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我把「lieflat-less-ai-tone 去AI味」做成了一个网页工具附下载链接
这些清单从没被认真检验过。直到我刷到lieflat-less-ai-tone——629 篇文章、282 万字的人机对照统计，把清单过了一遍筛子。结果是 11 项成立、15 项是误会，其中 3 项方向反了：人类用比喻的频率是 AI 的 2.4 倍，正文设问是 17 倍。按流行建议「删掉设问」，只会让文章更不像人写的。
这份数据值得做成工具。于是我把它写成了一个单文件网页应用，没有任何依赖，拷到哪台电脑都能跑。下面把界面从头到尾走一遍。
一、页面整体
界面只有三块，不需要学习成本：
顶栏：标题旁写着规则来源的规模（283 万字语料），右边三个按钮——「示例文本」内置一段埋了 8 类 AI 痕迹的稿子，点一下就能看到检测效果；「清空」清掉输入和结果；「关于规则」弹出规则全文摘要。 左栏：原文输入区，右上角实时显示字数。可以直接粘贴，也可以把 .md/.txt拖进来。底部提示「本地正则引擎 · 文本不出本机」——检测全程在浏览器里跑，断网也能用，稿子不会上传到任何服务器。右栏：结果区，两个标签页「检测结果」「AI 改写」，右上角是「⚙ API 设置」。
二、检测模式：标红 + 「体检报告」
点「开始检测」或「示例文本」，右栏会先出一排统计标签，再出正文。
统计标签（chips）是整篇的体检概览，每格是「规则编号 + 名称 + 命中次数」。命中过的显示为橙色，没命中的是灰色。灰色那一排本身就有信息量：它提醒你这项别自己吓自己——比如「3 相邻句结构同款 0」「11 段首零回指评论 0」，那就说明这两项在这篇里没问题，不用硬改。
高亮视图里，命中的片段标红加下划线。示例稿一眼望去能看出几个典型病灶：
开头「说白了，」——规则 9 禁用起手式； 「不是功能的堆砌，而是对用户时间的尊重」——规则 1 翻案腔； 「一、先别急着加功能」这类整排编号——规则 6； 「实现了效率的提升」——规则 8，名词化概括； 「就像一位智慧的导师」——规则 7 拟人化喻体； 「这意味着」——规则 10 翻译腔。
点任意一处红色标记，右侧会跳到对应的问题卡片并高亮。
问题清单：每条都给改法
切到「问题清单」视图，每处命中是一张卡片：
卡片上有四行信息，都是照着原项目的研究口径来的：
规则标签 + 实测倍率：如「规则 1 · 翻案腔 R=3.4」，R 是生成侧与人类侧的频率比，数值越大说明这项越有区分力。这个数字让你知道该先改哪一条——规则 11（段首零回指，R=4.4）分值最高，优先级也最高。 位置：第几个字符，方便在大稿子里定位。 引文：触发片段原文，黄底标出。 改法：直接给动作，比如「从正面直接下判断：先给判断，再给依据」「能概括就别逐项列举」。
规则 2 的卡片还会附一句量化的说明——「该分句含 5 个顿号」，比笼统说「有点密」更有用。
顶部两个按钮「高亮视图 / 问题清单」可以来回切，长文用清单视图逐条处理，通读用高亮视图。
三、改写模式：把规则交给大模型执行
检测只能指出问题，改还得靠模型。切到「AI 改写」，右上角 ⚙ 展开设置：
设置只有四项，全部走 OpenAI 兼容协议，所以主流的服务都能接：
https://api.deepseek.com/v1 | |
deepseek-chat、glm-4-plus |
选「Ollama」就等于完全离线跑本地模型，一条命令都不用改。下面那行小字是关于跨域的实话：请求由浏览器直连服务商，如果对方不允许跨域（CORS），就只能换服务商或走本地模型。这是我为了「单文件绿色包」付出的代价——没有中转服务器，也就没有替你兜底的余地。
改写结果：双栏对照 + 机器复核
左栏是改写结果，右栏保留原文，一眼就能核对信息有没有被偷改。示例这段的结果值得看细节：
「说白了，」删掉，直接给判断； 「不是功能的堆砌，而是对用户时间的尊重」翻正为「好的产品尊重用户的时间」； 「一、二、三」编号消失，标题文字原样保留； 「实现了效率的提升。处理时间从两小时缩短到四十分钟」合并成「把处理时间从两小时压到四十分钟」——具体数字提到了概括词的位置，没添一个新事实； 「就像一位智慧的导师，不仅告诉你…更教会你…」换成「它不只给结论，也讲为什么这么做」。
底部那行字是我特意加的：「本地引擎复核：改写前命中 9 处 → 改写后命中 1 处」。改写完立刻用同一套正则再跑一遍，用数字回答「到底降了多少」。剩下的那一处多半是模型没改利落，也可以是你明知故犯——有些结构作者本人就爱用。
结果能一键复制，也能下载成 .md。
四、规则来源弹窗
「关于规则」把 11 条规则连同倍率列全，还写了两块容易被忽略的内容：
来源：629 篇、282 万字、95,551 句，五个模型各 60 篇，人类侧 329 篇； 硬性边界：白名单、信息守恒、框架不动。
把边界摆到界面上，是怕用户把它当润色器使。这个工具的定位是「只清理清单内的痕迹」，不是「帮你把文章改得漂亮」。
五、几个不肯让步的设计
白名单，不是润色器。原项目最克制的地方是它的否定式清单：未命中规则的句子逐字保留，不顺手润色，不调语气详略。「可能提升」改成「提升」属于篡改判断强度，不是去 AI 味。这些约束我原样写进了系统提示词。
反着来的 15 项也写了进去。工具明确拒绝按「不成立特征」动手：不为制造节奏调句长，不删设问，不动句内排比，不删比喻。这类「看着像但不能改」的判断，比改法本身更容易被人忽略。
绿色包。三个文件：index.html（全部逻辑，约 45 KB）、start.bat（双击启动）、使用说明。不需要装 Node、不需要 Python、不需要联网注册。拷进 U 盘，在任何 Windows 上解压双击即可。
Key 不上传。没有后端，自然没有存 Key 的地方，配置只在你自己的浏览器里。
六、它做不到什么
作者在论文里交代得很干脆，我也照抄一遍：比喻贴不贴切、案例是不是在凑数、设问有没有回答真问题，这些语义层判断正则做不到，工具也不假装能做到。所以本地检测是体检报告，AI 改写是处方，最后一道关仍然是你自己读一遍。
还有时效性。模型在向人类文风收敛，GPT 的破折号频率一年内从「近乎每句一次」掉到 0.11。所有倍率都是某个时点的观测，不是铁律。
七、三步用起来
双击 start.bat（或直接打开index.html）；把稿子粘进左栏，点「开始检测」，先看灰色标签——没命中的规则不必硬改； 想批量处理就配好 API，切「AI 改写」，改完对照右栏检查，看底部复核数字。
页面内置示例文本，点一下就能看到 11 条规则各自怎么触发。建议先拿自己被同事吐槽过「一股 AI 味」的稿子试一次，再决定要不要信它。
网盘下载地址：
https://pan.baidu.com/s/1gxAnVklMjekV8r9Gxo1EwQ?pwd=f77d
