dsh-humanizer

生成前注入「人味」风格约束 + AI 味检测报告。 Inject "human-flavor" style constraints before generation, plus an AI-flavor detection report — judged by code (zero token, reproducible), style shaped by system prompt.

判断交给代码（可复现、不烧 token），风格交给 system prompt（生成前约束，不做事后改写）。

它做什么

1. 生成前约束：往 system prompt 里挂一段正向写作规则——要具体、要有观点、句子长短错落，不写空转词、不做结论升华、不用 emoji 装饰。
2. 三条事实铁律（不可违反）：不编造、不改事实、冲突时保事实。数字、日期、人名、引语、观点一律保留；去掉腔调会歪曲原意时，宁可留腔调也不动事实。
3. 检测工具 detect_ai_flavor：纯代码扫描一段文本的 AI 味，返回 0–100 分数、判定（human / mild / ai）和命中模式清单（含原文样本）。判断完全由代码完成，结果可复现、不消耗 token。

安装

它是 DSH 的 bundle 插件（声明了 dsh.bundle.patch），装进某个 profile 会自动进入 dsh.profile.bundles 层叠：

# 本地 / 源码安装（推荐；相对路径会锚定到你执行命令的目录）
dsh plugin --profile <profile名> add link:/abs/path/to/dsh-humanizer

dsh plugin 转发给 pnpm 并「对账」：只要依赖解析到声明了 dsh.bundle 的包，就自动追加进 dsh.profile.bundles。

注意：npm 上的 dsh-humanizer 包名已被另一位作者的同类插件占用（只做写作润色、不做检测，与本插件定位不同）。本仓库尚未发布 npm；发布时会使用作用域名 @liuwenji007/dsh-humanizer，届时安装命令为 dsh plugin add @liuwenji007/dsh-humanizer。

配置

三个字段，写进 profile 的 cordis.patch.yml，按 id: dsh-humanizer 覆盖：

- id: dsh-humanizer
  config:
    enabled: true        # 是否注入人味风格 system prompt（默认 true）
    domain: copywriting  # 写作域：copywriting / general（默认 copywriting）
    voice: ''            # 可选：你 2~3 段写作样本，做「声音校准」，模仿你的节奏用词

字段	类型	默认	说明
enabled	boolean	true	是否注入风格约束。设为 false 只关掉风格注入，detect_ai_flavor 工具照常可用。
domain	string	copywriting	写作域，决定风格段开头那句定位语（copywriting / general）。
voice	string	''	非空时，以「声音校准」的形式把样本挂进 prompt，让输出更像你本人。

使用

1. 自动生效：enabled 为真时，每次生成都会带上人味风格约束，生成前生效，不做事后改写。
2. 手动检测：会话里对模型说「帮我测测这段文字有没有 AI 味」，工具会返回：

AI 味分数: 100/100 — 明显 AI 味（高密度模式命中）
命中模式: 6 条
  · 空转词汇 ×3 "赋能" "闭环"
  · Emoji 装饰 ×2 "🚀" "💡"
  · 总结腔 ×2 "总的来说" "未来可期"

3. 直接复用检测逻辑（不烧 token、结果可复现）：

import { detectAiFlavor } from 'dsh-humanizer/lib/patterns.js';

const r = detectAiFlavor('你的文本');
// => { score, verdict: 'human'|'mild'|'ai', hits: [{ name, count, samples, ... }] }

检测规则

22 条可枚举规则（10 条中文 + 12 条英文）：空转词汇（赋能/闭环/抓手）、空洞套话（值得注意的是/综上所述）、拔高措辞（意义深远/testament/pivotal）、时代背景腔、否定平行结构（不仅…更是/not only…but also）、导览腔（让我们/Let's dive in）、总结腔、排比三连、Emoji 装饰、公文腔等。

分数怎么算

• 每条规则有 weight（1–3），文本命中后累加 count × weight 得到原始分。
• 再按文本长度做密度归一化到 0–100：score / (长度/200) × 10。
• 少于 80 字的输入按 80 字计密度，避免单个命中在超短文本里直接顶到 100。
• 判定：≥40 或（命中≥4 条且 ≥25）→ ai；≥15 或命中≥2 条 → mild；其余 → human。

边界与局限

它做字面匹配，是「尺子」不是「裁判」：

• 分不清你在「用」这些词，还是在「引用 / 举例」它们。
• 列举与排比、引用与套话，正则无法完全区分，存在误报（如英文三连形容词）。
• 分数是密度导向的，超短文本天然更敏感（已加 80 字下限缓解）。

拿它量自己、心里有数即可；需要下笔方向的，看它生成前注入的风格约束，而不是拿它改稿。

相关项目

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• dsh-trust-check — 静态披露插件的能力与风险（权限、安装脚本、注册注入）：装第三方插件前，先看它会干什么。
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License

MIT