AI 写的稿子一眼就能认出来：“在当今数字化时代”开头，“首先、其次、最后”排比，“赋能”“值得注意的是”“综上所述”一个不少，结尾再来一句口号。直接发出去，读者看两行就划走了。
这篇讲怎么去 AI 味：用 Claude Code 加上 humanize-ai-text 技能，先检测文章里的 AI 腔，再改写成自然的中文，最后复测对比。我们拿一篇典型的 AI 腔短文实测，42 秒完成，按这个技能自带的评分规则，风格特征分从 20 降到 3，空话、排比和套话全部清掉。环境接 AICodeWith 就能跑。
去 AI 味：改写前后对比
实测成品：上面是改写前的 AI 腔原文，下面是改写后的版本。分数是 humanize-ai-text 技能自带的规则统计，不代表任何 AI 检测平台的结果。
先配好环境：两步接上 AICodeWith
环境只配一次，之后所有场景通用：
- 装 Claude Code：按 Claude Code 官方安装文档 安装，终端输入
claude --version能看到版本号就行。 - 创建 Key 并改全局配置：登录后进控制台「密钥管理」，点「创建密钥」。然后打开全局配置
~/.claude/settings.json，在env里填上 Base URL 和 Key：
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.aicodewith.ai",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的Key"
}
}
Base URL 末尾不要加/v1。改完重开终端，运行claude能正常对话就说明接通了。各字段的含义和更多报错处理见《Claude Code 如何接入第三方 API》。
另外装一次 humanize-ai-text 技能：从 SkillHub 下载技能压缩包，解压到 Claude Code 的技能目录：
mkdir -p ~/.claude/skills/humanize-ai-text
curl -L -o /tmp/humanize-ai-text.zip "https://api.skillhub.cn/api/v1/download?slug=humanize-ai-text"
unzip -o /tmp/humanize-ai-text.zip -d ~/.claude/skills/humanize-ai-text
解压后目录里能看到 SKILL.md 就说明装好了。这个技能的检测和改写脚本在本地用 Python 运行，需要本机装有 Python 3。第一步：一句话让它检测、改写、复测
把要改的文章存成文本文件，在同一个文件夹里运行 claude。我们实测用的需求：
用 humanize-ai-text 技能给 ./原文-AI味.txt 去AI味：先跑检测出报告，再改写成自然的中文，保存为 ./改写后.txt，最后再检测一次对比前后得分，把对比写到 ./对比.md。
“先检测、再改写、再复测”这个顺序很重要：你能看到具体是哪些地方被判成 AI 腔，改完也有前后对比，而不是只拿到一篇新稿子。
第二步：它改了什么
实测原文是一篇 4 段、327 个字符的短文。检测命中的问题和改写后的情况：
| 问题类型 | 原文 | 改写后 |
|---|---|---|
| AI 黑话（赋能） | 1 处 | 0 |
| 套话（值得注意的是、综上所述） | 2 处 | 0 |
| 排比（首先…其次…最后） | 1 处 | 0 |
| 空泛过渡（总而言之） | 1 处 | 0 |
| 句子长短太均匀 | 是 | 否 |
主要改法：
- 删掉“在当今数字化时代”这类空开场，第一句直接说事。
- 拆掉“首先/其次/最后/综上所述”，改成按实际使用场景展开。
- “赋能团队实现高质量发展”这类口号，换成具体做法。
- 句子有长有短，读起来不再一个节奏。
它还会检查改写后有没有丢掉原文的关键信息。实测第一版改写把“AI”从三处删到只剩一处，检查没通过，它自己补回后才算完成。
改写后一定要核对：它会加进原文没有的说法
这是去 AI 味最需要注意的一点。为了写得具体，改写后的稿子里出现了几处原文没有的说法，比如“讲结构和调用关系”“有时 bug 藏得挺深”“别直接合进主干”。
这些说法读起来更自然，但不是原文的内容。发出去之前，请逐句对照原文核对：
- 新加的细节是否符合你们的实际情况，不符合就删掉或改掉。
- 有没有出现原文没有的数字、案例、结论。
- 专有名词、产品名有没有被改错。
也可以在需求里直接加一句“不要加入原文没有的事实和细节”，再让它在对比报告里列出所有新增的句子，方便你逐条检查。
关于分数：只代表这个技能自己的规则
这里的 20 分和 3 分，是 humanize-ai-text 技能按自己的规则统计出来的，比如套话出现了几次、句子长短是否均匀。它不是任何 AI 检测平台的分数，也不能说明改写后的文章能通过某个检测平台。把它当成一份“哪里读着像 AI”的修改清单来用就好。
常见错误和自查
| 现象 | 怎么办 |
|---|---|
| 改写后意思变了 | 让它重新跑一次完整性检查，或说明“保留原文所有观点” |
| 改写后多了原文没有的内容 | 在需求里加“不要加入原文没有的事实和细节”，并逐句核对 |
| 学术文章被改得太口语 | 告诉它这是论文，让它按学术文本的标准来检测 |
| 401 或请求失败 | 检查 Key 是否完整，Base URL 是否为 https://api.aicodewith.ai（不带 /v1），改完重开终端 |
常见问题
去 AI 味后能保证不被检测出来吗？
不能保证。实测的分数只是 humanize-ai-text 技能自带的规则统计，不代表任何检测平台的结果。它的价值是帮你找出并改掉读起来像 AI 的地方。
要多久？
实测一篇 300 多字的短文，从检测到改写再到复测用了 42 秒。文章越长，用时越长。
每次运行的耗时和分数会有差异：另一次在干净环境复跑，用了 87 秒，综合评分从 42 降到 3（和上文的风格特征分不是同一项）。
改写后要不要人工看？
要。改写可能加入原文没有的说法，实测就出现了几处，发出前请逐句核对。
能改长文章吗？
可以，长文章建议按章节分几次改，每次改完都看一下对比报告。
适合什么类型的文字？
实测用的是博客类文字。公众号文章、产品介绍、工作汇报都可以这样做；论文请告诉它是学术文本。
相关阅读
- 文章改好后要做成汇报 PPT，见《用 Claude 做 PPT》。
- 想把团队的写作规范写成长期规则，见《Claude Code 的 CLAUDE.md 怎么写》。
- 不确定用哪个模型，见《Claude Code 用哪个模型》。
参考来源
- Claude Code Skills：code.claude.com/docs/en/skills
- Claude Code 安装：code.claude.com/docs/en/setup
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