夜雨聆风事情是这样的。
我用 AI 写完东西后，总会用去AI味工具stop slop这个skill润色一下，去去味。
这个工具我已经用了很久，这两天突然想着会不会有新的工具出现，就随手搜了搜，结果傻眼了。
Github上有好几个专门用于“去AI味”的工具，humanizer、Humanizer-zh、stop-slop、说人话(shuorenhua)，我把四个全装了，全部试了下。
先说 humanizer。GitHub 上 27.6k 星，是这帮工具的鼻祖（只是星标最高，并非发布最早），规则基于 Wikipedia 那套「Signs of AI writing」指南。它最狠的地方是搞了 33 条模式清单，分内容、语言、风格、交流、填充五大类，每条都配改前改后的对照例子。改写分两遍跑，第一遍按清单扫，第二遍专门做复查，抓漏网的 AI 味。
它还有个独门绝活叫文风校准。说白了就是学你的写法。你贴两三段自己以前写的东西进去，它分析你的句式节奏、用词习惯、那些只有你才会写出来的怪癖，然后照着这个味道写。不是产出一篇「标准干净文本」，是产出「像你写的」。
说真的这个功能挺戳我的。
但它的词表和例子全是英文体系。中文能用，可那些连字符、破折号之类的规则，更合适英文场景，对中文场景始终还是隔了一层。你拿它擦英文长文，降维打击。拿它擦中文公众号，差口气。
然后是 stop-slop。13.4k 星，比 humanizer 出现的时间还早。它的路子和 humanizer 完全不同。humanizer 像一本模式字典，逐条对照病灶。stop-slop 像个风格教练，给你 8 条核心原则，10 条快速检查，外加 5 个维度让AI打分。
5 个维度是直接感、节奏、信任、真实感、密度，每个维度 1 到 10 分，加起来不到 35 分就让AI返工重写。
这套打法轻，通用，因为它不靠词汇表，英文能用中文也能套。这个工具我用的最久，如果你的工作区如果只能装一个，这个最稳。
但它的短板也摆在那。它重写的依据是风格原则，不保护事实。版本号、命令、产品名、数据，在它眼里和普通文字没区别。你拿它过一篇技术稿，它改完你读着觉得顺了，但可能已经顺手把你的关键信息也「优化」了，你还没发现。
第三个是 Humanizer-zh。12.5k 星。这个其实就是 humanizer 的中文汉化版，作者在 README 里写得很坦诚，核心规则翻译自 blader/humanizer，打分框架参考了 stop-slop。它把 humanizer 的 33 条模式精简成 24 条面向中文的版本，另外自己加了一套中文 AI 常用词列表，碰到如“此外”、“至关重要”、“深入探讨”、“格局”、“充满活力”等这类词会自动标出来。
你不用自己琢磨怎么把 humanizer 那套方法用在中文上了，它帮你做好了适配。
短板在哪呢。它是个翻译项目，不是原生项目。规则骨架是英文的，中文 AI 写作里有些特有的毛病，如成语堆砌、四字格滥用、书面语和口语硬混的那种假人感，它的识别力不如对英文 AI 味的识别力。而且它和它爹 humanizer 一样，没有场景分档，也没有保护事实片段的机制，长文场景会吃力。
最后说 shuorenhua（说人话）。
632 星。
是不是以为我看错了？？？27.6k 的鼻祖都讲完了，结尾给你来个 632 的？
不是哥们，这个反而是四个里工程化最强的。星标少只是因为它新、它小众、目标用户窄。它干的事，前面三个都没认真做。
它有一套固定流程，6 步走完。判场景、划保护片段、定力度、按模式改、保真回读、残留审计。这套流程里有三个设计，前面那三个完全没有。
第一，分场景分档。聊天、动态、文档、公开发布，四档默认强度不一样。它不会拿聊天的口吻改你的技术文档，也不会拿官方文档的严肃感改你在论坛发的吐槽。还有场景包，README、版本发布说明、论坛帖、issue 回复，不同文体各有一套子规则。
第二，保护片段机制。数字、版本号、命令、路径、报错、引用原文、人名等，先锁住再改，改完逐条回读确认。这是工程师写文档的刚需，前面三个全没有。
第三，长文分三档处理。最猛的那档随便删队、合并段落，自由发挥。中间那档把觉得是废话的整句挑出来列成清单给你看，删不删你说了算，它不擅自动手。最轻的那档一个字都不删，只在句子里面把语气调淡一点。
讲到这里你大概明白了。
这四个工具根本不是在同一个维度上比高低，它们分别管的是流水线的不同环节。
humanizer 是词汇字典型，stop-slop 是教练打分型，Humanizer-zh 是 humanizer 的中文翻译版，shuorenhua 是保事实工程型。
所以「谁最强」这个问题本身就是错的。真正的选择标准是你主要写什么。
跑完这四个我有个挺深的感受。
去 AI 味这件事，反面不是「干净」，是「有人」。
一个文本读着像 AI，往往不是因为它有哪几个词，是因为它背后没站着一个具体的人。humanizer 的文风校准在保「像你写的」，shuorenhua 的保真回读在保「没动过的事实」，这两个方向才真正在解决「像不像人」的问题。
而单纯的词表替换，删得再干净，也只是让 AI 味变得不那么显眼，没让它真的消失。
我之前以为去 AI 味删对几个词就行。
现在我觉得，它背后得有“人”。删得再干净，背后没“人”，照样假。