AI写出来的文字，最大的问题往往不是语法错误。
句子都通顺，逻辑也没明显问题，但读起来就是有一股“模板味”：喜欢用固定连接词，句式过于整齐，段落总爱先总结再升华，甚至一句话里塞进好几个“重要、显著、全面”。
尤其是论文初稿，AI一润色，这些特征反而更明显。
GitHub 上已经有不少专门处理这类问题的 Skill。有的负责识别常见写作模式，有的直接改写中文表达，还有一些会针对学术文本单独处理。
这里的“降AI率”，更准确地说，是减少模板化和机械化表达，让文字更接近正常的作者写作习惯，并不等于绕过任何检测。
本期按照 2026 年 9 月 28 日 GitHub Stars 排序，整理了 10 个比较有代表性的项目。
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| Kiterlin/anti-defensive-writing | |
| LifelongLazyLearner/qu-ai-wei | |
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| redbaronyyyyy-eng/humanizer-zh-academic | |
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注：以上排名仅按 2026 年 9 月 28 日 GitHub Stars 排列，不代表实际使用效果的高低。
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项目地址：blader/humanizer
Humanizer 是这份榜单里 Stars 最高的项目之一。
它不是简单地把句子换几个同义词，而是先检查文本里常见的写作模式，再针对问题进行修改。
目前覆盖 25 类常见写作模式，既可以直接处理一段粘贴进去的文字，也可以对指定文件进行修改。
如果你的问题是：
“这段话语法没错，但怎么看都像 AI 写的。”
可以先让它做一轮模式检查，再决定哪些地方需要改。
项目地址：op7418/Humanizer-zh
如果主要处理的是中文内容，这个项目会更直接。
Humanizer-zh 整理了 31 项中文写作检查点，每项都有对应的例句和修改边界，重点针对中文文本中比较常见的模板化表达。
比如：
* 套话太多；
* 句子过于工整；
* 重复总结；
* 过度使用连接词；
* 表达过于“标准答案化”。
一个值得注意的地方是，项目本身也明确提醒：这些检查项是写作规则，不是判断作者身份的标准。
所以更适合把它当成“文字编辑工具”，而不是所谓的“AI检测破解器”。
项目地址：petergyang/no-ai-slop
这个项目把工作拆得比较清楚：
一类任务负责检查文本，另一类任务负责直接改写。
覆盖 20 多种常见的 AI 写作模式，同时强调尽量保留作者原本的表达方式。
这点对于论文尤其重要。
论文润色最怕的不是改得不够，而是 AI 一上来把整段话全部重写，最后连作者原来的论证习惯都被改掉。
所以更适合采用：
先检查 → 再选择修改 → 最后人工确认
而不是把全文直接扔进去重写。
4. Kiterlin/anti-defensive-writing项目地址：Kiterlin/anti-defensive-writing
这个 Skill 处理的不是传统意义上的“AI词汇”，而是另一种很常见的 AI 写作问题：
说了很多，但真正的观点一直没有出来。
例如：
“需要指出的是……”
“在一定程度上……”
“需要进一步说明的是……”
“可能存在一定的局限性……”
这些表达并非不能用，但连续出现，就容易让文字变得拖沓。
anti-defensive-writing 主要处理多余限定、免责声明、过度解释和道歉式表达，让核心观点先出来。
对于学术论文、研究报告这类需要直接表达观点的文本，可以作为二次编辑工具。
5. LifelongLazyLearner/qu-ai-wei项目地址：LifelongLazyLearner/qu-ai-wei
qu-ai-wei 主要面向简体中文文本。
它有一个比较实用的思路：先判断文本是什么类型，再决定怎么改。
因为公众号、社交媒体、商务文案和学术论文，本来就不应该使用同一种修改方式。
比如公众号可以更口语化，但 SCI 论文不能为了“像人写的”就大量加入口语。
qu-ai-wei 覆盖社交、自媒体、商务、学术等多种语体，会根据文本类型调整识别范围和改写幅度。
如果你平时需要同时处理论文、公众号和其他中文内容，可以关注这个项目。
项目地址：harshaneel/humanize
这个项目提供两种通用写作 Skill，并把修改过程拆成 9 个编辑维度。
它比较适合另一类用户：
不希望 AI 一次性把文章全部改掉，而是想知道到底哪里出了问题。
例如先按照不同维度检查：
* 句式；
* 表达；
* 重复；
* 语气；
* 结构；
再决定具体修改哪些地方。
对于已经有自己写作习惯的人，这种“先诊断、后修改”的方式会更容易控制。
项目地址：devswha/patina
patina 支持中文、英文、韩文和日文。
它的特点是规则比较明确：发现对应的写作模式后进行修改，同时解释为什么触发这条规则。
这对于修改论文比较有用。
因为很多时候我们并不是不知道一句话怎么改，而是不知道：
“为什么这句话读起来这么像模板？”
如果工具能够把触发的规则一起标出来，作者就可以逐条判断，而不是直接接受 AI 的修改结果。
8. redbaronyyyyy-eng/humanizer-zh-academic项目地址：redbaronyyyyy-eng/humanizer-zh-academic
这个项目直接把场景缩小到了：
中文学术写作。
它提供精简版和完整版，围绕 16 类常见写作模式、四步处理流程和七项硬约束组织修改。
和通用 Humanizer 相比，它更适合论文、学位论文以及科研相关中文材料。
如果你的目标不是把文字改得“更像聊天”，而是希望：
保留学术表达，同时减少模板化痕迹
这类专门针对学术文本的 Skill 更值得尝试。
9. Aboudjem/humanizer-skill项目地址：Aboudjem/humanizer-skill
这个项目覆盖的规则比较多，包含 55 种写作模式，同时提供不同语气选项和本地文本检查。
它更像一个比较完整的写作检查工具。
不过这里有一个地方需要注意：
项目里的文本“痕迹分值”，本质上只是规则命中情况的提示。
分数高低不能直接等同于文本质量，也不能理解成某个 AI 检测平台最终会给出的结果。
所以使用时，还是应该把重点放在具体句子和具体修改原因上。
10. ai-zixun/humanizer-zh项目地址：ai-zixun/humanizer-zh
这个项目不只是改句子。
它还会检查中文长文的：
* 主线是否清楚；
* 段落结构是否合理；
* 中英文混排是否统一；
* 表达是否存在明显重复。
因此它的使用范围比较广，除了论文，也可以处理博客、评论、产品分析和书稿等长文本。
如果一篇文章的问题已经不只是“某几个词太 AI”，而是整篇文章读起来不顺，这种结构层面的检查反而更重要。
这份榜单看下来，会发现一个共同点：
大多数工具并不是靠“换几个词”来降低 AI 味。
真正需要处理的，通常是下面几层问题：
第一层：词。
“综上所述”“值得注意的是”“具有重要意义”是不是用得太多。
第二层：句子。
是不是每句话都写得特别工整，主语、谓语、宾语排列得像模板。
第三层：段落。
是不是每一段最后都要总结一句，下一段再用“此外”“与此同时”重新开启。
第四层：论证。
作者有没有真正提出判断，还是一直在用漂亮的句子描述一个大家都知道的事实。
所以，如果是写 SCI 论文，我更建议按照：
先诊断 → 再修改 → 最后人工核对
这个顺序来。
尤其是涉及实验结果、数据、引用和研究结论的地方，不要为了“去 AI 味”让模型擅自改动。
论文最终还是要回答一个问题：
这句话为什么这样写？
如果导师追问时，你能解释清楚它对应的研究事实、数据或论证关系，那么这句话才真正属于你的论文。
“降 AI 味”不是把文章改得不像 AI 就结束了，而是把那些没有承担信息功能的模板化表达拿掉，让真正的研究内容重新成为文章的主角。
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