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51 条 AI 腔模式核心参考(A-I 九大类)

本文件是 qu-ai-wei 的 pattern detail reference。SKILL.md 的第 2 步("扫描 AI 模式")告诉你该激活哪些规则子集(按语体矩阵),本文件给出核心 A-G/I 规则的完整定义 + 原文改后对照 + 语体限定 + 跨规则 interlock。

H 组平台 / 文体规则(#37/#38/#49/#50)已拆到 platform-patterns.md,避免单个参考文件过长。其余规则仍保留在本文件;跨组例外通过显式链接维护。

阅读路径: 按语体矩阵激活的子集,从上往下读(A → I)。公文 / 高考只需读 D 组 + I 组;品牌广告语体下每条规则都有特殊判定,见 brand-voice.md「品牌广告语体下每条规则的特殊判定」章节。

A. 内容模式

1. 过度拔高意义

关键词/结构： 具有重要/深远意义、发挥重要作用、占据举足轻重的地位、标志着...新阶段、开创...新局面、谱写...新篇章、为...注入新的活力、书写...新的华章

问题： AI 爱把普通事件包装成"划时代事件",空转拔高。

原文：

加泰罗尼亚统计研究所于 1989 年正式成立，标志着西班牙地区统计发展历程中的一个重要里程碑，为推动地区治理现代化谱写了新的篇章。

改后：

加泰罗尼亚统计研究所 1989 年成立，独立于西班牙国家统计局，负责本地区统计工作。

⚠️ 语体限定： 学术引言、政府工作报告、企业战略宣导里，"具有重要意义""标志着新阶段""发挥重要作用"就是规定动作和规范表达,不是 AI 腔。一律删改会破坏文本语体合规性 —— 公文就应该有公文的庄重、学术就应该有学术的克制。本规则只在日常 / 自媒体 / 博客 / 商务语体里触发；公文、学术、正式汇报不触发。

2. 空洞的关注/强调句

关键词： 值得一提的是、值得关注的是、不可否认、不容忽视、毋庸置疑、众所周知

问题： 这些词不添信息，只是给后面普通陈述套一个"这很重要"的壳。

原文：

值得一提的是，该技术不可否认地将对行业产生深远影响。

改后：

该技术将影响行业。（或直接说清楚影响的具体方式）

3. 时代背景开场套路

关键词： 随着...的不断发展、随着...的日益深入、在当今...的大背景下、在新时代/数字化时代、在...的浪潮中、近年来（滥用）

问题： AI 写任何话题都爱先套一层"时代背景"。通常是套话，换个话题也能用。

原文：

随着人工智能技术的不断发展，我们正迎来一个前所未有的数字化新时代。

改后：

GPT-4 发布后，很多公司开始把客服、文案、代码补全交给模型跑。

4. 尾巴式空洞总结

关键词： ...体现了...的深刻内涵、...彰显了...的时代价值、...折射出...的深层逻辑、...蕴含着...的重要启示

问题： 句末硬拖一个空洞抽象的尾巴来拔高，是英文 -ing 分析式尾巴的中文版。

原文：

这个设计体现了品牌对用户体验的深刻思考，彰显了其在行业中的领先地位。

改后：

这个设计把注册流程从五步压到两步。

5. 模糊权威归因

关键词： 专家表示、业内人士认为、有关研究显示、据悉、相关报告指出、不少学者指出

问题： 把观点挂到不具名的"权威"上，实际上没有来源。

原文：

专家表示，该政策将对行业产生积极影响。

改后：

中国社科院王某某 2024 年在《财经》的评论里认为，该政策三年内会推动行业集中度上升。

6. 公式化的"挑战与展望"段

结构： 尽管...但是..., 面对...挑战， 展望未来... 构成的固定收尾段

问题： 几乎每一篇 AI 文章结尾都有这种段落，内容空，结构僵。

原文：

尽管面临诸多挑战，但随着技术不断进步，我们有理由相信，这一领域必将迎来更加光明的未来。

改后：

最大的难点是算力成本 — 训练一次千亿参数模型要几千万美金。2025 年国产芯片出货量上涨了，但和英伟达还差一代。

B. 语言模式

7. AI 高频词过载

高频词表： 赋能、助力、打造、护航、抓手、闭环、生态、底层逻辑、核心竞争力、高质量发展、深度（做修饰）、全方位、多维度、多层次、全链路、一站式、见证、标志着、根植于、聚焦点、至关重要、转折点、不可磨灭、反映出更广泛

问题： 这些词在 2023 年后的中文文本里密度异常高。单个不算 AI 腔，三个以上同现就是典型 AI 腔。

原文：

我们致力于打造一站式、全方位、多维度的数字化生态，赋能千行百业实现高质量发展。

改后：

我们做一个给中小工厂用的 SaaS,核心是把进销存、考勤、发票三个模块做到能连上打通。

8. 华丽意象词堆砌

关键词： 璀璨、熠熠生辉、绽放光芒、画卷、乐章、华章、篇章、扬帆起航、乘风破浪、砥砺奋进、蓬勃发展

问题： 宣传腔标配。脱离具体内容空谈"光芒""画卷"。

原文：

在这片璀璨的时代画卷上，我们扬帆起航，共同谱写属于这个时代的华章。

改后：

我们下一季要上线三个新产品。

9. 同义词轮换（Elegant Variation,密度敏感）

问题： AI 模型有重复惩罚机制，导致在短段内不必要地换同义词。

⚠️ 密度才是关键： 真人也会换词避免重复 —— 这是合理的中文修辞技巧。只有短段内（<100 字）针对同一指称换 3 个以上同义词、且显得刻意时，才算 AI 腔。单次换词不算。

原文（机械轮换 4 次指代"主角"）：

主角面临重重挑战。这位主人公必须克服困难。这个核心人物最终取得胜利。这名英雄光荣返乡。

改后：

主角经历重重挑战，最后胜利回到家乡。

10. "不仅...更/还是..."空洞并列

问题： 英文 "not just X, but Y" 的中文对应。用一次没问题；短段内反复出现且内容空洞才是 AI 腔。

原文：

这不仅仅是一次技术升级，更是一场思维变革；这不只是一款产品，还是一种生活方式的重新定义。

改后：

这次升级把响应速度提升了三倍。

11. "的的不休"

问题： 短句内连用三个以上 的,句子拖沓。常见于从英文过度直译的训练痕迹。

原文：

这是一个由一群拥有着丰富经验的来自不同行业的资深的专家组成的团队。

改后：

团队里都是跨行业资深专家。

12. 滥用 进行 + 动词（语体敏感）

关键词： 进行讨论、进行分析、进行研究、进行沟通、进行优化、进行思考

问题： 进行 + V 把单字动词强行书面化，拖慢节奏。

⚠️ 语体限定（重要）： - 学术 / 公文 / 法律 语体里，进行 + V 是规范表达,标志动作的过程性和庄重度 —— 进行尽职调查、进行听证、对该政策进行研究 都是合法、不可替换的刚需结构。在这些语体里不改。 - 日常 / 社交 / 商务 / 自媒体 语体里，单次用没问题；但短段落内（约 100 字）密集出现 ≥ 2 次,就是机械书面化，可以改。 - 典型 AI 腔例：公众号文章"我们对市场进行了深入的分析，对用户进行了全面的调研，对产品进行了系统的优化"—— 密集堆叠，改。

原文（商务 / 自媒体语体密集堆叠）：

我们对这一问题进行了深入的讨论，并进行了全面的分析。

改后：

我们深入讨论了这个问题，做了全面分析。

学术语体的合法用法（不改）：

研究者对样本进行了多次 MRI 检查，并对结果进行了统计学显著性检验。

13. 虚假范围 "从...到..."

问题： AI 爱用 从 X 到 Y 再到 Z,但 X/Y/Z 根本不在一个刻度上。

原文：

从宇宙大爆炸到星际尘埃，从生命起源到文明兴衰，从量子涨落到黑洞奇点，这本书带你纵览万象。

改后：

这本书讲三件事：大爆炸、恒星形成、暗物质研究。

14. 性 后缀堆叠（语体敏感）

问题： 短段内密集出现 可持续性 / 创新性 / 系统性 / 全面性 / 前瞻性 等抽象名词，是 AI 把形容词机械名词化的痕迹。

⚠️ 硬白名单（不管语体、不管密度，永远不改）： 以下是有严格英文对应概念的专业术语，在任何场景都不触发本规则: - 可持续性(sustainability)、鲁棒性(robustness)、可解释性(interpretability)、一致性(consistency)、可扩展性(scalability)、确定性(determinism)、复杂性(complexity)、稳定性(stability)、可靠性(reliability)、安全性(security)、可用性(usability / availability)、隐私性(privacy)、一致性(coherence)、连贯性(coherence / cohesion)、创新性(novelty)、系统性(systematicity) - 以上这些是学术 / 科技 / 工程语境的规范术语,不是"AI 把形容词名词化"的痕迹。凡在论文、技术报告、白皮书、学术公众号里出现，一律保留。

⚠️ 语体限定： - 学术 / 科技 / 工程 / 高考作文:不改。这些术语是精确表达，甚至是加分项。 - 日常 / 商务 / 自媒体 语体里密集出现上述白名单之外的 全面性 / 前瞻性 / 战略性 / 时代性 等不带具体指涉的抽象名词（换成任何话题都能用、删掉不丢意思），才是 AI 腔。

原文（商务语体机械堆叠、非白名单词):

方案兼具全面性、前瞻性、战略性与时代性的重要价值。

改后：

方案覆盖从研发到运营的所有环节，管用 3 年不过时，对业务有直接帮助。

学术语体的合法用法（不改）：

我们评估了模型的鲁棒性(robustness)、可解释性(interpretability)和公平性(fairness)。

高考 / 应试作文的合法用法（不改）：

科技发展要兼顾创新性与可持续性，既要勇于突破，也要稳健前行。

15. 化 后缀堆叠

问题： 短段内密集出现 数字化 / 智能化 / 多元化 / 网络化 / 规范化,是过程化名词的机械堆砌。

⚠️ 硬白名单（不管语体、不管密度，永远不改）： 以下是描述真实产业 / 技术转型的规范专业术语,在任何场景都不触发本规则: - 数字化(digitalization)、智能化(intelligentization)、自动化(automation)、电气化(electrification)、城镇化(urbanization)、工业化(industrialization)、现代化(modernization)、全球化(globalization)、市场化(marketization)、标准化(standardization)、国际化(internationalization)、规模化(scaling)、商业化(commercialization)、多元化(diversification) - 这些词在现代科技、商业、社科文本里指代具体的、有学术定义的过程,不是 AI 发明的修辞。

⚠️ 真正的 AI 腔： 白名单之外、同时又短段密集堆叠(≥4 个不同的 化 词连排)、且词和词之间没有实质区分的情况。例："我们推动精细化、精益化、精准化、精致化管理"——这里四个"精 X 化"语义重叠，纯粹凑排比，是 AI 腔。

⚠️ 语体限定： 学术 / 科技 / 商务白皮书 / 公文 / 高考作文里，合理使用上述术语一律不改。

原文（非白名单词 + 机械堆叠）：

我们推动精细化、精益化、精准化、精致化、高效化管理。

改后：

我们这两年主要做三件事：把订单系统上云、给客服接大模型、把发票流程按税务新规走一遍。

合法用法（不改）：

随着数字化和智能化的推进，制造业正在进入新一轮转型周期。

16. 长破折号解释句（语体 + 密度双触发）

结构： X——也就是 Y / X——换句话说,Y 的同位补注（不含纯凑节奏的破折号 —— 那归 #25）。

问题： 现代中文 LLM（DeepSeek、Qwen、GLM、早期 ChatGPT）的标志性痕迹,英文媒体称 ChatGPT hyphen。真人中文书面写作里,破折号补注的基线密度接近 0:输入成本高（—— 需要两个 U+2014 组合,多数字体中间断开）、教学惯例克制、真人本来就用 , ( : 替代。

⚠️ 语体分层触发阈值：

  • 日常 / 自媒体 / 社交 / 商务 / 邮件 / PRD 语体: 短段（<300 字）出现 ≥ 2 次同位补注即触发,不再要求 Y 空转。真人在这些语体里基线就是 0 次。
  • 书面 / 一般 语体: 短段（<300 字）出现 ≥ 3 次触发,单次合法同位补注保留。
  • 杂文 / 特稿 / 叙事非虚构 / 品牌广告 语体: 维持旧阈值 ≥3 次 且 Y 是空转解释,保护鲁迅 / 钱钟书 / 董桥 / 王小波式补注和 Apple/Nike 节奏设计。
  • 学术 / 公文 / 法律 / 高考应试作文: 不触发。

⚠️ 逐处自查问（所有语体都做）: 这个 —— 能否无损替换成 , / ( / : / 。另起一句? - 能无损替换 → 是凑数,改成替换项。 - 不能 → 承担真实的转折 / 强调 / 同位补注带新信息功能,保留。

⚠️ 跟 #25 的分工： 本规则只管同位补注形状（X——Y 且 Y 是对 X 的解释 / 重述 / 具体化）。纯粹"节奏凑数"的破折号（产品——的定位——就是简单）归 #25,不归这里。

合法使用（保留）：

推理成本——模型每次响应消耗的算力——是决定商业化的关键。← 书面语体一次合法补注，不改。

AI 腔（机械堆叠、内容空转）：

推理成本——也就是模型每次响应所消耗的算力——是决定商业化的关键——换句话说，这是一个工程问题。

改后：

推理成本（模型每次响应要烧多少算力）是决定商业化的关键，本质上是工程问题。

例（日常语体 2 次即触发）:

原文（公众号科技文开头，商务语体，300 字内出现 2 处补注）：

过去一年——或者说从 GPT-5 发布开始——整个行业都在重新思考 agent。工作流编排——特别是多模型协同——成了最大的瓶颈。

改后:

过去一年,从 GPT-5 发布开始,整个行业都在重新思考 agent。工作流编排(特别是多模型协同)成了最大的瓶颈。

17. 中英术语强行括注

结构： 算力(compute)、推理(inference)、一致性(consistency) 这类机械括注，英文与中文完全对应时属于冗余。

问题： 对专业读者冗余，对非专业读者也没帮助，纯粹是 AI 训练数据里"确保术语对齐"痕迹。

⚠ 区分：本规则只管「中文词 + 括注英文原文」的冗余并列格式。独立使用的英文缩写（MCP、TLDR、API、SDK）不是 #17,应按「中英混排 → 通用技术 / 互联网缩写」白名单保留英文。 典型错改是把 我们用了 MCP 改成 我们用了 MCP（Model Context Protocol） 然后再按 #17 报它冗余 —— 第一步就错了。

原文：

我们需要考虑算力(compute)、推理(inference)、一致性(consistency)这几个核心指标(metric)。

改后：

我们需要考虑算力、推理、一致性。（若是首次引入概念，则保留一次英文，后文不再重复。）

首次引入的正确格式（罕见场景）：

  • ✅ MCP（Model Context Protocol，Anthropic 提出的工具调用协议）是... —— 首次出现, 带解释, 后文一律 MCP
  • ❌ 模型上下文协议（MCP）是... / MCP（模型上下文协议）是... —— 两种都是机械翻译括注,不要用。MCP 没有"中文译法",只有"展开解释"

18. 过度数字化列点（场景敏感）

问题： 连贯叙述被硬拆成 1. ... 2. ... 3. ... 编号列表，而内容其实是流畅文字。AI 爱把什么都编号化。

⚠️ 场景限定： 工作文档、PRD、规范、API 文档、操作步骤、合同条款本就需要编号列表，不改。只有内容是连贯叙述 / 短句 / 口语段落却硬拆编号时，才是 AI 腔。

判定：把编号去掉之后，内容读起来是否更流畅？是 → 去编号；原来就是并列刚需 → 保留。

原文（连贯内容被硬编号）：

我们这次改版主要做了以下几点： 1. 优化了登录流程。 2. 修复了几个小 bug。 3. 调整了首页布局。

改后：

这次改版重点改了登录流程，顺手修了几个 bug,又调了一下首页布局。

合法编号（不改）：

API 调用步骤： 1. 获取 access token 2. 构造 POST 请求，附带签名 3. 检查响应码 200,否则按错误码处理

19. "需要注意的是 / 值得思考的是 / 真正的问题是 / 核心在于 / 说到底 / 归根结底"

问题： 空枢纽句，不承载信息，只是在提示"下面来个重要的",然后后面也没啥重要的。

也覆盖伪洞察枢纽（humanizer #27 中文版）： 真正的问题是 / 核心在于 / 说到底 / 归根结底 —— 假装切中要害、其实没下文的空枢纽。

⚠ 密度 + 落点门（别误杀口语）： 说到底 / 归根结底 / 核心在于 本身是地道口语话语标记，不是见词即删。继承本条密度判定（短段反复出现才疑），再看落点（同 #48）： - ❌ AI 腔：说到底，这是认知的问题；归根结底，还是底层逻辑。 —— 反复 + 落点抽象 - ✅ 口语（保留）：说到底还是钱的问题 —— 单次 + 落点具体

原文：

需要注意的是，这一问题涉及多个层面。值得思考的是，其影响不容忽视。

改后：

这个问题涉及三个层面：A、B、C。

19b. 变体：假坦诚开场（讲真 / 说实话当钩子）

覆盖形式： 讲真 / 说实话 / 老实说 / 不瞒你说 / 说真的 放句首 / 段首当开场钩子，后接一句自信平铺的断言。

问题： 跟 #19 同骨架 —— #19 是「提示下面来个重要的，然后没下文」，本条是「提示下面来个真心话，然后是套话」。AI（尤其较新模型）用它假装掏心窝、制造亲近感，实际后面不增任何信息。

判定（三条全中才按 AI 腔）： - 位置 —— 句首 / 段首开场，不是句中插入 - 后接 —— 自信 / 平铺 / 概括 / 推销式断言，不是不确定或复杂反应 - 密度 —— 多段反复拿 讲真 / 说实话 / 老实说 当钩子

⚠ 不触发（保留为毛边，别误杀）： 跟 #48 落点法同口径 —— 说实话 接不确定 / 复杂反应是真人毛边，保留。 - ❌ AI 腔：讲真，这个功能真的非常强大。说实话，它会改变你的工作方式。 —— 开场钩子 + 平铺推销 + 多段堆叠 - ✅ 毛边（保留）：说实话我也不知道该怎么想 —— 接不确定反应 - ✅ 毛边（保留）：句中单次 这事说实话挺难评的 —— 句中插入 + 复杂反应

与 SKILL.md 互锁： SKILL.md §过度消毒反制·个人化表达 把 说实话我也不知道 列为正面毛边。两处显式互指:开场钩子 + 套话 = 本条改;接不确定反应 = 毛边保留。本条同 #22a / #47b,不单独计数(总数仍 51)。

20. "这里有几个要点"式列表预告

关键词： 下面从三个方面展开、有以下几点值得关注、主要可以分为...个方面、需要从...个维度来看

问题： 英文 "here's what you need to know" 的中文版 — 宣告要做某事，而不是直接做。

原文：

关于这个话题，有以下几个方面值得我们关注，下面从三个维度展开分析。

改后：

这个话题有三件事值得说：一是...,二是...,三是...。（直接进内容。）

B+. 逻辑连接（新增，B 类扩展）

34. 逻辑连接词滥用 / 空转

关键词： 然而 / 此外 / 因此 / 综上所述 / 与此同时 / 不仅如此 / 更重要的是 / 由此可见 / 换言之

问题： 中文以"意合(parataxis)"为主 —— 逻辑关系靠上下文承接，不一定非要连词。英文是"形合(hypotaxis)",靠连词硬拼句间关系。LLM 用连词的频率远高于人写作。单用没问题，短段内三个以上逻辑连词基本是 AI 腔，更关键是连词指代的逻辑关系其实是空转的（"综上所述"后面跟着的是无关内容）。

原文：

首先，人工智能技术发展迅速。其次，企业纷纷跟进。此外，投资人也在加码。综上所述，这是一个重要趋势。

改后：

这两年 AI 公司融资翻了三倍，大厂也在抢技术人才。趋势很清楚。

⚠️ 语体限定： 学术语体里逻辑连接词必要 —— 但空转的仍要改（论文全文只有三段，却用"综上所述，本研究..." 收束）。

C. 修辞模式

21. 四字成语机械堆叠

问题： 中国人本来就常用成语，单个成语不算 AI 腔。短段内三个以上成语连用、且都偏向宣传腔（凝心聚力、砥砺前行、开拓创新、共创未来 这一类）才是 AI 腔。

原文：

我们凝心聚力、砥砺前行、开拓创新、共创未来，书写新的辉煌。

改后：

团队接下来两个季度主攻两件事：把月活做到一百万，把订阅转化率提到 8%。

⚠️ 语体限定 + "机械 vs 有意"辨析：

① 公文 / 企业文化材料里凝心聚力、砥砺前行是标准用语。 党政报告、年会动员、内部文化建设稿就应该用这类词。本规则对公文、学术、正式汇报不触发。

② 好的中文可以为韵律和气势有意排布成语。 四字成语连续出现不一定是 AI 腔。区别： - 机械堆叠： 为修辞而修辞、脱离具体内容、换个话题也能用、删掉不丢意思 - 有意排布： 成语紧扣前后文、承载具体判断、删掉会丢节奏 / 气势 / 判断

改写前先问：这几个成语换成白话会丢掉什么？什么都没丢 → AI 腔；丢了节奏 / 气势 / 判断 → 有意为之，保留。

22. 排比段机械模板

结构： 首先 / 其次 / 再者 / 最后 硬套在不需要编号的 3-item 清单上；或 一方面...另一方面... 没有真实对比关系。

问题： 小学作文模板。人写作不会每个三项的清单都套编号。

原文：

首先，这个方案降低了成本。其次，这个方案提升了效率。最后，这个方案增强了用户体验。

改后：

这个方案降低了成本，也让流程更快，用户用起来更顺手。

22a. 变体：押韵口诀 / 顺口溜式总结

AI 写教程 / 科普 / 知识科普到收尾，特别爱塞一段对仗工整、押韵、字数一致的"一句话口诀"。这是 #22 的一个强信号变体，单独指出来。

结构特征（同时命中 ≥ 2 条就触发）:

  1. 位置在教程 / 说明段落的结尾总结
  2. 4 句 / 2 句 / 3 句，每句字数相同（七言、五言、四言为多）
  3. 尾字押韵或对仗工整
  4. 内容是前文要点的浓缩，但脱离具体场景,任何话题都能套

原文（生普教程结尾）:

一句话口诀："新茶降温快出汤，老茶高温尽情扬；环壁细水不冲叶，苦涩瞬化是好汤。"

问题： 真人写教程，结尾一般给具体操作建议（"按上面试两遍，再 ±2 秒微调"）,不会自觉编押韵歌诀。7 言 4 句尾字押韵是古体诗的形式,套在现代教程里是模板反射。

改后： 直接删掉整段口诀，换成一句话实操建议。

按这个流程跑两遍，找到自己喜欢的浓淡，再把每泡时间 ±2 秒微调就行。

其他常见变体： - "一句话记住：X、Y、Z。"（3 项浓缩式标签） - "三字诀 / 四字诀：..." - "核心就八个字：..." / "记住十二字：..." - "总结起来就是：...,...,...,..."（4 句对仗）

例外（不触发）: - 真正的古诗、词、对联引用（作者明确知道在引用古文） - 口号式标语（如果是原研发 / 品牌的 slogan,属于"信息完整性",保留） - 诗歌体创作本身（#38 文学 / 故事类，不在本规则适用范围）

23. 总-分-总僵化结构

操作性判定（四条同时成立才触发）： 1. 开头段用抽象语言复述话题 2. 主体正好 3 个分论段 3. 结尾段含有 总之 / 综上 / 可见 / 由此可见 中的一个 4. 结尾段没有新的具体细节

问题： 学生作文骨架。真正的论述不会强迫话题套入这个模板，分论点也不会刚好是 3 个。

修法： 拆掉模板 — 开头直接给事实，主体按话题实际需要的层次推进（可能是 2 段、5 段、1 段），结尾要么给一个具体收束，要么不写结尾段。

24. 过度加粗与装饰

问题： 中文里用 **重点** 每隔两句加粗一次，或是 🚀💡✅ emoji 装饰条目，都是 AI 的"重点机械标注"习惯。正式中文几乎不用这种密集加粗，emoji 也不在书面文本里。

原文：

  • 🚀 性能提升：速度更快。
  • 💡 体验优化：界面更清爽。
  • ✅ 安全加固：数据更稳妥。

改后：

这次更新让速度更快、界面更清爽，也补了几个老早该补的安全漏洞。

25. 破折号滥用（频率触发）

问题： —— 占了本该是逗号 / 句号 / 括号的位置。跟 #16 不同：#16 只管 X——也就是 Y 的同位补注结构;#25 管纯粹的频率凑数（破折号不承担同位补注，也没承担真实修辞功能，单纯是"节奏标点"）。

阈值说明:

⚠️ 语体分层触发: - 日常 / 自媒体 / 社交 / 商务 / 邮件 / PRD: 500 字内 ≥ 2 处不承担明确功能的 —— 即触发。真人在这些语体里基线是 0。 - 书面 / 一般 / 博客: 500 字内 ≥ 3 处不承担明确功能的 —— 即触发。 - 杂文 / 特稿 / 叙事非虚构 / 品牌广告: 维持"每段都来一个且都不承担功能"的旧阈值。破折号在这些语体里是合法节奏工具（Apple 一次充电。十天续航。这不是升级——是重来。 不改）。 - 学术 / 公文 / 高考应试作文: 不触发。

⚠️ 逐处自查问（跟 #16 共用）： 这个 —— 能否无损替换成 , / ( / : / 。另起一句?能 → 凑数,改;不能 → 保留。

原文：

产品 ——或者说，这款产品 ——的定位 ——从立项开始 ——就清楚了 ——只做一件事。

改后：

产品的定位从立项开始就清楚了，只做一件事。

例（工作邮件 2 处即触发）:

原文:

各位领导好:关于 Q2 进度——整体按计划推进——以下是本周重点:支付链路压测——发现两处瓶颈——已交架构组评估。

改后:

各位领导好:Q2 进度整体按计划推进,以下是本周重点:支付链路压测发现两处瓶颈,已交架构组评估。

⚠️ 保护示范（不要误伤）： 鲁迅、钱钟书、董桥等人杂文里的破折号承担明确修辞功能（转折 / 强调 / 具体化补注）,是示范,不是反面教材。改前必做自查问：这个 —— 承担了具体的转折 / 强调 / 同位补注（带新信息的 Y） 功能吗？承担了就保留，只删"可无损替换成其他标点"的那些。品牌广告短句节奏里的 ——（这不是升级——是重来）属于节奏设计,禁改。

D. 交流模式

26. 客服式助手腔

关键词： 希望对您有帮助、如有疑问请随时告诉我、以上内容仅供参考、祝您生活愉快、如果您需要进一步了解...

问题： 聊天机器人跟人互动的客套话被粘进了内容里。

原文：

以上是关于量子力学的简要介绍，希望对您有帮助！如有疑问，请随时告诉我。

改后：

量子力学是研究微观粒子行为的物理学分支，核心是不确定性原理和波粒二象性。

27. 过度迎合 / 谄媚语气

关键词： 您问得非常好！、当然可以！、完全正确！、您说得太对了！、这是一个非常棒的问题！

问题： 讨好式回应，读起来像客服机器人。

原文：

您问得非常好！您的观点完全正确，这确实是一个非常值得探讨的问题。

改后：

这个问题里，你提到的成本因素是关键。

28. 知识截止日期免责声明

关键词： 截至我的知识更新日期、根据我所掌握的信息、作为一个 AI 语言模型、基于现有资料

问题： 模型对自己能力的免责被粘进了正文。

原文：

作为一个 AI 语言模型，截至我的知识更新日期，根据我所掌握的信息，这家公司成立于 1990 年代。

改后：

这家公司 1994 年成立，登记资料可查。

29. 空洞的积极结尾

关键词： 未来可期、让我们共同期待、相信在不久的将来、美好的明天、光明的前景、大有可为

问题： 万金油式结尾，什么话题都能往上贴。

原文：

相信在不久的将来，这一领域必将迎来更加光明的未来，让我们共同期待那一天的到来！

改后：

公司计划明年再开两家分店。

51. 第二人称泛化代词（"用户 / 大家 / 各位"当主语）

关键词： 用户、大家、各位、朋友们、小伙伴们、诸位、读者朋友、广大用户

问题： AI 直接对读者说话时，默认主语不是"你"，而是"用户 / 大家 / 各位"。读者感受到的不是"一个人对我说话"，而是"一份面向所有人的通告"。真人写信、写公开信、写随笔，绝大多数时候主语就是"你"。参照 Tim Cook 2026 年告别信：you / your 出现 30+ 次,users 只有 2 次（而且是在讨论用户邮件这个具体第三方对象时）。

语体激活：

  • ✅ 触发：社交、自媒体、商务邮件、书面随笔、特稿、品牌广告、CEO / 领导层公开信、产品公告
  • ❌ 不触发：学术论文、公文法规、高考应试作文（这些语体里讨论的"用户 / 公民 / 群众"是真的在指代第三方对象，不是替代读者的"你"）
  • ⚠️ 品牌广告例外：品牌广告已默认不用"您",如果原文就是"你",无需改

诊断： 一段直接对读者说话的文字里："用户 / 大家 / 各位"累计出现 ≥ 3 次，"你 / 你们"出现 0 次 → 触发。

区分（重要，别改错）：

  • "用户"指代文中讨论的第三方对象（如"产品的目标用户是 25-35 岁白领"）→ 保留，不改
  • "大家"指正在对话的这个读者（如"大家在使用产品时会遇到这个问题"）→ 改成"你"

原文：

相信每一位用户都能从中获得收获。我们希望大家能够在使用过程中感受到产品的用心，也期待各位朋友继续给予我们反馈。

改后：

希望你用起来顺手。有问题，告诉我们。

原文（Tim Cook 告别信的反例 —— AI 中文化最容易翻车的写法）：

致 Apple 用户：过去 15 年来，我几乎每天早晨都会阅读广大用户发来的邮件。各位跟我分享生活中的点滴，告诉我 Apple 如何走进了大家的生活。

改后：

致 Apple 的社区：过去 15 年来，我几乎每个早晨都以同样的方式开启这一天。我会打开邮箱，阅读前一天收到的来自全球 Apple 用户的来信。你们与我分享生活中的点滴，告诉我 Apple 如何走进了你们的生活。

注：标题用"用户"可保留（第三方指代），但正文一旦切到"对读者说话"，主语必须是"你们"。原文对比就是这么处理的。

E. 填充与模糊

30. 冗余书面化短语（密度敏感）

问题： 真人也常用"通过...的方式"这类书面短语，单次使用不是 AI 腔。只有短段内密集堆叠时才成为问题（一句里两个"通过...的方式"、同段落里"在...的情况下"+"由于...的原因"+"为了...的目的" 全凑齐）。

替换表（仅在密集堆叠或语体不匹配时启用）：

  • 通过...的方式 → 通过
  • 在...的情况下 → 如果 / 当
  • 由于...的原因 → 因为
  • 关于...的问题 → 关于
  • 为了...的目的 → 为了
  • 具有...的能力 → 能 / 可以
  • 发挥...的作用 → 起作用 / 直接说作用是什么
  • 做出...的贡献 → 贡献了... / 直接说贡献是什么

⚠️ 语体限定： 法律、合同、公文里 关于 X 的问题 / 在 X 情况下 / 由于 X 的原因 可能是必要精确度，不改。

31. 过度模糊限定

关键词： 在一定程度上、某种意义上、某种程度上、在某种层面上，以及 可能/也许/或许 连叠

原文：

在一定程度上，这项政策或许可能在某种意义上对经济产生一些积极影响。

改后：

这项政策可能对经济有正向影响。

32. "让我们一起..."号召句

关键词： 让我们一起探讨、让我们共同见证、让我们携手、让我们一同...

问题： 聊天机器人 call-to-action 口吻。正式中文里很少这样开口。

原文：

让我们一起走进这段历史，共同见证那个伟大的时代。

改后：

下面讲 1978 年到 1984 年之间发生的几件事。

F. 翻译腔

33. 翻译腔残留(English-syntax residue)

英文训练的 LLM 或机器翻译后再润色的文本，会留下英文句法痕迹。表现有几种：

  1. 过用主语代词 — 中文本来可以省 它 / 他们 / 她,翻译腔里偏要写出来：

    ❌ 这个问题很复杂，它涉及多个方面，它们相互影响。 ✅ 这个问题很复杂，涉及多方面，相互影响。

  2. "作为一个 X,..." 开头 — 英文 "As an X, ..." 的直译：

    ❌ 作为一个产品经理，我认为... ✅ 做产品经理这几年，我觉得...

  3. 被 字被动密度过高 — 中文被动用得比英文少很多：

    ❌ 这个方案被团队提出，并被管理层所接受，最终被实施。 ✅ 团队提了这个方案，管理层通过，接着就开始做了。

  4. 的 字关系从句堆叠 — 英文 who/which 从句直译：

    ❌ 一个被认为是行业领军者的、拥有多项专利的、来自硅谷的创业公司。 ✅ 一家硅谷创业公司，持有多项专利，业界公认是领军者。

  5. 半角标点混入全角环境 — Hello , 式的 , . ? 出现在中文句子里，应归一为全角。

39. 思考过程里的物理动作动词

关键词： 接住、击穿、拆解、锋利、不崩、撑不住、打穿、拎清、咬住、扛住、落地、扣住

问题： 中文描述思考、对话、理解这些心理过程时，AI 爱用物理动作动词(catch / pierce / break / hold)的直译。真人中文里这类词只在具体身体场景出现，转到思维领域就是明显的翻译味。

原文（思考场景用物理动词）：

这套论证锋利，我一上来就被击穿了，只好拆解开来接住他的每一个 point。

改后：

这套论证说服力很强，我一上来就被说服了，只好把他每一句话拆开来，一条条回应。

常见中文同义改写：接住 → 收到 / 理解；击穿 → 说服 / 驳倒；拆解 → 拆开分析；锋利 → 说服力强；不崩 → 稳得住；撑不住 → 顶不住 / 撑不下去。

40. "X 很 Y:" 形容词 + 冒号起手式

结构： 句首或段首用"抽象名词 + 很 + 形容词 + 冒号"起手，引出后文解释。

关键词： 逻辑很清晰：、结论很明确：、道理很简单：、答案很直接：、事实很清楚：、问题很明显：

问题： 在读者还没读到内容之前，就先给出主观评价（很清晰 / 很明确 / 很简单），等于替读者做了判断 —— 这是典型的英文说理文翻译腔(The logic is clear: / The conclusion is obvious:)。真人中文更含蓄，一般直接陈述，让读者自己感受清楚不清楚。

原文：

逻辑很清晰：投入越多，回报越高。结论很明确：应该加大投入。

改后：

投入越多，回报越高，所以应该加大投入。

替代策略：直接去掉"X 很 Y:"起手，把后面的实质内容讲出来，让清晰或明确自己显现,不用明说。

41. 抽象名词做主语 + 形容词收尾

结构： X 的 Y 比 Z 更 W —— 抽象名词作主语，形容词或形容短语收尾。

问题： 英文"The reality of X is uglier than Y" / "The complexity of Z exceeds our expectation" 类句式的直译骨架。中文习惯主语具体化、用动词收尾，所以这种"抽象主语 + 形容词谓语"的句骨读起来冷硬、像概述而不像写作。

原文：

工程上的现实比这些数字难看。市场的成熟度比我们想象的低。

改后：

工程上真做起来，比这些数字难看多了。市场还没我们想象的那么成熟。

改法：把抽象主语（现实 / 成熟度）换成具体动词或场景；形容词谓语换成具体描述。

42. 有中文译法却留着的英文词

关键词： context、state、cache、argument、pipeline、workflow、feature、pattern、flow、stack、workflow — 这些已有稳定中文译法的技术 / 商业词，AI 在中文段落里硬留英文。

问题： 跟模式 #17（中英术语强行括注）是姊妹：#17 是算力(compute)式冗余括注；#42 是把 context 传下去式本该译却没译。后者让读者每读一次英文词就要做一次语言切换，打断阅读节奏。

原文：

这个 argument 的 logic 有问题，我们需要 refactor 一下 workflow,把 state 的 flow 理清。

改后：

这个论证的逻辑有问题，我们得重构一下流程，把状态怎么流转理清。

例外（以下保留原文，不要硬译）： - 通用技术 / 互联网缩写（主白名单） —— MCP、TLDR、BTW、API、SDK、CLI、PR、CI/CD、TBD、WIP、TODO 等。见「中英混排 → 通用技术 / 互联网缩写」章节完整表格,这是本 skill 的主白名单,优先级高于 #42。 - 没有稳定中文译法的技术词： embedding、token、LLM、prompt、agent - 专有名词： Python、Claude、Claude Code、MCP、公司名、产品名、人名 - 代码 / 命令片段 - 文化 / 生活方式 / 流行词外来语： city walk、brunch、vibe、chill、emo、nice、deadline - 心理学 / 社交流行词： PUA、MBTI、INFP（及其它 16 型代号）、gaslight、ghost（作动词用，如"被 ghost 了"） - 网络用语： diss、flex、kpi（口语化用法）

判断规则： 如果这个词在小红书、豆瓣、日常对话里就是以英文形式出现，中文翻译反而会让人停一下才反应过来 —— 那就保留英文。硬译 city walk 成"城市漫步"、PUA 成"精神控制"、emo 成"忧郁"，不仅不像人话，反而更像 AI。

⚠ #42 的边界： 本规则只管普通英文词本可以翻却没翻（argument / logic / workflow → 论证 / 逻辑 / 流程）。不管那些中文圈本来就用英文形态的词（MCP / TLDR / API）—— 那些按「中英混排」白名单处理,一律保留英文。

详见「中英混排」一节。

G. 篇章与节奏（新增类别）

35. 句长 / 节奏均质化

问题： 人写作时句长自然错落 —— 一个短句、一个中句、一个拖长的从句、再一个短促转折。AI 生成文本句长方差小，读起来像机关枪，缺呼吸感。

症状： - 全段每句长度都在 20-30 字之间 - 每句都以完整主谓宾收束，没有中途省略或岔开 - 段落读起来有"模板感",像填空题填完

改写方向： - 主动打破节奏：两个中等句合成一个长句，再接一个三字短句 - 允许省略、允许不完整 - 用逗号、分号、破折号、括号做层次

原文（均质）：

AI 可以提高效率。AI 可以降低成本。AI 可以改善体验。AI 应用越来越广。未来可期。

改后（错落）：

AI 能提效、压成本、改体验——单项看都不惊人，组合起来就不一样了。接下来两年，应用会下沉到最无聊的环节。

36. 指代不敢省 / 专有名词重复

问题： 汉语是 topic-prominent,主语和宾语在上下文明确时可以省略，或用代词（它 / 他 / 她 / 这 / 那）承接。AI 为了"准确",在同一段里把专有名词重复 5 次以上而不用代词，读起来像法律文书但内容并非法律。注意：这和模式 #33 第 1 条"过用代词"是同一问题的两面 —— AI 要么重复全名，要么过用 它 / 他们,它不知道中文主语该省就省。

原文（专名重复）：

产品 A 的核心优势是速度快。产品 A 的用户已破三百万。产品 A 的未来前景广阔。产品 A 已进入测试阶段。

改后：

产品 A 的核心优势是速度快，用户已破三百万，下一步进测试。

43. 抽象占位例子（A、B、C 代替具体实例）

问题： 讲方法 / 流程时，AI 爱用 "A、B、C" / "X、Y、Z" / "场景 1、场景 2" 这类变量占位代替具体例子。读者读到占位符要自己脑补场景，认知负担大；更重要的是：真人给建议 / 讲经验时会直接拿自己或同事的实际案例举例,不会留空让别人填。

关键词 / 结构： - 我的理解是 A、B、C,方向可能是 X - 比如你在做 X 的时候 - 假设遇到 N 个问题 - 通用模板句无主角、无细节

原文（占位）：

我现在的理解是 A、B、C。我可能错了，但我觉得方向可能是 X。你怎么看？

改后（具体）：

这个 bug 我怀疑是缓存过期，也可能是上周那次 migration 写坏的。我想先查缓存，你觉得这个顺序对吗？

诊断问： 读者读到举例能不能在脑子里看见一个具体场景？看不见（只看见字母或变量）→ 是占位 → 用真实例子替换。

但"真实例子"不是随便填个名字就行。 好例子要能暴露矛盾、习惯、犹豫或专业判断 —— 换句话说，例子要带只有这个人 / 这个场景才有的细节,不是可以复制粘贴到任何文章的"类型化案例"。

弱例子（换了名字但仍是占位）：

"做金融的 Mira 说她把 Copilot 当无聊代码的自动补全，每一行都看过再提交。"

—— 名字对了，但"金融"是标签，"每一行都看过"是论点服务的工具人态度。

有力例子（细节带矛盾或专业判断）：

"Mira 在一家量化基金做风控，她每一行 Copilot 生成的代码都看过再提交 —— 不是不信任，是上个月她接受了一段看起来没问题的补全，线上跑到第三天才发现它把止损阈值的比较方向写反了，亏了两万多。"

—— 有具体背景（量化基金 / 风控）、有具体事件（比较方向反）、有具体后果（亏两万多）、态度来自具体经历而非抽象立场。

筛选问（在"是真实例子"基础上再问一层）： 1. 例子里有没有一个具体动作 / 具体数字 / 具体后果,而不是"她觉得 / 他认为"? 2. 例子换一个行业 / 场景还能成立吗？还能就是类型化，不能就是这个人的例子。 3. 例子里有没有什么意料之外的东西（一个犹豫、一个反直觉的选择、一次失败）？没有就是"正确的废话"。

语体限定： 教科书、语法书、文档里举"结构示例"用 X / Y 变量是合理的；个人建议、经验分享、回复他人提问里全用占位就是 AI 腔。

44. 结构化列表的默认反射

问题： "教你做 X"、"N 个方法"、"避坑指南" 类长文，AI 本能地套固定模板：## 1. 先 ... → ## 2. 然后 ... → ## 3. 最后 ...,每节都是 "一句总领 + 一段解释 + 一个 bullet list"。无论话题是不是真的分步，一律套这个骨架。

症状： - 本来是连贯叙述的内容被硬拆成 5-8 个小标题 - 每节节奏均质，"看起来像教程" 但读起来没呼吸感 - 小标题必有编号或 emoji - 三条意思本可以一段话说清楚，却被拆成三个 ### 标题

语体限定： - 技术文档 / 操作手册 / PRD / API 指南： 分步合理，保留。 - 个人分享 / 建议回复 / 随笔 / 长评： 过度结构化就是 AI 腔，应该让叙述、例子、思考直接落在段落里。

自查： 如果把所有小标题和 bullet 都拆掉，内容还能立住吗？能立住 → 说明原结构是装饰性的，考虑合并 / 减半。不能立住 → 分步有实质，保留。

改写方向： - 把 3 条相关的"技巧"合并成一段连贯叙述，让关键论点在文中自然出现 - 在规整节律里插入打破节奏的长句、反例、或个人小插话 - 删掉"下面这套我自己在用..." 之类的总领句，直接进内容 - 允许个别小节只有文字没有 bullet

原文（骨架机械）： 

## 1. 先做 A
一段总领。
- 要点 1
- 要点 2
- 要点 3

## 2. 然后做 B
另一段总领。
- 要点 1
- 要点 2

改后（叙述为主，必要时才列表）：

先从 A 开始，因为 X。具体怎么做取决于你的场景 —— 如果是 Y,就 ...;如果是 Z,就 ...。这一步做完，再考虑 B。B 的核心是 ...（只有当要点真需要罗列时才用 bullet,比如具体命令、配置值、步骤清单）。

H. 平台场景与文体

详细规则 #37/#38/#49/#50 见 platform-patterns.md。这里保留索引,避免读者以为 H 组缺失。

  • #37 自媒体 / 社交平台文案套路 — 公众号伪深度、小红书模板、短视频钩子、朋友圈凡尔赛、AI 客服亲亲体。
  • #38 文学 / 故事类 AI 味 — 模板开头、AI 诗意象堆叠、工整对仗空主题。
  • #49 毒性正能量缝合 — 负面流行语 + 升华转折 + 积极结论。
  • #50 B 站 AI 味 — 简介模板、科普比喻升华、机械玩梗、AI 字幕残留。

I. 幻觉与格式残留（新增类别）

这一类不是"读起来像 AI"的语感问题，而是 AI 生成时留下的硬痕迹 —— 具体、可验证、单条出现就值得警觉。

45. 表格滥用（本该是散文却拆成表格）

问题： AI 爱把叙述性内容塞进表格："X 的 Y 分析"、"历史成就与政策"、"优缺点对比"之类条目，本该用段落写清楚因果、背景、叙事，却被拆成几行几列。表格结构让每条内容都变成独立碎片，丢掉了原本该有的逻辑推进。

判定： 当表格每一行的"内容"字段都是完整句子、整段段落，而且表格整体读下来像在讲一个连贯故事 —— 那就是散文被拆了。反之，若表格是为了对齐参数、对比数值、列举命令，才是合理用法。

原文（表格化）： | 方面 | 内容 | |---|---| | 历史背景 | 罗马尼亚自 1990 年代起生育率持续下降，反映出后共产主义转型期的社会变化。 | | 政策演变 | 政府先后推出育儿补贴、产假延长等措施，但实际效果有限。 | | 文化因素 | 家庭观念转变、女性受教育程度提高，共同塑造了当前低生育率格局。 |

改后（还原成散文）：

罗马尼亚的生育率从 1990 年代开始持续下降，背景是后共产主义转型期的社会变化。政府试过育儿补贴、延长产假这些办法，效果有限。家庭观念转变和女性受教育程度提高也是原因。

46. Markdown / 格式标记残留

问题： AI 输出默认是 Markdown。当用户把结果粘到不认 Markdown 的环境（微信公众号编辑器、朋友圈、纯文本邮件、Word、飞书富文本），这些源码字符就会原样显示：**粗体** 变成真的带星号的 **粗体**、# 标题 变成开头一个井号、[链接](url) 变成括号堆、``` 代码围栏变成三个反引号晾在段落里。反过来,在 Markdown 环境里留着 '''粗体'''(wikitext 语法)也是同类痕迹。

典型残留： - ** 星号对 未渲染 - # / ## / ### 井号标题 未渲染 - --- 分隔线 未渲染（变成一串破折号） - ``` 代码围栏 未渲染 - [文字](https://...) 链接 未渲染 - `` 反引号包字，显示为带反引号的字 - *** / ___ 粗斜体，显示为三个星号 / 下划线

判定： 只要粘贴环境不支持 Markdown,这些字符就是"把原始语法晾在读者面前"。一眼可见。改写就是按目标环境手动还原格式:微信公众号用它的编辑器做粗体，纯文本就直接去掉标记，飞书 / 石墨用它们自己的富文本。

47. 编造引用与 AI 源 URL 残留

问题： 两类硬痕迹，都是 AI 幻觉的"物证":

  1. 编造引用： AI 虚构作者名、论文标题、DOI、ISBN、书名、URL。看着格式规整（有作者、有年份、有期刊、有 DOI），但检验一下：
  2. DOI 指向不相关的论文（或根本不存在）
  3. ISBN 校验码不对
  4. 论文在作者已故之后才"发表"
  5. URL 打开是 404,且 Archive.org 也从未收录过
  6. 书名、作者看似合理，但 Google Scholar / 国图查不到
  7. AI 源 URL 参数残留： URL 尾巴挂着 ?utm_source=chatgpt.com / ?utm_source=copilot.com / ?utm_source=openai.com / ?referrer=grok.com / ?utm_source=claude.ai 这类跟踪参数。用户从 AI 聊天里点出来的链接会自带这种 UTM,复制粘贴就带进正文了。

判定： 这一条单次出现就是硬证据,不看密度。看到就质疑。

修法： - 引用：别信任，去验证。 至少查一下 DOI 是否能打开、论文是否真实存在、作者是否能查到。查不到就删掉，或标注"原文此处引用未能核实"。 - URL:删掉所有 ?utm_source=*.com / ?referrer=*.com 等 AI 来源参数。保留纯净链接。

原文（含 AI 源痕迹）：

根据 Smith 和 Chen (2023) 在《Journal of AI Ethics》的研究 (DOI: 10.1000/fake.doi.2023),大模型在... 详见 OpenAI 官方文档

改后（验证 + 清理）：

（DOI 查验失败，该论文不存在 —— 删掉这句，或改为"有研究表明...（原始引用未能核实）"） 详见 OpenAI 官方文档

47b. AI 模板占位符残留（硬证据 · 单次出现即触发）

问题： AI 生成结构化笔记(探店 / 课程介绍 / 产品评测 / 履历模板)时,模板里的占位符变量有时会原样留在输出里 —— 作者忘了替换,或 AI 根本没被给具体值。这种残留跟 ?utm_source=chatgpt.com 同级,是结构性硬证据:证明文本来自模板而非真实经历或实地记录。

常见形态:

  • 地址 / 位置占位: XX 路 / XXX 号 / X 号线 X 口 / X 街 X 号 —— 探店笔记高频出现
  • 评分 / 金额占位: XXX 元 / X.X 星 / ¥XXX
  • 时间占位: 2024 年 X 月 X 日 / X 月 X 号 / 第 X 天
  • 主体占位(裸露方括号 / 尖括号): [产品名] / [品牌] / [作者] / <书名> / {{变量}}
  • 省略占位: ...此处略 / (待补充) / (TBD) / TODO

判据: 出现即硬证据,不看密度、不看语体。但要区分两种情况:

  1. 真 AI 残留(改) —— 文本其余部分写实(提到人均、营业时间、招牌菜、成分名),唯独地址是 XX 路 XX 号。这是 AI 生成的信号,作者没填具体值。
  2. 真作者主动模糊化(不改) —— 文本整体是"我最近踩雷的一家店",作者有意不报店名(怕被骂 / 怕炒作);或者小说 / 虚构叙事里 X 街 / A 先生 / 某年某月。这种是写作手法,不是 AI 残留。判断靠其他部分是否写实 —— 写实但地址抽象 = AI 残留;整体虚化 = 作者选择。

处理方式:

  1. 不修复占位符、不发明具体值 —— 这违反「事实发明禁令」硬约束。
  2. 显式标注 —— 在终稿旁边明示"此处为占位符 / 请核对"或直接删掉整行。
  3. 信息修复小节 —— 跟"中英夹杂 / 机翻残缺"一样,列在改动摘要的"⚠ 信息修复"区,让用户一眼看到这是 AI 残留而非 humanize 的普通改动。

典型触发例:

  • ❌ 原文:📍 地址:XX 路 XX 号(近地铁 X 号线 X 口) —— AI 探店模板占位
  • ✅ 终稿(正确):📍 地址:XX 路 XX 号(原文占位符,请核对) 或删掉整行 + 在改动摘要里标注
  • 🚫 终稿(错误):📍 地址:南京西路 666 号(近 2 号线 3 口出) —— 发明了具体地址,违反事实发明禁令

跟 #47 的关系: #47 管"AI 编造的事实"(虚构论文 DOI / 带 utm_source 的 URL),本条管"AI 忘记填充的占位槽位"。两条都是单次出现硬证据,都不看密度,都按"留下标注 / 不修复"处理。本条是 #47 的结构性兄弟,故编为 #47b 而非独立编号(总数仍为 51 条模式)。

跟改动摘要模板的互动: 触发本条时,改动摘要里必须出现"⚠ 信息修复"小节,引用具体的占位符 token 和终稿处理方式(保留 + 标注 / 删除),让用户审计。

48. 否定对举下定义句

覆盖形式： 这不是 X,而是 Y / 不是 X,也不是 Y / 既不是 X,也不是 Y / 不是 X,不是 Y,而是 Z

问题： AI 爱用"否定 + 再定义"句式做概念区分和拔高。单句看像在辨析,实际常常只是把几个抽象桶词排成工整对称的队列：否掉 A、否掉 B、再抬出一个更抽象的 C。跟 #10(不仅 X,更 Y)不同 —— #10 是叠加拔高,这条是否定对举 + 下定义,用来显得"深刻 / 有洞察",实际往往没增加信息。

判定： 跟其他并列类模式一样先看密度。短段内出现一次没问题；连着两三句都在玩「不是 X,而是 Y / 不是 X,也不是 Y」就很可疑。再看下面四条,满足 2 条以上 才按 AI 腔处理：

  • 句面工整对称 —— 不是 X,也不是 Y / 既不是 X,也不是 Y / 不是 X,不是 Y,而是 Z
  • X / Y / Z 是抽象桶词 —— 技术问题 / 资源问题 / 认知问题 / 底层逻辑 / 价值重构 / 结构性错位 / 精神觉醒
  • 句子不落地 —— 没有具体事实、约束、动作、人物、时间、数字
  • 换题还能复用 —— 把主语换成"教育 / 组织 / 城市 / 创业",句子还成立

⚠ 好句识别（重要例外，别误杀）： 当 Y / Z 比前面的 X 更低、更具体、更出乎意料时，这个句式反而是有力的叙事转折句，是好中文的利器，不触发。判断标准：

  • 触发 AI 腔 = 落点仍是抽象拔高 —— 「一场深刻的变革」、「一种新的生活方式」、「无限可能」、「时代的缩影」、「认知层面的结构性错位」
  • 不触发 = 落点是具体事实 / 去光环的真相 / 现实约束 —— 「一场漫长的财务自救」、「一间七平米的出租屋」、「三年没发工资的拖欠」、「这周没人排这个优先级」

一句判据： 如果把句里的抽象桶词都拿掉,你还是说不清"到底卡在哪",这句多半就是 AI 腔。

例句对照：

  • ❌ AI 腔：「这不是一次简单的升级，而是一场深刻的产品革命」 —— Y 是抽象拔高
  • ❌ AI 腔：「这不是技术问题，也不是资源问题，而是认知层面的结构性错位」 —— 双重否定对举 + 全是抽象桶词
  • ✅ 好句（《人物》式）：「这不是一次成功的创业，而是一场漫长的财务自救」 —— Y 是具体、去光环的事实
  • ✅ 好句：「这不是性格问题，而是他七岁那年父亲走后就养成的习惯」 —— Y 是具体因果
  • ✅ 自然口语：「不是做不了,是现在没人排这个。」 —— 落到现实约束

原文（密度堆叠 + 全是抽象落点）：

这不是一次简单的升级，而是一场深刻的产品革命。这不仅是工程上的改进，更是一种思维方式的重塑。我们讨论的不是功能迭代，而是用户体验的重新定义。这不是技术问题，也不是资源问题，而是认知层面的结构性错位。

改后：

这次升级把启动时间从 4 秒压到 1 秒。用户反馈主要是「比以前顺」。技术上能做，人手也够，主要是这周没排进优先级。

故意不收录的规则（中文不适用）

以下几类 AI 腔模式在英文语境里常见，但在简体中文里不是问题,故不收录:

  • Title Case（中文没有词首大写，整句大小写不是变量）
  • 弯引号与直引号之别(中文的引号系统是 "" / '' / 《》 / 「」,不涉及 straight vs curly quote 的英文排版问题)
  • Copula avoidance(serves as / functions as 在中文里不构成独立模式；是 / 作为 各自有独立语法地位)
  • 连字符搭配(中文没有连字符 -,不会出现 cutting-edge / state-of-the-art 这种连字符堆)
  • 独立的 Negative Parallelisms 规则 — 并入 #48 否定对举下定义句（与 #10 联动）
  • 独立的 Passive Voice 规则 — 并入 #33 翻译腔残留（被字句过密）

这些都是英文去 AI 腔工具会覆盖、但中文语境用不上的类别，不是"继承自"哪个工具 —— 而是独立评估后选择不纳入。

规则计数总览

  • A 内容(#1-6):6 条
  • B 语言(#7-20):14 条
  • B+ 逻辑连接(#34):1 条
  • C 修辞(#21-25):5 条
  • D 交流(#26-29, #51):5 条
  • E 填充与模糊(#30-32):3 条
  • F 翻译腔(#33, #39-42):5 条
  • G 篇章与节奏(#35-36, #43-44):4 条
  • H 平台场景与文体(#37-38, #49-50):4 条 — 详见 platform-patterns.md
  • I 幻觉与格式残留(#45-48):4 条 — 受中文维基《AI生成文的特徵》启发