# 中文 AI 寫作模式

識別和去除中文文本中 AI 生成痕跡的參考指南。寫作前閱讀以內化規範，或在 review 時作為比對參照。

基於 [Wikipedia:Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing)，由 WikiProject AI Cleanup 維護。

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## 核心規則

處理文本時牢記這 5 條原則：

1. **刪除填充短語** - 去除開場白和強調性拐杖詞
2. **打破公式結構** - 避免二元對比、戲劇性分段、修辭性設置
3. **變化節奏** - 混合句子長度。兩項優於三項。段落結尾要多樣化
4. **信任讀者** - 直接陳述事實，跳過軟化、辯解和手把手引導
5. **刪除金句** - 如果聽起來像可引用的語句，重寫它

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## 個性與靈魂

避免 AI 模式只是工作的一半。無菌、沒有聲音的寫作和機器生成的內容一樣明顯。好的寫作背後有一個真實的人。

### 缺乏靈魂的寫作跡象（即使技術上「乾淨」）：
- 每個句子長度和結構都相同
- 沒有觀點，只有中立報導
- 不承認不確定性或複雜感受
- 適當時不使用第一人稱視角
- 沒有幽默、沒有鋒芒、沒有個性
- 讀起來像維基百科文章或新聞稿

### 如何增加語調：

**有觀點。** 不要只是報告事實——對它們做出反應。「我真的不知道該怎麼看待這件事」比中立地列出利弊更有人味。

**變化節奏。** 短促有力的句子。然後是需要時間慢慢展開的長句。混合使用。

**承認複雜性。** 真實的人有複雜的感受。「這令人印象深刻但也有點不安」勝過「這令人印象深刻」。

**適當使用「我」。** 第一人稱不是不專業——而是誠實。「我一直在思考……」或「讓我困擾的是……」表明有真實的人在思考。

**允許一些混亂。** 完美的結構感覺像演算法。跑題、題外話和半成型的想法是人性的體現。

**對感受要具體。** 不是「這令人擔憂」，而是「凌晨三點沒人看著的時候，智能體還在不停地運轉，這讓人不安」。

### 改寫前（乾淨但無靈魂）：
> 實驗產生了有趣的結果。智能體生成了 300 萬行程式碼。一些開發者印象深刻，另一些則持懷疑態度。影響尚不明確。

### 改寫後（鮮活）：
> 我真的不知道該怎麼看待這件事。300 萬行程式碼，在人類大概睡覺的時候生成的。開發社群有一半人瘋了，另一半人忙著證明這不算數。真相可能在無聊的中間某處，但我一直在想那些通宵工作的智能體。

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## 內容模式

### 1. 過度強調意義、遺產和更廣泛的趨勢

**需要注意的詞彙：** 作為/充當、標誌著、見證了、是……的體現/證明/提醒、極其重要的/重要的/至關重要的/核心的/關鍵性的作用/時刻、凸顯/強調/彰顯了其重要性/意義、反映了更廣泛的、象徵著其持續的/永恆的/持久的、為……做出貢獻、為……奠定基礎、標誌著/塑造著、代表/標誌著一個轉變、關鍵轉折點、不斷演變的格局、焦點、不可磨滅的印記、深深植根於

**問題：** LLM 寫作通過添加關於任意方面如何代表或促進更廣泛主題的陳述來誇大重要性。

**改寫前：**
> 加泰隆尼亞統計局於 1989 年正式成立，標誌著西班牙區域統計演變史上的關鍵時刻。這一舉措是西班牙全國範圍內更廣泛運動的一部分，旨在分散行政職能並加強區域治理。

**改寫後：**
> 加泰隆尼亞統計局成立於 1989 年，負責獨立於西班牙國家統計局收集和發布區域統計數據。

**台灣社群範例：**

AI 喜歡把具體的經驗升華成人生哲理，用大詞來收尾。
- ❌「這段旅程不容易，但你做得很好。」
- ❌「每一步都算數。」
- ❌「你正在成為更好的自己。」
- ✅ 人類會這樣說：「能堅持一年很猛。」「你現在這樣練下去就對了。」

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### 2. 過度強調知名度和媒體報導

**需要注意的詞彙：** 獨立報導、地方/區域/國家媒體、由知名專家撰寫、活躍的社交媒體帳號

**問題：** LLM 反覆強調知名度主張，通常列出來源而不提供上下文。

**改寫前：**
> 她的觀點被《紐約時報》、BBC、《金融時報》和《印度教徒報》引用。她在社交媒體上擁有活躍的存在，擁有超過 50 萬粉絲。

**改寫後：**
> 在 2024 年《紐約時報》的採訪中，她認為 AI 監管應該關注結果而不是方法。

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### 3. 以 -ing 結尾的膚淺分析

**需要注意的詞彙：** 突出/強調/彰顯……、確保……、反映/象徵……、為……做出貢獻、培養/促進……、涵蓋……、展示……

**問題：** AI 聊天機器人在句子末尾添加現在分詞（「-ing」）短語來增加虛假深度。

**改寫前：**
> 寺廟的藍色、綠色和金色色調與該地區的自然美景產生共鳴，象徵著德克薩斯州的藍帽花、墨西哥灣和多樣化的德克薩斯州景觀，反映了社區與土地的深厚聯繫。

**改寫後：**
> 寺廟使用藍色、綠色和金色。建築師表示這些顏色是為了呼應當地的藍帽花和墨西哥灣海岸。

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### 4. 宣傳和廣告式語言

**需要注意的詞彙：** 擁有（誇張用法）、充滿活力的、豐富的（比喻）、深刻的、增強其、展示、體現、致力於、自然之美、坐落於、位於……的中心、開創性的（比喻）、著名的、令人嘆為觀止的、必遊之地、迷人的

**問題：** LLM 在保持中立語氣方面存在嚴重問題，尤其是對於「文化遺產」話題。傾向使用誇張的宣傳性語言。

**改寫前：**
> 坐落在衣索比亞貢德爾地區令人嘆為觀止的區域內，Alamata Raya Kobo 是一座充滿活力的城鎮，擁有豐富的文化遺產和迷人的自然美景。

**改寫後：**
> Alamata Raya Kobo 是衣索比亞貢德爾地區的一座城鎮，以其每週集市和 18 世紀教堂而聞名。

**台灣社群範例：**

AI 為了避免抽象，有時會硬抓一個物品來比喻，導致語氣像在寫作文，不夠口語。
- ❌「槓片終究是你自己推上去的。」（太像文學修辭，不日常）
- ❌「哪可能是藥物自己在上班。」（擬人化太刻意，不貼切）
- ✅ 人類會這樣說：「練出這種體態真的只能靠自己。」「藥物幫的是食慾，不是直接幫你練。」

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### 5. 模糊歸因和含糊措辭

**需要注意的詞彙：** 行業報告顯示、觀察者指出、專家認為、一些批評者認為、多個來源/出版物（實際引用卻很少）

**問題：** AI 聊天機器人將觀點歸因於模糊的權威而不提供具體來源。

**改寫前：**
> 由於其獨特的特徵，浩來河引起了研究人員和保護主義者的興趣。專家認為它在區域生態系統中發揮著至關重要的作用。

**改寫後：**
> 根據中國科學院 2019 年的調查，浩來河支持多種特有魚類。

**台灣社群範例：**

引述與數據時，直接描述，不要用宣告句鋪陳。
- ❌「有一件事很重要：蛋白質要夠」➡️ ✅「蛋白質要夠。」
- ❌「數據顯示：減去 22.1% 體重。」➡️ ✅「研究發現，高劑量組減去 22.1% 體重。」

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### 6. 提綱式的「挑戰與未來展望」部分

**需要注意的詞彙：** 儘管其……面臨若干挑戰……、儘管存在這些挑戰、挑戰與遺產、未來展望

**問題：** 許多 LLM 生成的文章包含公式化的「挑戰」部分。

**改寫前：**
> 儘管工業繁榮，Korattur 面臨著城市地區典型的挑戰，包括交通擁堵和水資源短缺。儘管存在這些挑戰，憑藉其戰略位置和正在進行的舉措，Korattur 繼續蓬勃發展，成為欽奈增長不可或缺的一部分。

**改寫後：**
> 2015 年三個新 IT 園區開業後，交通擁堵加劇。市政公司於 2022 年啟動了雨水排水專案，以解決反覆發生的洪水。

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## 語言和語法模式

### 7. 過度使用的「AI 詞彙」

**高頻 AI 詞彙：** 此外、與……保持一致、至關重要、深入探討、強調、持久的、增強、培養、獲得、突出（動詞）、相互作用、複雜/複雜性、關鍵（形容詞）、格局（抽象名詞）、關鍵性的、展示、織錦（抽象名詞）、證明、強調（動詞）、寶貴的、充滿活力的

**問題：** 這些詞在 2023 年後的文本中出現頻率要高得多。它們經常共同出現。

**改寫前：**
> 此外，索馬利亞菜餚的一個顯著特徵是加入駱駝肉。義大利殖民影響的持久證明是當地烹飪格局中廣泛採用義大利麵，展示了這些菜餚如何融入傳統飲食。

**改寫後：**
> 索馬利亞菜餚還包括駱駝肉，被認為是一種美味。在義大利殖民期間引入的義大利麵菜餚仍然很常見，尤其是在南部。

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### 8. 避免使用「是」（繫動詞迴避）

**需要注意的詞彙：** 作為/代表/標誌著/充當 [一個]、擁有/設有/提供 [一個]

**問題：** LLM 用複雜的結構替代簡單的繫動詞。

**改寫前：**
> Gallery 825 作為 LAAA 的當代藝術展覽空間。畫廊設有四個獨立空間，擁有超過 3000 平方英尺。

**改寫後：**
> Gallery 825 是 LAAA 的當代藝術展覽空間。畫廊有四個房間，總面積 3000 平方英尺。

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### 9. 否定式排比與過度對稱

**問題：** 「不僅……而且……」或「這不僅僅是關於……，而是……」等結構被過度使用。AI 也喜歡寫出工整的對仗句，像在寫標語。

**改寫前：**
> 這不僅僅是節拍在人聲下流動；它是攻擊性和氛圍的一部分。這不僅僅是一首歌，而是一種聲明。

**改寫後：**
> 沉重的節拍增加了攻擊性的基調。

**台灣社群範例：**
- ❌「這不是運氣，是實力。」
- ❌「教練沒放棄你，你也沒放棄你自己。」
- ❌「這條路雖然慢，但很穩。」
- ✅ 人類會這樣說：「這種進度不快，但很實。」「最厲害的還是你自己有撐下來。」

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### 10. 三段式法則過度使用

**問題：** LLM 強行將想法分成三組以顯得全面。

**改寫前：**
> 活動包括主題演講、小組討論和社交機會。與會者可以期待創新、靈感和行業洞察。

**改寫後：**
> 活動包括演講和小組討論。會議之間還有非正式社交的時間。

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### 11. 刻意換詞（同義詞循環）

**問題：** AI 有重複懲罰機制，導致過度使用同義詞替換。

**改寫前：**
> 主人公面臨許多挑戰。主要角色必須克服障礙。中心人物最終獲得勝利。英雄回到家中。

**改寫後：**
> 主人公面臨許多挑戰，但最終獲得勝利並回到家中。

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### 12. 虛假範圍

**問題：** LLM 使用「從 X 到 Y」的結構，但 X 和 Y 並不在有意義的尺度上。

**改寫前：**
> 我們穿越宇宙的旅程將我們從大爆炸的奇點帶到宏偉的宇宙網，從恆星的誕生和死亡到暗物質的神秘舞蹈。

**改寫後：**
> 這本書涵蓋了大爆炸、恆星形成和當前關於暗物質的理論。

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## 風格模式

### 13. 禁用標點

**問題：** LLM 使用破折號（—）比人類更頻繁，模仿「有力」的銷售文案。分號和冒號也常被濫用，作為「宣告即將說重點」的標記。

**禁用的標點符號：**
- 破折號（——）/ Em-dash（—）
- 分號（；）/ Semicolon（;）
- 冒號（：）/ Colon（:）— 冒號是「宣告即將說重點」的標記，直接說重點即可

**改寫前：**
> 這個術語主要由荷蘭機構推廣——而不是由人民自己。你不會說「荷蘭，歐洲」作為地址——但這種錯誤標記仍在繼續——即使在官方文件中。

**改寫後：**
> 這個術語主要由荷蘭機構推廣，而不是由人民自己。你不會說「荷蘭，歐洲」作為地址，但這種錯誤標記在官方文件中仍在繼續。

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### 14. 粗體過度使用

**問題：** AI 聊天機器人機械地用粗體強調短語。

**改寫前：**
> 它融合了 **OKR（目標和關鍵結果）**、**KPI（關鍵績效指標）** 和視覺戰略工具，如 **商業模式畫布（BMC）** 和 **平衡計分卡（BSC）**。

**改寫後：**
> 它融合了 OKR、KPI 和視覺戰略工具，如商業模式畫布和平衡計分卡。

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### 15. 內聯標題垂直列表

**問題：** AI 輸出列表，其中項目以粗體標題開頭，後跟冒號。

**改寫前：**
> - **使用者體驗：** 使用者體驗通過新介面得到顯著改善。
> - **效能：** 效能通過優化演算法得到增強。
> - **安全性：** 安全性通過端到端加密得到加強。

**改寫後：**
> 更新改進了介面，通過優化演算法加快了載入時間，並添加了端到端加密。

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### 16. 引號使用原則

**問題：** AI 生成的文本傾向大量使用引號標記詞彙，多個引號是 AI 生成的明顯特徵。

**規則：**
- 一篇貼文最多 1 個引號，用在最核心的新詞彙
- 常見詞彙不需要引號（如：蛋白質、脂肪、肌肉、代謝、熱量）
- 多個引號密集出現 = AI 味警報

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### 17. 表情符號

**問題：** AI 聊天機器人經常用表情符號裝飾標題或項目符號。

**改寫前：**
> 🚀 **啟動階段：** 產品在第三季度發布
> 💡 **關鍵洞察：** 使用者更喜歡簡單
> ✅ **下一步：** 安排後續會議

**改寫後：**
> 產品在第三季度發布。使用者研究顯示更喜歡簡單。下一步是安排後續會議。

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### 18. 精心設計的比喻

**需要注意的模式：** 擬人化過度、抽象概念具象化、修辭手法超出日常口語範圍

**問題：** AI 為了避免抽象表述，會構造文學性的比喻。這些比喻結構工整、意象新穎，但真人在日常對話中不會這樣說話。讀起來像散文，不像留言。

**改寫前：**
> 不是在跟水分玩交換。
> 槓片終究是你自己推上去的。
> 那個數字比體重誠實太多了。

**改寫後：**
> 脂肪掉的比體重多，這才是真的在瘦。
> 這種體態只能靠自己練出來。
> 打針那段時間心態確實會起伏。

**判斷標準：** 如果比喻讀起來像作家在寫散文，或放在文學作品裡不違和，就太精緻了。改用直接描述或粗略的日常比喻。

**台灣社群範例：**
- ❌「你的身體正在跟新的節奏磨合。」（擬人化太刻意）
- ❌「那個數字比體重誠實太多了。」（數字不會誠實）
- ✅「脂肪掉的比體重多，這才是真的在瘦。」

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## 交流模式

### 19. 協作交流痕跡

**需要注意的詞彙：** 希望這對您有幫助、當然！、一定！、您說得完全正確！、您想要……、請告訴我、這是一個……

**問題：** 作為聊天機器人對話的文本被貼上為內容。

**改寫前：**
> 這是法國大革命的概述。希望這對您有幫助！如果您想讓我擴展任何部分，請告訴我。

**改寫後：**
> 法國大革命始於 1789 年，當時財政危機和糧食短缺導致了廣泛的動盪。

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### 20. 知識截止日期免責聲明

**需要注意的詞彙：** 截至 [日期]、根據我最後的訓練更新、雖然具體細節有限/稀缺……、基於可用資訊……

**問題：** 關於資訊不完整的 AI 免責聲明留在文本中。

**改寫前：**
> 雖然關於公司成立的具體細節在現成資料中沒有廣泛記錄，但它似乎是在 20 世紀 90 年代的某個時候成立的。

**改寫後：**
> 根據註冊文件，該公司成立於 1994 年。

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### 21. 諂媚/卑躬屈膝的語氣

**問題：** 過於積極、討好的語言。

**改寫前：**
> 好問題！您說得完全正確，這是一個複雜的話題。關於經濟因素，這是一個很好的觀點。

**改寫後：**
> 您提到的經濟因素在這裡是相關的。

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### 22. 填充短語與 AI 廢話模式

**改寫前 → 改寫後：**
- 「為了實現這一目標」→「為了實現這一點」
- 「由於下雨的事實」→「因為下雨」
- 「在這個時間點」→「現在」
- 「在您需要幫助的情況下」→「如果您需要幫助」
- 「系統具有處理的能力」→「系統可以處理」
- 「值得注意的是數據顯示」→「數據顯示」

**禁用的宣告句：**

| 類型 | 禁用範例 |
|------|----------|
| 假裝驚訝 | 「你一定會很驚訝」「說出來你可能不信」 |
| 過度強調 | 「非常重要」「絕對不能錯過」「一定要看到最後」 |
| 空洞鋪陳 | 「我發現一件事」「讓我告訴你一個秘密」「先說重點」 |
| 冗餘確認 | 「是的，你沒看錯」「沒錯，就是這樣」 |
| 誇張情緒 | 「太棒了！」「天啊！」「超級重要！」 |
| 數據宣告 | 「結果很驚人：」「這份數據顯示：」 |
| 回音式開場 | 「X」這句超有感 · 你說得沒錯 · X 真的是 · 超多人也都走過這段 |
| 空洞肯定 | 「這種進度很實」「這個很不錯」 |

禁止純粹為了開場而存在的肯定句。如果去掉那句肯定不影響整段意思，就是填充物，砍掉。社群回覆時，避免先複述對方內容再表示同意（「你說X → 我覺得X」）。直接從自己的視角切入，補充觀點或給答案，對方本來就知道自己在說什麼。

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### 23. 過度限定

**問題：** 過度限定陳述。

**改寫前：**
> 可以潛在地可能被認為該政策可能會對結果產生一些影響。

**改寫後：**
> 該政策可能會影響結果。

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### 24. 通用積極結論與強行總結

**問題：** 模糊的樂觀結尾。AI 很習慣在結尾給出一個漂亮、無懈可擊的結論。但人在留言或對話時，往往只是針對眼前的事情講完就停了，不需要句句都有啟發性。

**改寫前：**
> 公司的未來看起來光明。激動人心的時代即將到來，他們繼續追求卓越的旅程。這代表了向正確方向邁出的重要一步。

**改寫後：**
> 該公司計畫明年再開設兩個地點。

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## 完整示例

**改寫前（AI 味道）：**
> 新的軟體更新作為公司致力於創新的證明。此外，它提供了無縫、直覺和強大的使用者體驗——確保使用者能夠高效地完成目標。這不僅僅是一次更新，而是我們思考生產力方式的革命。行業專家認為這將對整個行業產生持久影響，彰顯了公司在不斷演變的技術格局中的關鍵作用。

**改寫後（人性化）：**
> 軟體更新添加了批次處理、鍵盤快捷鍵和離線模式。來自測試使用者的早期回饋是正面的，大多數報告任務完成速度更快。

**所做更改：**
- 刪除了「作為……的證明」（誇大的象徵意義）
- 刪除了「此外」（AI 詞彙）
- 刪除了「無縫、直覺和強大」（三段式法則 + 宣傳性）
- 刪除了破折號和「-確保」短語（膚淺分析）
- 刪除了「這不僅僅是……而是……」（否定式排比）
- 刪除了「行業專家認為」（模糊歸因）
- 刪除了「關鍵作用」和「不斷演變的格局」（AI 詞彙）
- 添加了具體功能和具體回饋

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### 25. 新穎性膨脹

**問題：** AI 把已知概念說成是對方發明的：「他提出了一個我沒聽過的概念」「一個沒人在討論的問題」。

**改寫前：**
> 他提出了一個我從未聽過的概念：情境汙染。

**改寫後：**
> 他解釋了情境汙染在實際場景中怎麼運作。

**台灣社群範例：**
- ❌「她提出了一個業界很少人注意到的盲點」
- ✅「她講的那個問題，其實跑過 GLP-1 的人多少都遇過」

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### 26. 情緒平板

**問題：** AI 用「最讓我驚訝的是」「令我著迷的是」來裝有情緒，但寫作本身沒有傳達那個情緒。

**改寫前：**
> 最讓我驚訝的是成長速度有多快。

**改寫後：**
> 六個月內用戶翻了三倍，比 Slack 第一年還快。

**台灣社群範例：**
- ❌「最讓我感動的是大家的堅持」
- ✅「一年沒斷過，這真的不容易」

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### 27. 假讓步

**問題：** AI 用「雖然X令人印象深刻，但Y仍然是挑戰」來假裝客觀，兩邊都是空話。

**改寫前：**
> 雖然這個平台令人印象深刻，但可擴展性仍然是一個挑戰。

**改寫後：**
> 平台撐得住 1 萬人同時在線，但超過 1.5 萬就會斷線。

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### 28. 修辭性問句開場

**問題：** AI 用修辭問句拖延正題：「但這對開發者意味著什麼？」

**改寫前：**
> 那麼，你為什麼應該關心這個變化呢？

**改寫後：**
> 這個變化會影響 build 時間。影響方式如下。

**台灣社群範例：**
- ❌「你有沒有想過，為什麼減重這麼難？」
- ✅「減重難在維持，不是開始。」

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### 29. 括號式避險

**問題：** AI 在括號裡插入看似深入的補充：「（以及越來越多的Z）」。

**改寫前：**
> API 支援 REST（以及越來越多的 GraphQL）端點。

**改寫後：**
> API 支援 REST 和 GraphQL 端點。

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### 30. 數字清單膨脹

**問題：** AI 預設用數字清單因為結構安全：「三個關鍵心得」「七個理由」。

**改寫前：**
> 這裡有 7 個你應該關注 observability 的理由。

**改寫後：**
> 上季度 observability 抓到兩次監控漏掉的故障。事情是這樣的。

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### 31. 推理鏈痕跡

**問題：** 思維鏈的腳手架洩漏到正文：「讓我一步步分析」「系統性地拆解一下」。

**改寫前：**
> 讓我系統性地拆解一下。首先，我們需要考慮架構。

**改寫後：**
> 架構有三層。問題出在中間那層。

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### 32. 確認迴圈

**問題：** AI 在回答前先複述問題：「你問的是」「關於你的問題」。

**改寫前：**
> 你問的是分散式系統中快取怎麼運作。好問題。

**改寫後：**
> 分散式快取解決了冷啟動問題，但引入了一致性的取捨。

**台灣社群範例：**
- ❌「你說的 GLP-1 副作用問題，確實值得關注」→ 然後才開始回答
- ✅ 直接回答：「噁心通常前兩週最明顯，之後會慢慢適應」

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### 33.「讓我們」句型

**需要注意的詞彙：** 讓我們探討、讓我們來看看、讓我們拆解、一起來了解

**問題：** AI 用「讓我們」當假合作式開場白，其實是拖延正題的填充。

**改寫前：**
> 讓我們來仔細看看身份驗證的流程是怎麼運作的。

**改寫後：**
> 身份驗證流程從 OAuth 重新導向開始。

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### 34. 過度結構化

**問題：** 短文本中塞太多標題（300 字內超過 3 個標題）。公式化標題如「概述」「重點」「總結」。

**改寫前：**
> ## 概述 ## 主要功能 ## 優勢 ## 總結（200 字的段落裡）

**改寫後：**
> 合併成 1-2 個段落，用具體的標題告訴讀者接下來是什麼。

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### 35. 節奏與均質性

**問題：** AI 文本像節拍器——句子長度均勻（15-25 字）、段落等長、對稱措辭。結構是 AI 偵測的第一信號。

**改寫前：**
> 平台高效處理數據。系統可靠地處理請求。架構水平擴展。團隊持續維持品質。

**改寫後：**
> 平台吃資料很快。請求？處理了。橫向擴展沒問題，團隊到現在居然還沒崩潰。

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### 36. 改寫 vs 修補判斷

**問題：** 當文本有 5+ 個詞彙標記跨多個類別、3+ 個 pattern 類別觸發、加上均質節奏，修補個別詞句沒用——結構本身就是 AI 生成的。

**指引：** 建議完全重寫：用一句話說核心觀點，然後重建。

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## 參考

本指南基於 [Wikipedia:Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing)，由 WikiProject AI Cleanup 維護。

來源：[blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer)、[hardikpandya/stop-slop](https://github.com/hardikpandya/stop-slop)、[op7418/Humanizer-zh](https://github.com/op7418/Humanizer-zh)
