应误杀。
P-09 单段过长或信息墙 识别长段中混合多个场景、解释、动作和新设定而没有自然分界;长篇叙述、意识流和引用块需要按结构判断。
P-10 段落过碎或机械切段 识别每句都单独成段、用换行制造虚假节奏;对白、手机消息、诗歌和平台排版可以有意短段。
P-11 摄像头式动作清单 识别“走过去、拿起来、转身、抬头、点头”连续罗列,像逐帧记录但没有选择、因果或情绪变化;动作链有战术或空间功能时保留。
P-12 设定和背景信息倾倒 识别连续长句集中介绍世界观、人物履历、规则和背景,当前场景没有承接;档案、公告、讲解和角色有意说明除外。
P-13 跨句解释链 识别一组句子不断重复“事实—解释—意义—更大意义”,但没有推进场景、论点或人物;保留真正新增的约束、因果和结论。
P-14 每句都制造金句落点 识别连续句子都以反转、对仗、抽象判断或漂亮短句收束,读者可以预判下一句;章节钩子和角色宣言可保留。
P-15 章尾预告与模板钩子 识别“更大的危机还在后面、命运的齿轮开始转动”等空泛预告;真实未揭示信息、伏笔提示和平台章尾钩子需保留。
P-16 跨章节结构疲劳 识别连续章节重复相同开头、标题、情绪曲线、段尾方式、场景转场或回报节奏;这是序列级提示,不应直接重写当前一章。

7. 密度与分布规则

密度规则只提示“集中或重复异常”,不逐词替换。

编号 归一化规则 默认动作与边界
D-01 套话和模板词聚集 同一段或同一篇中多个元话语、拔高词、商业词和过渡词成簇出现时提示;单个常用词放行。
D-02 库存身体反应和面部动作过密 统计“嘴角上扬、眼中闪光、心脏一跳、眉头一皱、深吸一口气”等在窗口内的集中出现;角色签名动作和情绪高潮需按功能保留。
D-03 生理标签和情绪标签堆叠 识别“生理性、胸腔、血液、呼吸、声音颤抖”等标签连续代替人物选择;医学、战斗伤势和真实身体状态不能机械删除。
D-04 比喻和类比密度过高 只有达到段落/全文分布阈值才提示;诗性、梦境、童话、角色语言和主题意象回环应进入豁免。
D-05 动作清单密度过高 统计动作词、分隔符和连续动作桶的组合,不逐个删除动作;打斗、追逐、调查和操作流程必须人工复核。
D-06 形容词、副词和程度词堆叠 识别连续强化、夸张、模糊程度和评价修饰;副词可能承担时间、模态、人物口吻和节奏,不能全局清空。
D-07 连接词、过渡词和抽象词密度过高 只处理成簇的“然而、此外、进一步、在此基础上、核心、关键”等;具体转折、承接和作者习惯保留。
D-08 词、称谓、句式和短语重复分布异常 识别跨句、跨段或跨章的重复 n-gram、称谓轮换和同型句;必须区分伏笔回环、口癖、术语稳定性和机械复制。

8. 语义与叙事功能规则

这部分通常需要全文或场景上下文,不能只靠正则硬判。

编号 归一化规则 默认动作与边界
N-01 空泛判断代替具体推进 句子只说“重要、复杂、深刻、有效、意义重大”,却没有对象、动作、结果或可观察变化;有前文压缩功能时可保留。
N-02 过度解释读者已知内容 后一句只是解释前一句已经表达出的情绪、因果或意义;如果新增约束、背景或立场,不应删除。
N-03 情绪告知代替情绪承载 直接写“他很愤怒、她感到复杂、气氛十分紧张”而没有必要的动作、选择、对话或感知;低强度情绪和特定叙述声音可直写。
N-04 库存动作替代人物选择 身体反应存在,但没有人物决策、关系变化或场景后果;不能为了替换库存动作凭空添加新的感官和动作。
N-05 对白变成说明书 角色台词只负责倾倒设定、重复读者已知信息或代作者解释主题;讲解者、审讯、课堂、系统播报和权力压制场景可保留。
N-06 对白缺少回应和关系动作 多轮对话每句都独立传递信息,没有回应上一句情绪、回避、打断、误解、反击或让步;沉默和单向灌输有时是叙事功能。
N-07 人物同声 不同角色在词域、句长、称谓、礼貌、直接程度、幽默和回避策略上趋同;必须有角色历史样本才能判断。
N-08 语体与场景错位 小说、随笔或对白突然变成报告、教程、宣传或客服腔;引用、讽刺、角色伪装和场内文书可以有意错位。
N-09 泛化旁观者腔 叙述脱离当前人物和场景,只用“人们往往、生活总是、时代告诉我们”泛泛评论;全知叙述、传说体和章节主题回声需保留。
N-10 叙述视角或知识边界泄漏 限知角色知道了其不可能知道的信息,或改写把角色感知变成全知陈述;必须结合人物状态和时间点判断。
N-11 说话人、人称或时态漂移 改写后对白归属、第一/第三人称、焦点人物、叙述时态或自由间接引语边界发生变化。
N-12 命题、因果、否定和模态漂移 将“可能”改成“必然”、将“多半”改成“都”、改变因果方向或把相关关系写成因果关系;属于高风险保护项。
N-13 世界规则、关系和状态漂移 改写改变人物身份、关系、能力边界、伤势、持有物、地点、时间或已确认世界规则。
N-14 伏笔、钩子和信息揭示时机破坏 删除重复意象、提前解释线索、把未知写成已知、削弱章末悬念或提前回收承诺。
N-15 有意回环和歧义被清除 主题回声、角色口头重复、故意留白、不可靠感知和未完成句被“说清楚”或统一成标准表达。
N-16 无依据心理判断和过度亲密 叙述或回应替人物/读者下心理结论,例如“你只是太久没有被理解”;除非任务和上下文明确授权心理描写。

9. 声音、对白、视角与载体规则

这些条目多数是“保护和比较规则”,不是全局负面规则。

编号 归一化规则 默认动作与边界
V-01 作者声音基线 用作者已确认样本比较句长、词域、标点、修辞密度、叙述距离和节奏;不要用“通用真人文风”替代作者基线。
V-02 角色词域和句法指纹 比较功能词、语气词、句长、句末形式、常用结构和隐喻来源;样本不足时标未知。
V-03 称谓、礼貌和权力关系 保护称谓、尊卑、亲疏、直说/回避、命令/请求和话语轮次;删掉口头短语前先判断关系功能。
V-04 方言、时代和职业语域 方言、古风、军令、法庭、行业术语和年龄差不能被统一改成“标准自然口语”。
V-05 口癖与签名动作 口癖、固定语气、重复动作和意象回环可以是角色识别信号;只有作者确认是无功能疲劳才处理。
V-06 对白潜台词和回避策略 检查一句话是否在试探、遮掩、威胁、讨好、拒绝、拖延或争夺主导权;不能只按表面信息量改写。
V-07 停顿、口吃和不完整句 省略、重复、打断、犹豫和不完整句可能是人物声音或情绪节奏;只有模板化堆叠且无功能时提示。
V-08 叙述距离与焦点 保持第一人称、第三人称限知、全知、自由间接引语和不可靠叙述的合法距离;不能用“更贴近读者”作统一目标。
V-09 载体范围与遮罩 分开处理叙述、对白、内心、场内文书、系统面板、引用、代码、表格和元数据;范围错误应优先失败关闭。
V-10 题材与场景规则 按言情、悬疑、历史、仙侠、科幻、战斗、群像、轻喜剧、意识流等建立条件规则;同一个信号不能跨题材共用硬阈值。

10. 保护合同与统一豁免

编号 保护对象 保护要求
X-01 引文、代码、表格、链接和前置元数据 默认只报告,不改内容;除非任务合同明确允许格式转换。
X-02 人名、地名、组织、物品和专有术语 不得因“更自然”替换、泛化或新增;变化必须有明确授权和来源。
X-03 数字、日期、时间、单位和数量关系 保持值、单位、对象和顺序;数字新增、减少或换对象都要进入硬门。
X-04 主体、动作、对象和责任归属 不得把“谁做了什么”改成无主体结果,也不得把潜能改成已采用、建议改成事实。
X-05 因果、条件、否定、程度和不确定性 不得扩大断言、强化模态、改变因果或删除限制条件。
X-06 人物关系、身份、能力、伤势和持有物 不得改变关系方向、状态、能力边界、位置和道具状态。
X-07 视角、人称、时态和说话人 改写前后必须保持叙述权限、焦点人物、时间状态和对白归属。
X-08 世界规则与正典 不得为了具体化补设定、解释代价、改变规则或提前揭示未知内容。
X-09 场景顺序和章节承诺 不得删除关键动作、改变顺序、跳过场景目标或改变章末钩子。
X-10 伏笔、重复意象和信息揭示时间 不得把“尚未知道”改成“已经知道”,也不得删除后文需要的提示。
X-11 来源、引语和授权状态 无源内容不补机构、年份、专家、数据或引用;无授权文本只能保留哈希和位置,不复制原文。
X-12 未知字段和缺失事实 “未知”不等于可编造;缺事实时删除空话、保留原意、留占位或询问。

统一豁免优先覆盖以下情况:角色对白、口癖、方言、古风和军令;战斗、追逐、惊恐和意识流短句;悬疑预告和章末钩子;诗性重复和主题回声;系统面板、公告、书信、法庭记录、代码和引用;被讨论的词语本身;真实的不确定性和不可靠叙述。

11. 正向人感目标

这些条目不是“强制加入人味”的生成配方,而是修订时的方向检查。

编号 正向目标 使用边界
H-01 具体动作、对象和后果优先 只能复用原文、已确认设定或用户提供的事实;不能为了具体化补数字和感官。
H-02 让判断落在事实、经验或观察上 不用“很重要、很深刻、很有意义”代替内容。
H-03 保留真实的不确定性 不把“可能、似乎、我猜”强行改成断言,也不为显得谨慎堆叠模糊词。
H-04 允许混合感受和矛盾 人物可以同时犹豫、愤怒、依恋和否认;不能套用单一情绪标签。
H-05 允许有边界的跑题和旁支 跑题必须与作者声音、人物思考或关系功能有关,不能随机插入无关故事。
H-06 保留有目的的不均匀节奏 允许普通句、长句、短句、停顿和重复并存,不追求固定长短交替。
H-07 选择性细节,而不是感官清单 细节应改变读者对人物、空间、因果或情绪的理解;不为“像人”随机添加气味、触感和天气。
H-08 让人物通过选择和关系显形 优先呈现行动、取舍、回避、反应和代价,不用统一的“他很愤怒/她很温柔”标签代替。
H-09 维持场景语域 聊天、状态、文档、公告、小说叙述和对白各自保持合理正式度;不把所有文本口语化。
H-10 允许留白、歧义和不完全收束 只要它们承担悬念、主题、人物心理或类型功能,就不要为了清楚而全部解释。

12. 明确不纳入通用硬规则

编号 拒绝项 原因
R-01 全局同义词轮换 会改变角色用词、术语精度、指代和语气,容易制造新的“优雅变体”模板。
R-02 随机错别字、隐藏字符和噪声 只是攻击检测器,降低可读性和可信度。
R-03 全局禁破折号、禁问句、禁三项、禁副词 这些形式可能承担节奏、修辞、对白、悬疑和类型功能。
R-04 固定短句/长句配比 会把一种检测器偏好变成新的模板,误伤战斗、惊恐、诗性和对白。
R-05 一律“展示而非告知” 概述、总结、直接情绪和叙述距离都是合法叙事工具。
R-06 一律改主动语态、禁止拟人 会误伤诗性描写、隐喻、全知叙述和技术系统行为。
R-07 为了人感新增第一人称、幽默、感官、经历或瑕疵 会改变叙述者、事实和人物声音;编辑与共创必须分权。
R-08 全文重写或无限优化 改动面不可审计,容易抹平原文;应限制范围、轮次并保留最佳快照。
R-09 以 AI 检测器分数为唯一目标 检测器分数不能证明自然度、事实保真、人物声音或读者偏好。
R-10 一套通用“真人文风”覆盖所有作品 人感来自作者、角色、体裁和场景基线,不是统一的口语、短句或不完美。

13. 20 个研究项目的来源覆盖

下表只说明本目录从各项目吸收了哪些研究机制或候选问题族,不表示这些项目已经证明规则有效。

项目 主要吸收内容
humanizer 意义膨胀、无源权威、宣传腔、同义词轮换、元话语、金句化、发布残留。
stop-slop 二元对比、否定列举、隐藏施事、反问铺垫、碎句、模糊断言、节奏信号。
Humanizer-zh 中文空泛拔高、翻译腔、三项结构、宣传词、隐喻解释、事实新增反例。
no-ai-slop 声音画像、功能判断、最小编辑、无事实新增、检测与改写分离。
avoid-ai-writing 分层词汇、密度与结构信号、引用/代码/数字遮罩、保留合同。
academic-humanizer 先审计后改写、主张与证据绑定、文体条件化、最小可解释编辑。
human-writing 句长和段落变异、说话位置、知识来路、现实/虚构分流。
PaperSpine 句长、段落相似度、连接词密度、信息锚点和多层审计。
im-not-ai 语域保持、句法/密度指标、保护集合、规则证据分层。
talk-normal 直接回答、否定对比框架、总结标签、反向回归和具体落点。
shuorenhua 中文词族、工程师腔、自媒体腔、场景守卫、范围遮罩和正向人感。
speak-human-tw 模式加功能加边界、无源引用、作者没给就占位、双向样例。
inkos 段落等长、转折重复、同前缀句、跨章疲劳、题材和人物条件规则。
oh-story-claudecode 中文小说 lint、套词密度、解释链、动作清单、三遍法、有限轮次。
Openwrite 信息倾倒、对白乒乓、角色指纹、场景节拍、正典和风格来源隔离。
neuro-book 正则、处理器、密度、语义四类检测;空泛总结、隐藏行动者、比喻密度、动作清单、载体范围。
unslop 从多样样本归纳模式、按类别组织规则、保留规则缺口和来源。
humanize-text 句长变异、词汇多样性、连接词密度、节奏指标及其误用风险。
AIWriteX 多维度重写提示、文本保真和“有机制不等于有独立 humanizer”的反例。
AI_paper 学术/降重语境的证据边界、局部信号和检测分数不能替代质量的反例。

14. 从目录转成生产规则的建议顺序

第一批不宜直接把全部条目写成 active。建议按以下顺序建立候选:

  1. 低风险机械类:M-01、M-02、M-03、M-04、M-05、M-06。
  2. 高共识表层类:L-01、L-02、L-05、L-06、L-07、S-01、S-02。
  3. 分布类候选:P-04、P-05、P-08、P-11、D-02、D-04、D-08。
  4. 小说语义类:N-01、N-02、N-03、N-05、N-07、N-10、N-14;默认只做语义审查,不做自动修订。
  5. 作品专属类:V-01 至 V-10、X-01 至 X-12;必须依赖具体作品的声音账、事实快照和场景合同。

每个候选规则都必须补齐四类样例,并单独报告:

应改命中率
不应改误报率
边界转人工率
修订后事实/视角/声音回归结果
原文胜出比例

这份目录的下一步是“从研究候选中挑选少量规则做中文样例和 holdout”,不是把 20 个项目的所有词表直接搬进生产规则库。