De-AI-Prompt-Enhancer-Writer-Booster-SKILL（AIらしさ除去と作家強化）

AI/ML
De-AI-Prompt-Enhancer-Writer-Booster-SKILL（AIらしさ除去と作家強化）

De-AI-Prompt-Enhancer-Writer-Booster-SKILL（AIらしさ除去と作家強化）

本リポジトリは「去AI味提示词-作家增强-SKILL」として、AI生成文の“AIらしさ”を取り除き、作家的な表現や自然な文体に変換するためのプロンプト設計集です。Humanizer-zh をベースにした提示テンプレート、フォーマット指示、ロール設定、例示（few-shot）などを集約し、プロンプトエンジニアやライターが短時間で出力の質を高めるための実践的スキルを提供します（中国語起点・多言語適用可）。

https://github.com/OUBIGFA/De-AI-Prompt-Enhancer-Writer-Booster-SKILL

概要

このリポジトリは、AI生成文が持ちがちな“機械的・一般的・説明的”な文体を抑え、より人間らしく、作家的・説得力ある文章へと導くためのプロンプト集・テンプレート群です。元は op7418/Humanizer-zh をベースにして改良を行ったもので、トーンや語彙、構成の指定、出力フォーマットの厳密化、役割付与（ペルソナ）やfew-shot例の活用など、実務で使えるテクニックをまとめています。シンプルなMarkdownファイルで構成され、すぐにコピーして各種LLM（ChatGPT系やOpenAI系）に投入できる形になっています。ライター支援、コンテンツ生成のブラッシュアップ、翻訳後の自然化など用途は広く、プロンプト設計の学習素材としても有用です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 13
  • フォーク数: 2
  • ウォッチャー数: 13
  • コミット数: 8
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • AIらしい定型表現や羅列的説明を排し、人間味のある文体へ変換するプロンプトテンプレートを収録。
  • 出力フォーマット（見出し、段落、箇条書き、語調）を厳密に指定する指示セットを提供。
  • ロール設定（作家、編集者、評論家等）やfew-shot例を用いた具体的な改善パターンを提示。
  • Humanizer-zh をベースに、実務での適用を念頭に置いた実践的な改善手法にフォーカス。

技術的なポイント

本プロジェクトの核は「プロンプト工学（Prompt Engineering）」にある。具体的には以下のような技術的観点を持つ改良が中心だ。

  1. 明確なロールと指示の分離
    システムメッセージ的な役割（例：あなたはプロの作家である）と、ユーザー指示（例：対象読者、語調、長さ、構成）を明確に分けて提示することで、モデルの出力方針を安定させる。これにより一貫したトーンが保たれ、不要な冗長説明やAI特有の断定的語句を抑制できる。

  2. 出力フォーマットと制約の明示
    「見出し1は30字以内」「箇条書きは3点」「体言止めを避ける」などの仕様を厳密に与え、ポストプロセスの手間を減らす。フォーマット指定は生成モデルが構造化された応答を返す上で非常に有効で、特に編集者ワークフローに適する。

  3. Few-shotと対比例の活用
    良い例と悪い例を対比して提示する（Before/After形式）。モデルは具体的な変換例を学習しやすく、単に抽象的に「もっと自然に」と指示するよりも結果に差が出る。Humanizer-zh由来の例示を踏まえつつ、用途別に例を最適化することが狙い。

  4. 語彙と文体の制御テクニック
    「具体性を高める」「感覚的な描写を追加する」「曖昧表現を削る」など、文体改善のための操作指示をテンプレート化している。語彙レベルでの置換ルール（受動態→能動態、テンプレ的語句の削除）や、感情トーンの指定（穏やか、断定的、説得的）も含まれる。

  5. 実務適用と評価指標
    生成品質を評価するためのヒューリスティック（可読性、自然度、情報密度、冗長度）を提案しており、A/Bテストや人手による評価を組み合わせることでプロンプトの改善サイクルを回す設計が示されている。自動評価にはBLEUやROUGEだけでなく、スタイル一致度や人間評価スコアの導入が推奨される。

  6. 実装・運用上の注意点
    テンプレートはLLMの温度（temperature）、最大トークン、システムプロンプトの優先度といったモデル設定と併用する必要がある点を明記。過度な制約は創造性を殺す一方で、緩すぎればAIらしさが戻るため、適切なバランスを取ることが重要。また、多言語対応や日本語への適用時は語彙・文化的ニュアンスの調整が必要。

以上の手法は小規模なMarkdownのコレクションとして提供され、実際のプロダクションパイプラインには簡単に組み込めるようになっている。テンプレートをそのままAPIに渡す、あるいはテンプレート生成スクリプトで動的に変数を埋め込む運用が想定される。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • 去AI味提示词-作家增强-SKILL.md: file
  • 去AI味提示词-作家增强-遵循报告格式-SKILL.md: file

まとめ

実務で使える「AIらしさ除去」と「作家的強化」に特化した実践的プロンプト集。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

https://github.com/op7418/Humanizer-zh

根据这个仓库进行的提示词升级优化

部分节选

| AI生成的内容 | 原提示词效果 | 现提示词效果 | | :-----------------------------------------------------------------------------…