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academic-humanizer 是一个面向学术论文和基金申请书（NSF/NIH）的写作去AI味工具，专为 Claude Code、Codex、MorphMind 等 AI 编程助手设计。它不仅能剥离 "In recent years..." 这类 AI 腔，更重要的是通过Layer 5 语音校准机制，让你的稿件保持你自己的行文风格，并贴合目标期刊的写作语域——同时不改动任何一个数字、结果或引用。

什么是语音校准：六层机制中的"最后一道关"

academic-humanizer 的工作流程分为六层，Layer 5 是前五层的收口环节：

前五层解决"写得对不对"，Layer 5 解决"读起来像不像你"。通用 humanizer 工具的问题是：去完 AI 味之后，文字变成一种"干净但无主的腔调"。Layer 5 正是为了补上这一课。机制原文见 SKILL.md。

从你的论文中提炼6个签名特征

如果你有已发表（或已录用）的论文，Layer 5 会先读你的样文，提取以下 6 项个人写作签名，再让新稿向它们靠拢：

1. 句子节奏（sentence rhythm）—— 你偏好短句还是长句，平均句长如何
2. 连接词习惯（connective habits）—— 你惯用哪类过渡方式
3. 模糊限定的强度与位置（level and placement of hedging）—— "suggests"、"is consistent with" 这类校准型措辞你用得多不多、放在哪里
4. 章节开头方式（how they open sections）—— 你的 Introduction、Method 各节怎么起手
5. 符号记法（notation）—— 变量、算符的书写习惯
6. 高频复用短语（recurring phrasings）—— 你反复使用的固定表达

注意第 3 点的微妙之处：Layer 3 明确规定证据式限定是学术写作的正确写法，而 Layer 5 进一步要求保留的正是"你"的限定习惯。两层配合，既不会把 "suggests" 误改成 "proves"，也不会把你个人风格的谨慎语气磨平。

期刊语域匹配：不同会场，不同腔调

语音校准的另一半是匹配目标期刊的语域（register），SKILL.md 给出了典型示例：

• ICLR / NeurIPS：简练、直接、结果先行（terse, direct, results-forward）
• Nature / PNAS：更偏叙述展开（more expository）

也就是说，同样的主张，投顶会时会被压成"结果 + 数字"的紧凑句，投综合性期刊时则会被允许更完整的背景铺陈。这就是为什么 Layer 5 要求你同时提供"我的风格"和"目标期刊"两个输入。

快速上手：3步启用语音校准

第 1 步：安装技能

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/academic-humanizer ~/.claude/skills/academic-humanizer

第 2 步：调用技能并粘贴稿件

/academic-humanizer [粘贴段落，或指向 main.tex]

第 3 步：附上语音校准指令（关键一步）

# optionally: "match my voice from prior_paper.pdf; target venue: ICLR"

附上你的一篇既往论文 PDF 和目标期刊，Layer 5 就会进入校准模式；不附则走默认策略。完整使用方式见 README.md。

没有既往论文？默认回退策略

不提供样文时，Layer 5 的回退规则是：输出干净、精准、符合期刊语域的学术文字，而不是通用 humanizer 那种随意、带个人观点的腔调（SKILL.md）。这条默认值本身就体现了整个工具的核心立场：技术写作中，"中性而精准"本身就是人类的学术声音，不需要注入幽默或第一人称个性。

另外，作者在 Fork 仓库后还可以把规则改成完全贴合自己领域的版本——指向自己的几篇旧论文，保留适用的检查项，调整其余部分（见 README.md 的 "Make it yours"）。

效果参考：更多前后对比

想要直观感受校准前后的差异，可以翻阅 examples/before-after.md，其中收录了通用论文段落、NIH Specific Aims 页和一个真实获资助的 NSF CAREER 摘要的完整 before/after 对照——后者清楚展示了：AI 腔被剥离、主张被绑定到证据，而长期愿景与三层框架结构被完整保留。

小结：Layer 5 语音校准机制回答的其实是去AI味工具最容易被忽略的问题——改完之后，"这是谁写的"。它用"个人签名特征 + 期刊语域"两个坐标，让 AI 辅助的初稿最终落回作者自己的声音里。