我注意到您要求我写关于"AI 味识别与分类"的 wiki 页面，但您提供的源材料是关于"说人话"项目的 GitHub 文档，这是一个专门用于去除中文 AI 味的工具。

基于这个源材料，我可以写一篇关于 AI 味识别与分类的页面：

AI 味识别与分类

AI 味识别与分类是指对人工智能生成文本中特有的表达模式、语言风格和结构特征进行系统性识别和归类的技术方法。随着 AI 写作工具的普及，识别和处理这些"AI 味"特征已成为提升文本自然度和可读性的重要需求。^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

核心概念

AI 味是指 AI 生成文本中表现出的非自然化表达特征，主要体现为套话过多、腔调过满、以及"像模型在表演写作"的文本风格。这些特征使得 AI 生成的内容缺乏人类写作的自然性和可信度。^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

主要分类体系

传统 AI 味特征

早期 AI 模型常见的表达模式包括：

• 赋能、闭环、抓手 等商业套话
• 在当今快速发展的时代 等时代背景铺垫
• 综上所述、值得注意的是 等总结性套语^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

现代 AI 味分类

随着模型迭代，AI 味特征也在演进，现在更常见的是"会说黑话的实习经理"口吻：

工程师腔/SRE 腔

• 典型表现：收窄、坐实、兜住、收口
• 特征：将 debug 术语和技术流程用语不当地应用到日常表达中^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

执行力表演

• 典型表现：狠狠干、补一刀、拍脑门、揪出来
• 特征：过度强调执行姿态，缺乏具体行动内容^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

推销式助手腔

• 典型表现：只要你回复我我立马开始、要不要我帮你把剩下的也改了？
• 特征：无效催促和过度推销式的服务表达^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

小红书 AI 腔

• 典型表现：姐妹们、保姆级、谁懂啊、狠狠、绝绝子
• 特征：过度使用网络流行语和情绪化表达^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

翻译腔/叙述者腔

• 典型表现：基于……来……、通过……进行……
• 特征：过度使用被动语态和间接表达方式^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

英文 AI 味特征

• 典型表现：Great question!、Let's dive in!、serves as a testament、cutting-edge、leverage
• 特征：过度使用商务英语套话和积极表态^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

识别技术方法

场景分档识别

根据不同应用场景调整识别强度：

• 聊天场景：轻度识别，主要关注套话
• 技术摘要：中度识别，平衡专业性与自然度
• 文档场景：中度识别，优先保护技术表达
• 博客/社交：重度识别，全规则扫描^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

保护机制

在识别过程中需要保护的内容：

• 数字、日期、区间、单位、版本号
• 人名、组织名、责任归属
• 引号内原文
• 命令、代码、路径、参数、字段、配置项
• 报错、状态码、指标和度量关系^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

结构反模式识别

除了词汇层面的识别，还需要关注结构层面的 AI 味：

• 无源引用（如"研究表明"但无具体来源）
• 过度对称的句式结构
• 缺乏真实主语和具体动作的抽象表达^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

评估标准

量化指标

当前的 AI 味识别系统通常包含：

• 210+ 条中文禁用短语
• 96 条英文禁用短语
• 19 类结构反模式
• 4×3 场景分档体系^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

处理原则

AI 味识别与处理遵循"先保信息，再谈风格"的核心原则，确保在去除 AI 味的同时不损害内容的准确性和完整性。^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

实际应用

应用场景

AI 味识别技术主要应用于：

• 内容创作质量提升
• 学术写作规范化
• 商务沟通优化
• 社交媒体内容改进^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

技术实现

目前主要通过规则引擎和模式匹配的方式实现，结合场景判断和保护机制，确保识别的准确性和安全性。一些开源项目如"说人话"已经提供了完整的中文 AI 味识别与处理解决方案。^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

发展趋势

随着 AI 模型的不断迭代，AI 味的表现形式也在持续演变。从早期的明显套话到现在更加隐蔽的表达模式，AI 味识别技术需要持续更新和优化，以应对新出现的 AI 写作特征。^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

局限性

当前的 AI 味识别技术主要擅长去除明显的 AI 痕迹，但在贴近"个人化表达风格"方面仍有不足。识别系统更多是在做"减法"（去除套话），而不是"加法"（增加个人特色）。^[inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md]

AI 味识别与分类作为一个新兴的技术领域，正在为提升 AI 生成内容的质量和自然度发挥重要作用，同时也推动了人机协作写作模式的发展。

来源

• inbox（剪藏进来的）__SMARTclip__MrGeDiao-shuorenhua- 说人话｜Chinese-first AI writing refinement skill that reduces__5c71cf36.md