# 去 AI 味的方法：两条线，五项交给机器 > 去 AI 味到底怎么做？我把它拆成两条可以逐句扫的线：一条管『像不像机器』，一条管『句子写完了没』。其中五项能交给程序自动抓，剩下的得靠人判断。这篇是可以直接抄的方法。 - Author: Paul Kuo（郭曜郎） - Date: 2026-06-30 - Pillar: 智能与秩序 / Intelligence & Order - Tags: AI 写作, AI 味, 自检清单, lint, 写作方法, 语句收尾, 人机协作 - Canonical: https://paulkuo.tw/zh-cn/articles/de-ai-method/ - Language: Simplified Chinese (简体中文) - Translation: AI-translated from the zh-Hant (Traditional Chinese) original - Original (zh-Hant): https://paulkuo.tw/articles/de-ai-method.md - Site index for LLMs: https://paulkuo.tw/llms.txt --- > **TL;DR**：去 AI 味可以拆成两条逐句扫的线：一条管「像不像机器」，一条管「句子写完了没」。五项能写成脚本自动抓，其余靠人判断。但这套方法只去得了味、长不出人味，边界就是它的诚实。
▶ 听摘要
AI 合成语音・作者本人声线克隆
> 「用对的字和用几乎对的字，差别就像闪电和萤火虫。」 > 马克吐温 我把写作的自检规则改到第十几版，才看出它们其实只在问两个问题。一个是：这句话，像不像机器写的。另一个是：这句话，到底写完了没。 [上一篇](/zh-cn/articles/quitting-ai-flavor/)讲我怎么把去 AI 味磨成一套流程。这篇讲那套流程本身：它长什么样，哪些能交给机器，哪些只能自己来。如果你也用 [AI 辅助写作](/zh-cn/topics/ai/)，这套可以直接拿去改成你自己的。 先讲一个我看写作的角度。从工程和数学来看，文本很像乐高：有限的词、有限的语法，能组出无限的句子。这代表写作有可以拆解、可以精进的一面。把积木的接法摸熟，表达就能一块一块变细腻。这篇要整理的，就是这套积木怎么接。 ## 第一条线：这句话像不像机器写的 这条线抓的是声音。AI 写东西有它的惯性，几种最常见： **二元对比**：「不是 X，而是 Y」「不只 X，还有 Y」。这是 AI 最爱的句型。华邮分析 328,744 则 ChatGPT 消息，光是这种否定平行，2025 年 7 月就[出现在 6% 的对话里](https://www.washingtonpost.com/technology/interactive/2025/how-detect-chatgpt-em-dash/)。 **假主词**：「数据说出了真相」「市场给了答案」。没有生命的东西不会自己做事，换成具体的人或行为。 **万用填空**：「掌握 X 就掌握了 Y 的内核竞争力」。把主词换掉、整句还成立的，就是空话。 **假脆弱开场**：「老实说，我以前也迷惘过」。没有细节的坦白，是装出来的。 **仪式感结尾**：「让我们拭目以待」「你准备好了吗」。口号不是余韵。 **破折号**：在现在的社群语境，密集的破折号几乎等于 AI 指纹。 2025 到 2026 又冒出新的：红旗词（英文的 delve、tapestry，中文的「赋能」「打造」「值得注意的是」）、结构强迫症（每段都 signpost「以下是详细分析」、僵化的「未来展望」收尾）、还有一种假真诚腔（咨商师语气「你的观察很敏锐」、用几百字讲两句话的事）。 词表会退流行：delve 红过一阵就被大家戒了。所以别背词表，看结构。底层其实是两个东西：AI 挑最好预测的字，所以读起来顺得没有意外；句子长度又很平均，所以节奏单调。抓这两个根，比背一百个词有用。 ## 第二条线：这句话写完了没 第一条线管「像不像 AI」，第二条管完全不同的事：句子本身有没有写完整、够不够准。这条是我自己改稿改出来的，市面上的去 AI 味清单没有这一块。 我整理成十种，全是改稿时最常动手的地方：补主词、把动词收完整、标点各归各位（顿号只连单词，子句交给逗号）、绝对话留余地（「验不了」改成「很难可靠验证」）、逻辑连接词显性化、口语字换精准的书面词、规则句用规范语气、引号规范、砍掉不干活的形容词、把虚胖的名词还原成动词（「做出决定」改成「决定」）。 十项背后的母尺只有一句：每个字都要在干活，每个句子要收完整。 有意思的是，我自己对文章的修改，几乎全落在这条线，不在第一条。AI 味那几项戒掉之后就不太犯了，但「句子有没有写完」是永远要盯的。 ## 哪些交给机器，哪些留给人 这两条线里，有五项可以交给程序精准抓：对偶、破折号、顿号连发、短句连发、填充词。我把它们写成一支脚本，接在文章送出前自动跑。机器数数很准，这种重复的事不该靠肉眼。 但剩下的不能自动。假真诚、过度平衡、句子写完了没，这些要判断语意，程序只能初筛、给提示，最后还是人看。所以这套不是「一键去味」，是「机器数数、人判断」的分工。 ## 分寸比清单重要 清单给你方向，但会用清单跟用坏清单的人，差在分寸。 最容易做错的是对偶。它是 AI 味第一名，却也可能是你的招牌。规则是一篇留一个：承载内核论点的那个留下，其余换掉，而不是全砍。一个对偶是刀，七个是口头禅。 有些字也不能硬砍。中文的「了」是承重的语法，照清单砍掉句子会坏。砍字有底线：精炼是把不干活的字拿掉，不是砍到见骨。一个比喻、一句闲笔，只要它在扛现场感或人味，就留。 ## 工具只做一半 讲到这里要说实话：这整套方法，只做得到一半。 回到乐高。积木能组得很细腻，却有个天花板：它是标准件。标准件组出来的东西再精巧，也带着乐高的样子；大家又用同一盒积木，组久了就会撞脸。文本也一样，同一套工具、背后同一个模型，组得再干净，也容易跟别人长得像。 更关键的是，工程上的细腻不等于有你。积木是公共的，谁都能用同一套词和语法；但你挑哪块、怎么接、为什么这样接，那才是你的。风格不在积木里，在选择里。 所以这套方法给不了你人味。干净之后的文章可能很标准，却没有温度，也没有你。要让文本有温度，靠的是见证：把论点焐热的，是一段真正发生过的经历，不是更多道理。那一块清单管不到，只能你自己写。 为什么工具到不了那一块，[下一篇](/zh-cn/articles/ai-cannot-fake-you/)谈。 ## 这套方法，你可以直接拿去用 我把上面两条线、十种收尾、加上那支 lint 脚本，整理成一个通用版的 skill，拿掉我个人的设置，之后会放出来让任何人装来改成自己的。 但在你动手之前，先记住最后那句：它只负责帮你戒掉不是你的东西。是你的那部分，得你自己长出来。