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speak-human-tw：「說人話」繁體中文去 AI 味 skill
Raymondhou0917/speak-human-tw 是繁體中文、台灣用語導向的去 AI 味改寫 skill。實查 GitHub metadata：MIT License，約 554 stars，支援 Claude Code / Codex / Cursor / OpenCode 等以 Markdown skill 方式使用。
2026年7月18日1 分鐘閱讀👁 8
Writing Skill / zh-TW
speak-human-tw：繁體中文的「去 AI 味」改稿 skill
speak-human-tw 專門處理繁體中文內容裡常見的 AI 寫作痕跡：空泛價值上升詞、排比三段式、罐頭結尾、過度粗體/emoji、簡中用語殘留與半形標點。
Kate 判斷：這個 repo 最有價值的不是「把文字變花」，而是把 AI 產文流程拆成可檢查的校對規則：先保事實，再清 AI 味，最後才補人味。對 Allen KB、電子報、社群貼文、客戶文件都能當成 publish 前 QA checklist。
實查 metadata
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| Repo | Raymondhou0917/speak-human-tw |
| 描述 | 「說人話」：繁體中文的去 AI 味改寫 skill；抓 38 種 AI 寫作痕跡，校正中國用語與半形標點。 |
| Stars / forks | 查詢時約 554 stars / 64 forks。 |
| 授權 | MIT License。 |
| 支援 | README 提供 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 安裝或使用方式。 |
核心做法
- 判情境：社群貼文、電子報、銷售頁、客服回信、辦公文書的修改力度不同。
- 鎖保護清單：價格、優惠碼、專有名詞、連結、真名、引號原話先保護，避免改稿漂移。
- 逐類檢查：內容類、句式類、版面類、溝通殘留類、工具痕跡類。
- 台灣在地化：把「視頻、質量、信息、博主、支持」等簡中/中國用語依語境改成台灣慣用語。
- 誤殺防護：用 benchmark 區分 should-fix 與 should-not-fix，不把合理排比或正式條款全砍掉。
適合 / 不適合
| 適合 | 不適合 |
|---|---|
| 貼文、電子報、簡報文案、客服回信、公開文章 publish 前檢查。 | 把沒有觀點的文章「自動變有個人風格」。人味仍需要作者自己的經驗、立場和故事。 |
| 建立團隊內容 QA checklist。 | 拿來規避 AI 偵測器；repo 自身也明確不是這個目的。 |