STE80 Humanizer 的功能
STE80 Humanizer 是一种 AI 智能体技能，可重写 AI 生成的文本，使其读起来像经过认真斟酌的人类写作。它旨在提升清晰度，同时不改变原文含义。它不会试图绕过 AI 检测器。
该项目结合了两种编辑方法：
- Humanizer 处理：根据 blader/humanizer 和维基百科的 AI 写作迹象目录，移除 26 种常见的 AI 写作特征。
- STE80 处理：按照 ASD-STE100 的要求，将句子重构到约 80% 的程度。ASD-STE100 是航空航天维护文档使用的受控英语。
第一步会移除聊天机器人式措辞、夸大的主张、不必要的限定语、装饰性格式、含糊的权威表述、重复的修辞模式以及类似的写作习惯。第二步则通过更短的句子、主动语态、普通词语和每句一个主要观点，修正底层句子结构。
项目为何采用两步处理
仅移除明显的 AI 短语还不够。句子即使去掉了 很好的问题 或 无缝体验 等表达，仍可能难以阅读。它仍可能包含多个观点、隐藏执行者，或将指令埋在描述中。
因此，STE80 Humanizer 会先清理措辞，再重构文本。例如，可以考虑下面这种句子：
kubelet 会自动重启容器，从而保持应用可用。
第二步会拆分这些观点，并使用主动语态：
如果探针失败，kubelet 会重启容器。这样可以保持应用可用。
这种方法有助于让输出保持直接，同时不会强迫普通文本遵循正式简化技术英语的每一项限制。
理解 STE80 方法
ASD-STE100 是为必须准确理解技术信息的读者制定的。其结构倾向于使用短句、简单的动词形式、主动语态、统一的术语，以及清晰分隔的操作步骤。
严格的 ASD-STE100 还会限制词汇。STE80 Humanizer 默认放宽了这一部分。它保留自然常用的词语，同时应用能够提升可读性的结构规则。
- 每句话只表达一个主要观点。
- 优先使用主动语态和简单时态。
- 将条件放在前面，例如
If X, do Y. - 将指令与描述分开。
- 使用列表呈现操作步骤和复杂信息。
- 每个事物保持使用一个术语。
- 避免过长的名词堆叠、分号和复杂标点。
- 每个段落集中讨论一个主题。
在默认的 80% 级别下，如果这样读起来更自然，句子可以比建议长度多几个词。check 和 test 等常用动词仍然可以使用，真实的不确定性仍可使用 may 或 should。
安装 STE80 Humanizer
使用 skills CLI 安装
Vercel skills CLI 支持 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 和其他智能体。在要使用该技能的项目中运行以下命令：
npx skills add Dodaios/ste80-humanizer不使用 --global 时，该命令只会在当前项目中安装技能。
如需为特定智能体全局安装，请使用以下命令之一：
npx skills add Dodaios/ste80-humanizer --global --agent claude-code
npx skills add Dodaios/ste80-humanizer --global --agent codex
npx skills add Dodaios/ste80-humanizer --global --agent cursor如需让所有受支持的智能体都能使用，请运行：
npx skills add Dodaios/ste80-humanizer --global --agent '*'作为 Claude Code 插件安装
添加该仓库的市场，然后安装插件：
/plugin marketplace add Dodaios/ste80-humanizer
/plugin install ste80-humanizer@ste80-humanizer在 Claude.ai 或 Claude Desktop 中安装
- 打开 GitHub 仓库，然后选择 Code。
- 将仓库下载为 ZIP 文件。
- 依次打开 Settings、Capabilities 和 Skills。
- 上传 ZIP 文件。
执行第一次重写
安装后，调用该技能，并将文本粘贴到命令下方：
/ste80-humanizer
在此处粘贴要重写的文本。当你要求智能体将文本人性化、简化、去除 AI 痕迹，或按照 STE 风格重写文本时，该技能也可以自动启动。
如需进行标准重写，可以尝试：
This sounds like ChatGPT wrote it. Make it sound like a person.如需技术解释，可以这样提问：
Explain how TLS handshakes work in STE.你也可以指定文件：
Rewrite this README 80% of the way to ASD-STE100.
Light touch: just remove the AI stuff from docs/intro.md.
Convert docs/runbook.md to strict STE.该技能也可以在不编辑文本的情况下进行评估。直接说明这一要求：
Does this email sound like AI? Just tell me, don't rewrite it.选择正确的编辑模式
Humanize 模式
Humanize 是普通请求的默认模式。它会执行全部 26 项 AI 特征检查，然后在放宽的 80% 级别下执行结构处理。这种模式旨在保留作者的写作风格，同时让文本更易于阅读。
轻量模式
轻量模式适用于源文本本身已经可用，只需进行少量清理的情况。请要求进行轻度润色，或说只删除 AI 痕迹。该技能会执行第一遍处理，只重构最不自然的句子。
严格 STE 模式
严格 STE会以 100% 的强度执行完整的结构处理。它适用于程序、运行手册和安全说明，因为在这些文本中，一致性比对话式语气更重要。
严格模式会执行更严格的句子长度和词汇选择限制，也会避免使用缩写。不过，这种风格的输出不会自动符合官方 ASD-STE100 标准。
编号规则如何帮助审查编辑
项目的 SKILL.md 文件包含两组编号规则。§1 至 §26 涵盖 AI 写作特征。S1 至 S15 涵盖 STE80 结构。
该技能可以使用类似 §1, §8, S2 的引用报告编辑内容。你可以据此查明它为何删除了“不是 X 而是 Y”的结构、替换了重复的破折号，或缩短了句子。
有些模式被标记为单独出现时较弱。这包括重复的开头、层层叠加的限定语、带连字符的词组，以及某些被动结构。只有当附近证据支持编辑时，该技能才会将它们视为问题。
保留含义和语气
忠实于原文是工作流程的核心部分。该技能旨在保留事实和不确定性。它应将 may 保留为 may，保留 40+ 等数值，避免添加没有依据的断言，并标记源文本中的矛盾。
为了帮助它匹配你的风格，请在请求中附上你自己的写作示例：
使用 STE80 Humanizer 重写草稿。请匹配以下写作示例中的句子长度、词汇和标点：
在此粘贴你的写作示例。
草稿：
在此粘贴草稿。这样可以让该技能了解你偏好的节奏，而不是要求它模仿一种模糊的人类写作概念。
使用 Python 检查器检查文件
该仓库包含 scripts/ste_check.py，这是一个无依赖的 Python 检查器。使用以下命令检查文件：
python scripts/ste_check.py README.md对于程序或运行手册，请使用严格检查：
python scripts/ste_check.py --strict docs/runbook.md你也可以通过标准输入传递文本：
cat draft.txt | python scripts/ste_check.py -该检查器会标记两轮处理中许多可测量的模式，包括聊天机器人常用语、刻意安排的引言、层层叠加的模糊措辞、含糊的权威引用、夸大的断言、弯引号、过长的句子、过长的段落、分号、破折号、被动语态、进行时或完成时、-ing 形式，以及短语动词。
该检查器采用启发式方法。它不是 AI 检测器、官方 ASD-STE100 合规检查器，也不能证明文本正确。
高级工作流提示
说明受众和文档类型
告诉该技能它正在编辑 README、电子邮件、解释文、运行手册、安全说明还是社交媒体帖子。文档类型会影响结构化处理的适用程度。严格 STE 适合程序，而随意的帖子通常只需要轻量处理。
明确指定不得更改的内容
列出必须保持不变的确切事实、数字、产品名称、情态动词和引文。这会强化项目以忠实度为先的行为。
审查报告中的规则编号
如果某次编辑使语气变化过大，请检查所引用的规则。要求代理恢复原有语气，同时只保留必要的清晰度修正。
手动编辑后运行检查器
一种实用的工作流程是先生成重写版本，再自行编辑，最后运行 ste_check.py。将每条警告视为审查提示，而不是自动错误。
创作性工作使用正确的处理轮次
STE 结构是为清晰的说明性文本设计的。对于小说、演讲和品牌文案，项目只应用第一轮处理。这样可以避免抹平依赖语气、节奏或刻意含糊的写作。
考虑语言限制
ASD-STE100 是一项英语标准。对于其他语言，该技能可以应用其通用的特征移除和结构原则，但无法直接应用英语词汇表。
运行随附的评估
evals/ 目录包含 Claude 插件评估格式的四个案例：README 重写、原创解释文、严格运行手册，以及一篇未提及 STE 的随意 LinkedIn 帖子。
使用以下命令运行：
claude plugin eval . --allow-tools Write,Edit,Bash仓库将这些测试描述为参考信号，而不是证明。它们报告的主要收益是忠实度：在测试案例中，与普通提示相比，该技能更可靠地保留了事实、数量和不确定性。
重要限制
- 该技能主要用于说明性和技术性写作。
- 其非英语支持无法使用英语 STE 词汇表。
- 使用类似 STE 的风格写作，并不会使文档正式符合 STE 标准。
- 正式合规需要 ASD-STE100 词典、受过培训的作者和审查。
- 该项目不包含官方 ASD-STE100 规范或词典。
结论
STE80 Humanizer 将表层清理与结构编辑相结合。将其安装为代理技能或 Claude Code 插件，选择 Humanize、Light 或 Strict STE 模式，并明确保真度要求。对于基于文件的工作流，可使用随附的 Python 检查器，找出仍需审阅的模式。最终文本应更加清晰，同时保留源文本的事实和意图。