human-writing：让中文写作有点“活人感”
内容提要
human-writing 是一个中文写作 Skill，通过 Markdown 规则和 Python 脚本降低 AI 模板感。它要求动笔前清点材料，现实题材需核对经历、数字与事实，材料不足则写短。写作时每段应提供新信息，句子先交代主干，避免翻案腔、整齐排比和报告腔。v1.1.0 转向检查表达动作，并提供适合聊天窗口的精简版。
延伸解读
从禁词到动作：v1.1.0 的检查思路转变
早期版本依赖禁词和固定句式来减少 AI 味，但模型可能换种说法完成同样的修辞动作。v1.1.0 将检查重点转向表达动作，例如拦截先设定误解再推翻的翻案腔，并补充变形翻案句、整齐排比、过度抒情借喻、句长变化和连词密度等检查。这种转变旨在更本质地识别模板化表达，同时减少对正常中文的误伤。
材料门槛：写现实题材的前提
human-writing 要求动笔前先清点材料，写现实题材时经历、数字、引语和事实需先核对。材料不足时，应查资料、追问或把文章写短。写长文至少需要五件具体材料，抽象道理换说法不算材料，凭空想象的例子也不算。每段都要能指出靠哪件材料站住，这迫使写作围绕已有信息展开，避免空泛。
安装与调用：适配不同环境
具备 Skill 安装能力的 Agent 可直接读取 GitHub 仓库安装，安装后显示名为“活人感写作”。若 Agent 无自动安装能力，可从 Releases 下载或复制文件夹到本地 Skills 目录。调用时使用 $human-writing 并附上材料。对于不支持 Skill 的聊天产品，可将核心规则粘贴到提示词末尾，规则优先级高于默认写作习惯。
实例演示：GPU 推理评测的改写
以 GPU 推理评测为例，提供测试条件、吞吐、延迟和已知结论，并明确要求保留实测边界。Skill 会逼着模型围绕已有材料写，每段都要有新信息，不能反复换词描述同一结论。这有助于区分数据与无法确认的判断，写出具体内容，避免补写未测过的体验或使用宣传口吻。
Q&A
human-writing 是什么？它主要解决什么问题？
human-writing 是一个中文写作 Skill，项目以 Markdown 规则和 Python 检查脚本为主，旨在解决中文写作中的“模板感”，让文章更有“活人感”。
human-writing 在动笔前对材料有什么要求？
项目要求模型动笔前先清点材料。写现实题材时，经历、数字、引语和事实需要先核对；材料太少就去查资料、继续追问，或者把文章写短。写虚构内容时，可以创造人物和情节，但人物得有目标，场景里得有行动，前后因果也要接得上。
human-writing 的写作流程会检查哪三件事？
写作流程会检查三件事：每一段有没有带来新的事实、动作、例子或后果；句子是否先交代主干，再补充时间、原因和条件；中文是否摆脱报告腔、套话和过分整齐的节奏。
human-writing v1.1.0 相比早期版本有什么变化？
早期版本主要靠禁词和固定句式来减少 AI 味，容易留下漏洞。v1.1.0 把检查重点放到了表达动作上，重点拦截“先替读者设定一个原本没有的误解，再把它推翻”的写法，并补充了变形翻案句、AI 式整齐排比、过度抒情的借喻、句长变化、连词使用密度等检查，同时减少对正常中文的误伤，并提供了适合聊天产品的精简版。
如何安装 human-writing？
具备 Skill 安装能力的 Agent，可以直接读取 GitHub 仓库（https://github.com/KKKKhazix/human-writing）并安装。安装完成后，Skill 的显示名是“活人感写作”。如果 Agent 没有自动安装能力，可以从 Releases 下载，或者把仓库中的 human-writing 文件夹复制到本地 Skills 目录：~/.agents/skills/human-writing/。
在纯 Chat 中使用 human-writing 时，核心规则有哪些？
核心规则有五条：一、先清点材料再动笔，写长文至少五件具体材料，材料不够就写短；二、判断从正面下，禁止翻案腔、三项以上整齐排比、给抽象名词配具体动词的抒情，禁止结尾升华；三、句子先交出主干，再补时间、原因和条件，删掉一半连词；四、长短句要有高低差，该重复的词就重复；五、成稿不用破折号，冒号只用来引出人物原话，不用“说白了”“值得注意的是”“先说结论”，不用赋能、抓手、闭环、底层逻辑这类黑话。
