【免费下载链接】academic-humanizerStrip AI-writing tells from papers and grant proposals (NSF/NIH), while keeping scholarly voice and tying claims to evidence. A skill for Claude Code, Codex, and MorphMind.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/academic-humanizer点击查看免费下载academic-humanizer 是一款开源的学术写作去AI味工具skill能清除论文和基金申请书NSF/NIH中的 AI 痕迹同时保留你的学术语气并把每一个论断都绑回证据。但它内置的规则只反映作者团队一种文风想让工具真正贴合你的研究领域与写作风格fork 仓库并动手校准是最关键的一步。一、为什么官方规则不能直接拿来就用 README 中 Make it yours 一节说得很直白这些规则反映的是一组人的声音one groups voice。如果你的领域、期刊或基金机构不同照搬默认规则可能出现两种问题误伤把你的领域惯用表达当作AI 味删掉比如某些学科本就偏好特定的被动句式或严谨的保留语漏网你自己文风里的口头禅默认清单里没有覆盖到。官方定位它本就是用来个性化的而不是一刀切的过滤器——fork 之后指向你自己的过往论文、保留契合你领域的检查项、调整其余部分即可。二、第一步fork 仓库并安装到本地 1. Fork 仓库在代码托管平台的项目页点击 Fork把它变成你自己的仓库后续所有修改都落在 fork 里互不干扰。2. 克隆到本地以 Claude Code 为例克隆到 skills 目录即可被识别git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/academic-humanizer ~/.claude/skills/academic-humanizer3. 其他工具也能用因为它就是一个纯 SKILL.md 加示例文件对Codex和MorphMind也能作为 skill 或系统提示词使用只需让 agent 指向SKILL.md即可。 小技巧fork 后的仓库里你以后每校准一次规则提交记录就是你的风格演化史回看很有价值。三、第二步读懂 SKILL.md 的六层结构 ✂️SKILL.md 是整个工具的灵魂规则按六层组织。fork 适配前先看懂每一层改什么层级作用是否建议按领域修改Layer 1 通用AI套话清单delve、tapestry、破折号、超长句等小改可增删你领域的口头禅Layer 2 学术特有味过度宣称、空泛强化词、引用堆砌等 11 类中改按学科惯例取舍Layer 3 保留学术惯例证据型保留语、被动语、we等少改这是防止误伤的核心Layer 4 论断↔证据动词强度匹配证据强度少改学术写作通用纪律Layer 5 声音与投稿匹配对齐作者过往文风与期刊语域重点改填入你的风格样本与目标期刊Layer 6 基金申请书模式NSF/NIH 结构、首页优先、论断↔可行性按你申请的机构定制工作流本身读稿 → 审计 → 改写 → 报告定义在 Process 一节一般不需要动。四、第三步用过往论文校准你的声音 这是个性化收益最大的一步。Layer 5 的机制是把作者过往的已发表文章交给工具让它先记录你的句子节奏、连接词习惯、保留语的级别与位置、章节开头方式、术语与惯用表达再按此匹配。怎么用在 Claude Code 中调用/academic-humanizer粘贴要改的章节或指向main.tex加一句个性化指令例如match my voice from prior_paper.pdf; target venue: ICLR用我的旧文校准文风目标期刊 ICLR。校准清单建议对照你的 2~3 篇代表作逐项确认你偏好用 Moreover 还是直接换句你的保留语习惯suggests / is consistent with / may indicate 各占多少你如何引出实验结果先报数字还是先报对比对象把观察到的习惯写回 fork 的 SKILL.md 的 Layer 5它就变成了你的声音。五、第四步按研究领域增删检查项 不同学科对什么是学术味的定义差异很大建议这样裁剪理工/计算类默认规则基本适用重点核对 Layer 2.3 空泛强化词extensive experiments → 写出具体数据集数量与 Layer 4 的数字-证据绑定这两层基本保留原样人文/社科类检查 Layer 1 中对被动语和正式连接词的删改强度必要时在 Layer 3 里补充你的领域允许的表达白名单防止过度口语化医学/生物类若常写 NIH 申请把 Layer 6 提到默认流程里期刊语域如 Nature 系列更叙述化 vs ICLR 更 terse可在 Layer 5 中写死你的目标期刊清单跨学科作者可为不同期刊各维护一段voice notes按投稿目标切换。裁剪原则一句话Layer 3/4 是安全底线Layer 1/2/5 是你的个性化空间。六、第五步论文还是基金申请书切换模式 Layer 6 专门处理 NSF/NIH 申请书逻辑与论文相反论文要削减宏大愿景而申请书要保留愿景、绑定可行性。fork 适配时重点核对首页优先评分在开头几页就形成把编辑火力集中在 NSF Project Summary 与 NIH Specific AimsAims 写法避免方法当目标和多米诺式 Aims参照 6.3 节 的弱写法清单可行性证据每个宏大主张旁必须挂初数据、前期成果或合作方且只能使用自己真实的记录绝不虚构。更多改前/改后的完整对照含一个被资助的 NSF CAREER 摘要见 examples/before-after.md。七、验证效果与三条红线 ✅fork 适配完成后用 examples/before-after.md 中的示例做一次自测跑一遍流程看输出是否与你手工改写的版本一致。三条红线任何个性化都不能碰不改数字、公式、引用——这是 Layer 3 的铁律不做反 AI 检测用途——它是清晰度与文风编辑工具使用前请遵守投稿机构的 AI 披露政策不虚构前期成果——基金模式下的可行性证据必须真实存在。小结 让 academic-humanizer 真正为你所用路径其实很短fork 仓库 → 读懂六层规则 → 用过往论文校准声音 → 按领域增删检查项 → 按论文/申请书切换模式。它不是一套通用滤镜而是一张由你亲手填写的风格底稿——校准一次之后每一篇稿子都带着你自己的声音出场。项目采用 MIT 协议见 LICENSE放心 fork。赞分享【免费下载链接】academic-humanizerStrip AI-writing tells from papers and grant proposals (NSF/NIH), while keeping scholarly voice and tying claims to evidence. A skill for Claude Code, Codex, and MorphMind.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/academic-humanizer点击查看免费下载相关推荐Pock终极指南让Touch Bar真正为你所用Pock终极指南让Touch Bar真正为你所用 你是否曾对MacBook Touch Bar感到困惑这个位于键盘上方的OLED触控条在不同型号的MacB桌面应用插件系统gh_mirrors/nvim3/nvim打造DevOps工程师的极速Lua Neovim配置方案gh_mirrors/nvim3/nvim打造DevOps工程师的极速Lua Neovim配置方案 gh_mirrors/nvim3/nvim是一套基于纯LuSharpKeys键位重映射工具让你的键盘真正为你所用SharpKeys键位重映射工具让你的键盘真正为你所用 你是否曾经因为误触Caps Lock键而不得不重新输入整段文字是否觉得右Windows键很少使用却占桌面应用创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考