🔧 阿川の電商水電行
有一個名為 humanizer 的工具——它是 blader 基於 Claude Code 開發的技能，靈感來自維基百科關於檢測 AI 寫作的指南。它非常出色，擁有 6600 個星標、數百個分支，以及一個活躍的社區，不斷加入模式和語言支援。如果你想從任何文字中去除 AI 痕跡，它都能很好地完成這項任務。
我用過它。然後我又開發了另一個東西。
問題不在於人性化工具本身是錯的，而是它解決的問題和我實際遇到的問題略有不同。
Humanizer 會將您的文章與通用的人類寫作基準進行比較。它了解人工智慧寫作的特徵，並標記出其中的模式——例如，意義膨脹、避免使用係詞、三段式規則以及過度使用破折號。這些模式源自維基百科的人工智慧清理指南，共包含 24 種。用它檢查您的草稿，找出其中的破綻，然後進行修改。
如果你的目標是寫出看起來不像人工智慧生成的文章，那麼這種方法是可行的。
我的目標是寫出能代表我自己的作品。
這兩者相關，但並非同一回事。我可以寫出一份通過所有人工校對的草稿，但讀起來仍然與我最終發表的作品截然不同。人工智慧無法辨識，文字缺乏個性。枯燥乏味、毫無生氣的文字和劣質文一樣容易被識破——只不過不同的讀者會察覺到這一點。
我需要的不是一份需要避免的寫作模式清單，而是一份與我自身最佳寫作程度進行比較的校準清單。
所以我開發了語音人聲辨識器。它的基礎架構與 Blader 的工具相同——同樣是 24 種模式，現在增加了 27 種，其中三種來自社群的 PR。但它增加了一個改變其功能的元件：一個包含你已發表作品的 CORPUS.md 文件，該技能會先從中提取你的聲音特徵，然後再檢查其他任何內容。
首先進行語音檢查，其次進行AI模式檢查。
指紋會追蹤你伸手去拿的東西，以及──同樣重要的是──你沒拿的東西。節奏、特異性，以及你語料庫中缺少的那些模式，都預示著某種漂移。
這就是實際效果。我在發布這篇文章的草稿之前執行了語音人化工具。它發現了這個問題：
之前（草稿）：
指紋會追蹤節奏模式、段落開頭風格、具體訊號、當你需要具體細節時你會選擇什麼，以及——同樣重要的是——你不會做什麼。
旗幟：
語音偏移－語料庫中列出的五個專案，其中有些專案被壓縮成了兩個。破折號起到的情感強調作用，語料庫在結構上已經處理過了。
後：
指紋會追蹤你伸手去拿的東西，以及──同樣重要的是──你沒拿的東西。節奏、特異性，以及你語料庫中缺少的那些模式，都預示著某種漂移。
沒有觸發任何AI模式。普通的人聲辨識器會忽略這個問題。語音人聲辨識器之所以能辨識出來，是因為語料庫知道這位作者會壓縮清單。這就是差別所在。
現在它標記出某些內容時，不會僅僅說“這個模式看起來像人工智能”，而是會說“這讀起來像是克勞德的風格，因為它使用了三個並列項，而你的語料庫顯示你將其壓縮成了兩個。以下是你可能會採取的替代做法。”
這是另一種回饋方式。
語料庫方法也解決了手動辨識無法解決的問題：誤報。
我的寫作習慣會使用破折號。並非過度使用，而是有意為之——每篇文章只用一次，這是結構上的考量。通用的人性化工具會辨識出這一點。語音人性化工具則不會，因為它出現在語料庫中。這是我的寫作習慣，並非人工智慧的誤判。
同樣的道理也適用於其他任何乍看之下像是人工智慧特有的風格選擇，但實際上它們都是你自身聲音的一部分。語料庫才是檢驗真理的唯一標準。
你可以將語音人聲化工具用於你自己的寫作。該程式碼庫是公開的： github.com/dannwaneri/voice-humanizer
CORPUS.md 檔案會被 Git 忽略——您的寫作內容將保持私密。 CORPUS.example.md 檔案會告訴您應該在其中填寫什麼內容。 SETUP.md 檔案中的五個問題可以幫助您在開始之前提取自己的語音特徵。
沒有語料庫，它就無法運作。這是有意為之。一個針對任何特定人聲進行校準的人聲化器，不可能針對你的聲音進行校準。
感謝 Blader 奠定的基礎——它提供了模式列表和技能格式，本功能正是基於此建置的。語音人聲化工具則針對特定類型的寫作者，解決了一個更為具體的問題：那些寫作經驗豐富、深諳自己最佳作品風格，並且不希望人工智慧輔助將其抹平的寫作者。
原文出處：https://dev.to/dannwaneri/why-i-built-my-own-humanizer-and-why-you-should-too-2a9e
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