检测并自动修复AI生成文本的典型痕迹，包括AI词汇、空洞修饰语、聊天机器人痕迹和填充短语，支持批量处理与JSON报告输出。
说明：
## 核心用法
Humanize CLI 是一套基于 Python 的命令行工具，专用于识别和消除 AI 生成文本的常见痕迹。核心工作流分为两步：先用 `analyze.py` 扫描文本中的 AI 模式（词汇、空洞修饰语、聊天机器人痕迹、可自动替换的填充短语），再用 `humanize.py` 执行自动修复。
**主要功能模块：**
– **analyze.py**：生成结构化分析报告，标记 AI 词汇（如 “testament”、”crucial”）、空洞修饰语（puffery）、聊天机器人惯用语（如 “I hope this helps”），以及可自动替换的冗余表达
– **humanize.py**：自动执行安全替换，包括填充短语简化（”in order to” → “to”）、系动词还原（”serves as” → “is”）、过度连接词移除（”Additionally”、”Furthermore”）、弯引号直引号转换、聊天机器人痕迹删除
**批量处理支持**：通过标准 shell 循环可处理多文件，支持 `–json` 输出便于程序化集成。
## 显著优点
– **精准定位**：针对当前大语言模型的典型输出特征（ copula avoidance、hedging、程式化过渡词）设计检测规则
– **可解释性强**：分析报告明确标注问题类型、出现次数、具体位置，便于人工复核
– **非破坏性编辑**：自动替换仅限于低风险、高确定性的模式，模糊表达（AI 词汇、空洞修饰语）仅标记不自动修改
– **高度可定制**：通过 `patterns.json` 可灵活调整检测规则、替换映射、删除列表
– **轻量无依赖**：纯 Python 脚本，无需重型 NLP 库，适合 CI/CD 流水线集成
## 潜在局限
– **规则驱动局限**：基于正则/关键词匹配，对新型 AI 表达或语境变体可能漏检或误判
– **语义理解有限**：无法判断替换后是否破坏原意或改变语气正式度（如学术写作中的 “furthermore” 可能确有需要）
– **语言单一**：当前仅针对英文文本优化，中文或其他语言支持需自行扩展规则
– **人工复核必要**：AI 词汇和空洞修饰语仍需人工判断是否确实需要修改
## 适合人群
– **内容运营/编辑**：批量预审 AI 辅助生成的营销文案、博客文章
– **SEO/数字营销人员**：降低内容被搜索引擎识别为 AI 生成的风险
– **学术写作者**：检查论文中是否存在过度使用大模型建议表达的嫌疑
– **技术写作者/开发者**：集成到文档发布流程，自动化内容质量把关
## 常规风险
– **过度修正风险**：自动移除 “I hope this helps” 等客套话可能在客服场景显得生硬
– **风格一致性破坏**：批量替换可能打乱特定品牌指南要求的写作风格
– **误判风险**：某些人类写作习惯（如特定学术表达）可能被错误标记为 AI 痕迹
– **伦理合规**：技术层面可用于”绕过 AI 检测器”，需警惕用于学术不端或欺骗性内容生产
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