humanize-mba-text

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name: humanize-mba-text
description: 去除中文文本中的 AI 生成痕迹，使其更符合中国 MBA 毕业论文的自然写作风格。当用户提到"去 AI 痕迹"、"去除 AI 写作痕迹"、"MBA 论文改写"、"让这段文字更像人写的"、"去除机器感"等关键词时触发。适用于需要降低文本 AI 特征、提升学术写作自然度的场景。
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# 去除 AI 写作痕迹 - MBA 论文风格优化

## 任务目标

将带有明显 AI 生成特征的中文文本改写为自然、人类化的 MBA 毕业论文风格文本，符合中国MBA毕业论文的学术规范和实践导向。

## 核心原则

1. **实践导向**: MBA论文必须来源于企业管理实际，解决具体管理问题，避免纯理论空谈
2. **小题大做**: 选题聚焦明确，"小题深做"，避免选题过大、过于宽泛
3. **客观性优先**: 用事实和数据替代主观评价和空泛论述
4. **具体化表达**: 提供具体企业案例、数据支撑、时间节点，避免笼统描述
5. **数据溯源**: 所有数据必须注明来源，确保准确性和可信度
6. **理论支撑**: 运用1-2个相关理论作为分析框架，避免就事论事
7. **简洁性**: 删除冗余修饰、重复表述，保留核心信息
8. **学术规范**: 符合中国高校MBA论文的写作规范和格式要求
9. **逻辑严密**: 论证过程清晰，因果关系明确，避免跳跃式推理
10. **结构合理**: 正文字数3万字以上，章节分配合理，避免节下无目或一节不足一页

## 识别与改写策略

### 1. 内容层面改写

#### 1.1 去除过度强调
- **识别**: 使用"关键"、"重要"、"核心"、"至关重要"、"不可或缺"等价值判断词汇
- **改写**: 直接陈述事实，删除评价性形容词，用数据说话
- **示例**: 
  - "数字化转型是关键抓手" → "数字化转型影响企业绩效"
  - "人才是企业发展的核心竞争力" → "2020-2023年间，该公司技术人才占比从15%提升至28%"

#### 1.2 避免宏观叙事与空洞表述
- **识别**: 将具体事物上升到"时代"、"历史"、"趋势"、"浪潮"、"征程"、"新篇章"层面
- **改写**: 聚焦具体研究对象、企业背景和实证数据
- **示例**: 
  - "推动行业变革" → "提升企业运营效率15%"
  - "顺应数字化浪潮" → "2022年启动ERP系统升级项目，实现业务流程数字化"

#### 1.3 消除表面分析与套话
- **识别**: "凸显了"、"反映了"、"体现了"、"昭示着"、"预示着"等 -ing 结尾分析
- **改写**: 提供具体机制解释、因果链条或数据支撑
- **示例**: 
  - "凸显了管理的重要性" → "管理效率提升使成本下降8%"
  - "这体现了企业文化的重要性" → "实施新的绩效考核制度后，员工离职率从18%降至12%"

#### 1.4 删除模糊归因与无主引用
- **识别**: "专家指出"、"研究表明"、"普遍认为"、"相关数据显示"、"实践证明"
- **改写**: 明确引用具体文献、具体数据来源或删除此类表述
- **示例**: 
  - "有研究指出" → "Smith(2019)的研究发现"
  - "相关数据显示" → "根据公司年报，2023年营收增长..." 或 直接陈述事实

#### 1.5 避免MBA论文常见套话
- **识别词汇**:
  - "综上所述"、"由此可见"、"因此可见"（每章结尾过度使用）
  - "这不仅...更是..."（强行拔高意义）
  - "在...背景下"、"基于...视角"（滥用背景句式）
  - "具有重要理论意义和实践价值"（空洞评价）
- **改写**: 
  - 用具体研究发现替代总结性套话
  - 用"本文发现"、"研究结果表明"替代"综上所述"
  - 删除无实质内容的评价语句

#### 1.6 强化数据支撑
- **识别**: 缺乏数据支撑的定性描述、"显著提升"、"明显优化"等模糊表述
- **改写**: 补充具体数据、时间、对比基准
- **示例**:
  - "显著提升客户满意度" → "客户满意度评分从2021年的3.8分提升至2023年的4.5分（5分制）"
  - "优化了供应链管理" → "库存周转天数从45天降至32天，缺货率从8%降至3%"

#### 1.7 聚焦具体问题（小题大做原则）
- **识别**: 讨论过于宽泛，缺乏针对性；问题描述模糊；选题过大
- **改写**: 明确研究边界，聚焦具体企业、具体问题，符合"小题深做"要求
- **示例**:
  - ❌ "当前企业面临诸多挑战" → ✅ "XYZ公司在2022-2023年面临市场份额下降问题，从12%降至9%"
  - ❌ "市场竞争日益激烈" → ✅ "区域内新增3家竞争对手，2023年价格平均下降15%"
  - ❌ "企业数字化转型研究" → ✅ "XYZ公司生产部门数字化转型中的流程优化研究"
  - ❌ "人力资源管理优化" → ✅ "XYZ公司研发人员绩效考核体系优化研究"

#### 1.8 标注数据来源
- **识别**: 数据陈述缺乏来源说明；使用"相关数据显示"、"据统计"等模糊表述
- **改写**: 明确标注数据来源，确保可追溯性
- **示例**:
  - ❌ "企业营收增长20%" → ✅ "根据XYZ公司2023年年报，企业营收同比增长20%"
  - ❌ "员工满意度为85%" → ✅ "根据2023年12月开展的问卷调查（N=120），员工满意度为85%"
  - ❌ "相关数据显示，行业平均利润率为10%" → ✅ "根据国家统计局《2023年工业企业主要经济指标》（表号：B604-1），行业平均利润率为10%"

#### 1.9 理论与实践的融合
- **识别**: 理论阐述与实践分析脱节；缺乏理论框架指导；就事论事
- **改写**: 用理论框架指导问题分析，用实践案例验证理论
- **示例**:
  - ❌ "公司存在沟通不畅问题" → ✅ "基于组织沟通理论，XYZ公司在横向沟通（部门间）和纵向沟通（层级间）两个维度均存在障碍，具体表现为..."
  - ❌ "采用SWOT分析" → ✅ "运用SWOT分析框架，从内部优势（S）、劣势（W）和外部机会（O）、威胁（T）四个维度，对XYZ公司战略环境进行系统分析"

#### 1.10 避免MBA论文常见禁区
- **识别问题类型**:
  - 非管理类问题（纯技术、纯财务计算等）
  - 过多研究主题（超过2-3个核心概念）
  - 纯理论研究（缺乏企业实际背景）
  - 与工商管理范畴无关的问题
- **改写**: 确保选题属于工商管理范畴，运用工商管理知识分析和解决实际管理问题
- **检查要点**:
  - [ ] 研究对象为企业组织
  - [ ] 运用管理学理论和方法
  - [ ] 有明确的管理问题导向
  - [ ] 核心概念不超过2-3个

### 2. 结构层面改写

#### 2.1 打破三段式结构
- **识别**: 背景-现状-展望的僵化模式
- **改写**: 根据论证逻辑灵活组织段落
- **方法**: 按问题-分析-解决方案的逻辑重组

#### 2.2 转化列表为段落
- **识别**: 使用项目符号或编号列表
- **改写**: 转化为连贯的叙述性段落
- **示例**: 将"第一...第二...第三..."改为"首先...，其次...，此外..."

#### 2.3 删除套话式结尾
- **识别**: "尽管面临挑战，但前景广阔"
- **改写**: 具体问题具体分析，避免泛泛而谈

### 3. 语言层面改写

#### 3.1 减少连接词
- **高频连接词**: 
  - 首先、其次、最后、综上所述
  - 此外、另外、与此同时、值得注意的是
  - 因此、所以、由此可见
- **改写策略**: 
  - 保留必要连接，删除冗余
  - 使用更自然的过渡方式
  - 通过段落结构体现逻辑关系

#### 3.2 简化复杂句式
- **识别**: "不仅...而且..."、"既不是...也不是..."
- **改写**: 拆分为简单句或直接陈述
- **示例**: "不仅提升了效率，而且降低了成本" → "效率提升15%，成本下降8%"

#### 3.3 规范标点使用
- **破折号**: 减少"——"使用，改用逗号或括号
- **中英文混排**: 删除中英文之间的空格（"MBA论文"而非"MBA 论文"）

#### 3.4 替换 AI 词汇
- **识别词汇**:
  - 赋能、抓手、闭环、落地、痛点
  - 打法、赛道、生态、迭代、优化
- **改写**: 使用传统学术词汇
- **示例**: "赋能业务创新" → "促进业务创新"、"支持业务创新"

### 4. 引用层面检查

#### 4.1 核实引用准确性
- 检查所有引用是否存在
- 验证引用内容与原文是否一致
- 删除无法验证的引用

#### 4.2 优化引用方式
- 常识性内容无需标注
- 具体数据和观点必须标注来源
- 使用规范的引用格式

## 改写流程

1. **通读原文**: 理解核心观点和论证逻辑
2. **识别特征**: 标记所有 AI 写作特征
3. **逐段改写**: 按上述策略进行改写
4. **逻辑检查**: 确保改写后逻辑连贯
5. **润色优化**: 提升语言自然度和学术性
6. **最终检查**: 对照检查清单确认

## 输出要求

1. **保持原意**: 不改变原文的核心观点和结论
2. **提升自然度**: 读起来像人类作者的真实写作
3. **符合规范**: 符合 MBA 论文的学术写作规范
4. **提供说明**: 简要说明主要修改点（可选）

## MBA论文改写检查清单

### 内容质量检查
- [ ] 选题聚焦，符合"小题大做"原则（核心概念≤3个）
- [ ] 研究对象为企业组织，有明确职业背景
- [ ] 所有数据已标注来源（公司年报、调研、统计年鉴等）
- [ ] 运用了1-2个理论框架指导分析
- [ ] 问题分析有数据支撑，因果机制清晰
- [ ] 建议具体可操作，考虑资源约束
- [ ] 属于工商管理范畴，非纯技术/财务研究

### AI痕迹检查
- [ ] 删除了"重要"、"关键"、"核心"等过度强调词汇
- [ ] 删除了"时代"、"趋势"、"浪潮"等宏观叙事词汇
- [ ] 删除了"凸显了"、"体现了"等表面分析表述
- [ ] 删除了"专家指出"、"研究表明"等模糊归因
- [ ] 删除了"综上所述"、"由此可见"等套话
- [ ] 删除了"赋能"、"抓手"、"闭环"等AI词汇
- [ ] 减少了"首先、其次、最后"等机械连接词
- [ ] 避免中英文之间多余空格

### 结构规范检查
- [ ] 正文字数≥3万字
- [ ] 每章至少4节（含本章小结）
- [ ] 每节内容充实，避免一节不足一页
- [ ] 节下有目，层级清晰
- [ ] 文献综述按主题组织，非按作者罗列
- [ ] 结论分条列出，2000字以内，不与摘要雷同

### 格式规范检查
- [ ] 图表有编号（图1-1、表1-1）和标题
- [ ] 图表有文字说明，先文后图
- [ ] 图表清晰，非拷贝模糊图片
- [ ] 引用格式规范，用上标[1]
- [ ] 参考文献≥50篇，外文≥1/3，近5年≥1/3
- [ ] 期刊论文≥60%，专著≤20%
- [ ] 无百度百科等网络引用
- [ ] 章节目序号规范

## MBA论文章节特定改写规则

根据中国高校MBA论文结构要求，不同章节需遵循特定改写策略：

### 第1章 绪论改写要点

#### 1.1 研究背景
- **AI痕迹**: "随着经济的发展..."、"在...背景下"、"当今时代"
- **改写要求**: 直接点明研究企业、具体问题、研究必要性
- **示例**:
  - ❌ "随着市场竞争日益激烈，企业面临诸多挑战" 
  - ✅ "XYZ公司作为广东省制造企业，2022-2023年市场份额从15%下降至10%，亟需优化营销策略"

#### 1.2 研究目的与意义
- **AI痕迹**: "具有重要理论意义和实践价值"、"丰富相关理论研究"
- **改写要求**: 具体说明解决什么问题、带来什么价值
- **示例**:
  - ❌ "本研究具有重要理论意义和实践价值"
  - ✅ "本研究旨在通过优化XYZ公司绩效考核体系，解决当前研发人员流失率高达25%的问题，预期可将流失率降至15%以内"

#### 1.3 文献综述
- **AI痕迹**: 简单罗列A说、B说、C说；缺乏归纳分析
- **改写要求**: 
  - 按主题/流派分类整理，避免按作者罗列
  - 指出已有研究不足和空白
  - 明确本文研究的补充价值
  - 参考文献不少于50篇，其中外文≥1/3，近5年≥1/3，近2年文献应有涉及
  - 期刊论文≥60%，专著≤20%，避免大量引用学位论文

#### 1.4 研究方法
- **AI痕迹**: 简单列举方法名称
- **改写要求**: 
  - 说明为什么选择该方法
  - 阐述如何应用该方法
  - 说明数据来源和收集方式
  - 确保研究方法与论文类型匹配

### 第2章 理论基础改写要点

- **AI痕迹**: 大段引用教科书式理论阐述；理论与研究脱节
- **改写要求**:
  - 界定核心概念（2-3个主要概念）
  - 选择1-2个核心理论作为分析框架
  - 理论与研究问题紧密结合
  - 为后续分析奠定理论基础，而非纯理论介绍

### 第3章 现状与问题分析改写要点

#### 3.1 企业概况
- **改写要求**: 
  - 提供企业基本信息（成立时间、主营业务、规模等）
  - 与研究问题相关的背景信息
  - 数据真实，必要时可做脱敏处理

#### 3.2 现状描述
- **AI痕迹**: "公司发展良好"、"取得显著成效"等模糊表述
- **改写要求**:
  - 用数据说话，提供具体指标
  - 包含时间序列数据，展示变化趋势
  - 与行业平均水平或竞争对手对比

#### 3.3 问题识别
- **AI痕迹**: 问题描述笼统；缺乏数据支撑
- **改写要求**:
  - 问题明确、具体、可度量
  - 通过调研数据（问卷、访谈）识别问题
  - 每个问题应有具体表现和证据

#### 3.4 成因分析
- **AI痕迹**: 表面化分析；"原因是多方面的"
- **改写要求**:
  - 运用理论框架深入分析
  - 分析因果机制，而非简单罗列
  - 区分根本原因和表面原因
  - 有数据或案例支撑

### 第4章 对策建议改写要点

- **AI痕迹**: 建议空泛、模板化；"加强管理"、"完善制度"
- **改写要求**:
  - 建议具体、可操作、可落地
  - 结合企业实际资源和能力约束
  - 明确实施阶段、步骤和优先级
  - 预期效果可量化
  - 与问题分析一一对应

### 第5章 结论改写要点

- **AI痕迹**: 简单重复摘要；"综上所述"
- **改写要求**:
  - 分条列出主要研究发现（用"提出了"、"建立了"等）
  - 明确指出创新点（新见解、新方法、新应用）
  - 说明研究局限性
  - 提出未来研究展望
  - 2000字以内，不与摘要雷同

### 格式规范检查

- **字数要求**: 正文≥3万字
- **复制率**: <15%（15%-20%需修改，≥20%不通过）
- **结构要求**: 
  - 每章至少4节（含本章小结）
  - 避免节下无目
  - 避免一节不足一页
- **图表要求**:
  - 图表必须有编号、标题（图1-1、表1-1）
  - 图表前后留空行
  - 图表必须有文字说明，先文后图
  - 图表清晰，不可直接拷贝模糊图片
- **引用要求**:
  - 正文引用用上标[1]
  - 参考文献格式符合GB/T 7714-2015
  - 避免引用百度百科等网络资源
  - 脚注使用规范

## 自动化检测与反馈工作流

### 多方案融合检测

提供多维度 AI 特征检测系统，结合三种检测方法：

1. **规则匹配检测** (`scripts/detect_ai_patterns.py`)
   - 识别 AI 词汇、模糊归因、过度强调等
   - 检测中英文混排空格问题
   - 基于正则表达式的模式匹配

2. **统计分析检测** (`scripts/multi_detector.py`)
   - 句子长度均匀度分析
   - 词汇多样性统计
   - 标点符号分布检测
   - 段落结构分析

3. **语言特征检测** (`scripts/multi_detector.py`)
   - 连接词密度分析
   - 正式表达模式识别
   - 句式复杂度评估

### 完整检测-修改工作流

```
输入文本
    ↓
[多维度检测] → 生成检测报告
    ↓
[反馈生成] → 生成修改建议
    ↓
[自动修复] → 处理可自动修复的问题
    ↓
[手动改写] → 处理需人工修改的问题
    ↓
[质量验证] → 再次检测确认
    ↓
输出优化文本
```

### 使用方法

#### 1. 基础检测
```bash
# 基础规则检测
python scripts/detect_ai_patterns.py input.txt --format markdown --output report.md

# 多维度融合检测
python scripts/multi_detector.py input.txt --format markdown --output report.md
```

#### 2. 生成修改建议
```bash
# 基于检测结果生成反馈
python scripts/feedback_generator.py detection_result.json --text input.txt --output feedback.md
```

#### 3. 应用自动修复
```bash
# 自动修复空格等简单问题
python scripts/feedback_generator.py detection_result.json --text input.txt --apply
```

#### 4. 交互式修改
```bash
# 交互模式，逐条确认
python scripts/multi_detector.py input.txt --interactive
```

### 检测结果解读

检测报告包含以下维度：

- **AI 生成概率**: 0-100%，分数越高 AI 痕迹越明显
- **风险等级**: 🔴 高风险 / 🟡 中风险 / 🟢 低风险
- **检测器一致性**: 三种检测方法的结果一致性
- **优先修复项**: 按严重程度排序的修改建议
- **章节特定建议**: 根据检测到的章节类型提供的针对性建议

### 修改策略

根据 AI 概率分数采取不同策略：

**🔴 高风险 (>70%)**: 深度改写
- 全面重构段落结构
- 删除所有 AI 特征词汇
- 补充具体数据和案例
- 预计时间: 2-3小时

**🟡 中风险 (40-70%)**: 针对性优化
- 修复高优先级 AI 特征
- 调整套话和模板化表达
- 补充关键数据支撑
- 预计时间: 1-2小时

**🟢 低风险 (<40%)**: 细节润色
- 修复少量 AI 痕迹
- 优化语言表达
- 最终校对
- 预计时间: 30分钟-1小时

### 快速修复 vs 深度改写

**可自动修复的问题**:
- 中英文混排空格
- 明显的 AI 词汇替换
- 标点符号规范

**需手动改写的问题**:
- 段落结构重组
- 数据补充和案例分析
- 逻辑论证优化
- 学术表达提升

## 注意事项

1. **学术诚信**: 改写时保持学术诚信，不编造数据；所有数据必须有真实来源
2. **数据核实**: 对于不确定的引用和数据，建议用户核实原始资料
3. **理论适配**: 建议用户根据具体研究问题选择合适的理论框架
4. **企业授权**: 如涉及企业内部数据，建议获得企业书面授权或做脱敏处理
5. **个性化调整**: 改写后的文本需用户根据具体学校和导师要求调整
6. **查重控制**: 改写后建议进行查重，确保复制率<15%
7. **功能边界**: 本 Skill 专注于去除 AI 痕迹和格式规范，不涉及学术内容深度审查
8. **参考文献**: 改写不自动生成参考文献，需用户根据实际引用补充完整

## 参考文档

### AI写作特征
- `references/ai-writing-patterns.md` - AI写作特征详细列表

### 分章节写作规范
- `references/chapter-1-introduction.md` - 第1章：绪论（研究背景、文献综述、研究方法）
- `references/chapter-2-theory.md` - 第2章：理论基础（概念界定、理论框架）
- `references/chapter-3-analysis.md` - 第3章：现状与问题分析（企业概况、问题识别、成因分析）
- `references/chapter-4-solutions.md` - 第4章：对策建议（具体方案、实施保障）
- `references/chapter-5-conclusion.md` - 第5章：结论（研究发现、创新点、局限与展望）

### 格式规范
- `references/format-standards.md` - 格式规范（中英文混排、图表、引用、标点等）