feat: 引入 tropes.fyi 上游——新增 7 种深层模式（34-40）、强化现有规则并更新维护技能与 README 示例

README.md

@@ -1,8 +1,9 @@
 # Humanizer-zh: AI 写作去痕工具（中文版）
 
 > **声明：**
-> - 本项目的核心文件翻译自 [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer/tree/main)
+> - 本项目的核心文件翻译自 [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer/tree/main)（已同步至 v2.9.1）
 > - 实用工具部分（核心规则、快速检查清单、质量评分）参考了 [hardikpandya/stop-slop](https://github.com/hardikpandya/stop-slop)
+> - AI 腔调补充清单参考了 [ossa-ma/tropes.fyi](https://tropes.fyi)（[gist](https://gist.github.com/ossa-ma/f3baa9d25154c33095e22272c631f5a1)）
 > - 原项目基于维基百科的 [Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing) 指南
 
 ---
@@ -96,7 +97,9 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
 ```
 
 **输出示例：**
-> 这家咖啡馆在杭州市中心开了三年，以手冲咖啡和老建筑改造的空间出名。
+> 这家咖啡馆位于杭州市中心，装饰有文化气息，是城市咖啡文化的一部分，顾客体验流畅直观。
+
+（示例说明：删除"坐落在风景如画的……"（宣传性语言）、"令人叹为观止"（宣传性词汇）、"作为……焦点"（系动词回避 + 夸大意义）、"无缝、直观和充满活力的"（三段式法则）。改写只保留原文信息，不添加原文没有的事实。）
 
 #### 场景 2：改写学术摘要
 
@@ -107,7 +110,9 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
 ```
 
 **输出示例：**
-> 本研究分析了机器学习在医疗诊断中的应用，重点是肺癌早期筛查。研究使用了 2019-2023 年间 5000 例病历数据。
+> 本研究分析了机器学习在医疗诊断中的作用，以及它对该领域未来发展的影响。
+
+（示例说明：删除"深入探讨"（AI 词汇）、"关键作用"（夸大意义）、"突出了……重要性"（肤浅分析）、"不断演变的医疗格局"（AI 词汇）、"奠定了坚实的基础"（夸大象征意义）。改写不添加原文没有的研究细节，如样本量、年份或具体病种。）
 
 #### 场景 3：改写博客文章
 
@@ -118,11 +123,26 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
 ```
 
 **输出示例：**
-> 我一直在想 AI 会怎么改变我们的工作方式。上周和几个做产品的朋友聊，有人觉得很兴奋，有人担心失业，大概率真相在中间某个无聊的地方。
+> 人工智能会改变我们思考未来的方式。一些专家认为，它对社会的影响将是持久的。
+
+（示例说明：删除"不仅仅是一种技术，而是……革命"（否定式排比 + 夸大意义）、"行业专家认为"（模糊归因，不编造具体来源）、"整个社会"（虚假范围）。博客场景可以注入声音，但声音是观点和反应，不是编造的事实细节。）
+
+#### 场景 4：改写技术评论（新增腔调）
+
+**输入：**
+```
+/humanizer-zh
+结果？这个行业正面临"选择悖论"：选项越多，用户反而越难做决定。苹果没有做打车，脸书没有做照片分享，亚马逊没有做云计算。想象一个世界，你的每一个工具都能互相协作。
+```
+
+**输出示例：**
+> 这个行业选项越多，用户反而越难做决定。你的每一个工具都能互相协作。
+
+（示例说明：删除"结果？"（自问自答修辞问句）、"选择悖论"（发明概念标签，换成冒号后的具体描述）、"苹果没有……脸书没有……亚马逊没有……"（历史类比堆砌）、"想象一个世界……"（"想象一个世界"式开场，直接陈述愿景）。改写只保留原文信息，不添加原文没有的事实。）
 
 ## 检测的 AI 写作模式
 
-本工具能够识别并修复 **24 种** AI 写作痕迹，分为四大类：
+本工具能够识别并修复 **40 种** AI 写作痕迹，分为五大类：
 
 ### 📝 内容模式（6种）
 1. 过度强调意义、遗产和更广泛的趋势
@@ -132,29 +152,56 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
 5. 模糊归因和含糊措辞
 6. 提纲式的"挑战与未来展望"部分
 
-### 🔤 语言和语法模式（6种）
+### 🔤 语言和语法模式（7种）
 7. 过度使用的"AI 词汇"
 8. 避免使用"是"（系动词回避）
-9. 否定式排比
+9. 否定式排比和句尾否定片段
 10. 三段式法则过度使用
 11. 刻意换词（同义词循环）
 12. 虚假范围
+13. 被动语态和无主语句
 
 ### 🎨 风格模式（6种）
-13. 破折号过度使用
-14. 粗体过度使用
-15. 内联标题垂直列表
-16. 标题中的标题大写
-17. 表情符号
-18. 弯引号
+14. 破折号（删掉它们）
+15. 粗体过度使用
+16. 内联标题垂直列表
+17. 标题中的标题大写
+18. 表情符号
+19. 弯引号
 
 ### 💬 交流模式和填充词（6种）
-19. 协作交流痕迹
-20. 知识截止日期免责声明
-21. 谄媚/卑躬屈膝的语气
-22. 填充短语
-23. 过度限定
-24. 通用积极结论
+20. 协作交流痕迹
+21. 知识截止日期免责声明和猜测性补洞
+22. 谄媚/卑躬屈膝的语气
+23. 填充短语
+24. 过度限定
+25. 通用积极结论
+
+### 🔍 深层模式（15种）
+26. 连字符词对过度使用（英文特有，中文对应翻译腔合成词）
+27. 说服权威比喻（"真正的问题是""归根结底"）
+28. 路标式预告（"让我们深入探讨"）
+29. 碎片化标题
+30. diff 锚定写作
+31. 制造金句和断奏戏剧
+32. 格言公式
+33. 对话式修辞开场（"说实话？""你看"）
+34. 自问自答修辞问句（"结果？……"）
+35. 首语重复（排比句开头）
+36. 发明概念标签（"XX 悖论""XX 陷阱"）
+37. 死隐喻反复
+38. 历史类比堆砌
+39. "想象一个世界"式开场
+40. 分形总结（层层"预告-复述"）
+
+### 🧭 检测指南
+
+除 40 种模式外，技能还包含**检测指南**，帮助你在改写时避免误伤人类写作：
+
+- **不要误报**：哪些特征单独出现时不是 AI 信号（如单独的破折号、单独的弯引号、完美的语法）
+- **保留人类写作**：具体细节、复杂感受、时代印记等真人在写作的证据
+
+另外还支持**声音校准**（提供作者写作样本时按样本风格改写）和三种**调用模式**（粘贴文本、文件、嵌入）。
 
 ## 文件说明
 
@@ -167,7 +214,7 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
 
 ### 基本流程
 
-1. **识别 AI 模式** - 对照 `SKILL.md` 中列出的 24 种模式扫描文本
+1. **识别 AI 模式** - 对照 `SKILL.md` 中列出的 40 种模式扫描文本
 2. **重写问题片段** - 用自然的表达替换 AI 痕迹
 3. **保留核心含义** - 确保信息完整性
 4. **维持适当语调** - 匹配文本应有的风格
@@ -192,14 +239,15 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
 > 新的软件更新作为公司致力于创新的证明。此外，它提供了无缝、直观和强大的用户体验——确保用户能够高效地完成目标。这不仅仅是一次更新，而是我们思考生产力方式的革命。
 
 **改写后（人性化）：**
-> 软件更新添加了批处理、键盘快捷键和离线模式。来自测试用户的早期反馈是积极的，大多数报告任务完成速度更快。
+> 软件更新提供了流畅直观的体验，帮助用户高效完成目标，改变了我们思考生产力的方式。
 
 **变化：**
 - 删除了夸大的象征意义（"作为……的证明"）
-- 删除了 AI 词汇（"此外"、"无缝"）
+- 删除了 AI 词汇（"此外"）
 - 删除了三段式法则（"无缝、直观和强大"）
+- 删除了破折号和"确保……"短语（肤浅分析）
 - 删除了否定式排比（"不仅仅是……而是……"）
-- 添加了具体功能和真实反馈
+- 不添加原文没有的功能细节（如具体的功能名称）：改写只保留原文信息
 
 ## 常见 AI 词汇警示列表
 
@@ -212,23 +260,36 @@ git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-
 - 织锦（抽象名词）、证明、强调
 - 宝贵的、充满活力的
 
+深层模式中的高频警示短语：
+
+- 说服权威比喻：真正的问题是、归根结底、从根本上说、问题的核心是
+- 路标式预告：让我们深入探讨、让我们来看看、以下是你需要知道的、废话不多说
+- 对话式修辞开场：说实话？、你看、老实说、说白了
+- 格言公式：X 是 Y 的语言、X 不是工具而是镜子
+
 ## 贡献
 
 如果你发现翻译问题或想要改进文档，欢迎提交 Issue 或 Pull Request。
 
 ### 中文语境特殊性
 
-在翻译和适配过程中，我们考虑了中文写作的特点：
-- 某些英文模式在中文中表现不同（如标题大小写问题）
-- 添加了适合中文语境的示例
-- 调整了部分表达以符合中文习惯
+在翻译和适配过程中，我们考虑了中文写作的特点，不适合中文表达的英文规则都在 `SKILL.md` 中以"注（中文适配）"的形式注明：
+
+- **标题大小写（§17）**：英文特有的 AI 表达，保留英文原文；中文标题无大小写概念
+- **连字符（§26）**：英文特有规则，中文对应表现是"数据驱动""以 XX 为导向"这类翻译腔合成词
+- **被动语态（§13）**：中文没有英语式被动形态，对应问题是被字句隐藏施动者和无主语句
+- **弯引号（§19）**：中文引号体系不同，对应问题是误用英文半角引号
+- **-ing 结尾（§3）**：英文现在分词，中文对应"展现出……""彰显了……"等句尾装饰结构
+- **副词（-ly）**：中文无 -ly 形态，对应"非常""十分""深刻地"等程度副词堆砌
+- 添加了适合中文语境的示例，调整了部分表达以符合中文习惯
 
 ## 参考资源
 
 - [Wikipedia: Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing) - 原始指南来源
 - [WikiProject AI Cleanup](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:WikiProject_AI_Cleanup) - 维基百科 AI 清理项目
 - [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer) - 原始英文版项目
 - [hardikpandya/stop-slop](https://github.com/hardikpandya/stop-slop) - 实用工具部分的灵感来源
+- [ossa-ma/tropes.fyi](https://tropes.fyi)（[gist](https://gist.github.com/ossa-ma/f3baa9d25154c33095e22272c631f5a1)）- AI 腔调补充清单的来源
 
 ## 许可
 

SKILL-maintenance.md

@@ -0,0 +1,42 @@
+---
+name: humanizer-zh-maintenance
+description: |
+  维护更新 Humanizer-zh 仓库：同步上游 blader/humanizer、hardikpandya/stop-slop 与
+  tropes.fyi（ossa-ma gist）的更新，用中文重写规则并标注中英差异，综合多上游重复表述并精炼，
+  生成 README 示例，自举审阅后发布 PR。
+  触发词：同步上游、更新规则、维护 humanizer-zh。
+metadata:
+  trigger: 维护 Humanizer-zh 仓库、同步上游规则
+---
+
+# Humanizer-zh 仓库维护
+
+本技能指导维护更新 Humanizer-zh：获取上游更新、按中文语境重写、生成并审查示例、发布 PR。
+
+## 上游基线
+
+- **blader/humanizer**：`SKILL.md` 核心模式的来源（基于维基百科 Signs of AI writing）
+- **hardikpandya/stop-slop**：核心规则速查、快速检查清单、质量评分的灵感来源
+- **ossa-ma/tropes.fyi（gist: f3baa9d25154c33095e22272c631f5a1）**：AI Writing Tropes to Avoid 清单，补充现有规则之外的 AI 腔调，并为现有模式提供强化表述
+
+每次维护先确认上次同步的上游版本：在克隆的上游仓库中用 `git log --before="<上次同步日期>"` 定位引入时点版本，再用 `git log <引入版本>..HEAD` 列出其后所有更新。
+
+## 维护要求
+
+- **综合去重**：当多个上游覆盖同一模式时，综合各上游的表述并精炼成一条规则，不逐条堆叠重复内容；合并后的规则以本项目现有中文风格为准
+- **记录上游提交**：每次维护在 PR 描述中写明本次任务执行时各上游的最新提交（仓库用 commit hash；gist 记录其 revision commit hash），供下次维护定位版本差异
+
+## 流程
+
+1. **获取上游更新**：对比上次同步版本与上游最新版，提取新增模式、新增章节、规则强化点，以及上游对旧内容的改写
+2. **中文重写**：按项目现有中文风格重写
+3. **标注中英差异**：英文特有的表达保留原文，其余在条目下加"注（中文适配）"说明中文对应表现
+4. **生成 README 示例**：用更新后的技能真实执行改写（识别 → 草稿 → 审计 → 定稿）
+5. **Review 并调整**：用技能规则审查技能文档与示例，发现问题先调整技能，再重新生成 README 示例
+6. **自举审阅**：用技能审阅整个仓库（README、SKILL.md 自身），修复后重审，直到没有新的问题
+
+## 验收标准
+
+- 模式编号连续；新增内容用中文重写，英文特有的 AI 表达保留原文，不强行翻译成中文
+- README 示例与所有技能规则都不冲突
+- 不做没有实际意义的改动。确保修改内容最小且聚焦，方便审阅