2026年去AI味 Skills 排行榜

图片解读

第1张 — 事实与可读内容（逐项记录）

可见文字（逐行或逐块原文抄录）：

- 左上角小字：李守一 — Demon

- 大标题：2026年写作类 Skills 排行榜

- 其中 “Skills” 为绿色，其他字为黑色

- 副标题（在大标题下方一行）：Top10 · 去AI味 / 润色 / 文风 / 长文写作

- 黑色圆角标签：按仓库总 Star 排名 | 截至 2026.10.15

排行榜（按视觉顺序，显示排名编号、名称、右侧星标及数字）：

1. #1 humanizer （右侧：★ 57,045）

2. #2 nuwa-skill （右侧：★ 34,434）

3. #3 Humanizer-zh （右侧：★ 19,705）

4. #4 stop-slop （右侧：★ 18,031）

5. #5 shuorenhua （右侧：★ 2,111）

6. #6 ai-flavor-remover （右侧：★ 1,180）

7. #7 De-AI-Prompt-Enhancer （右侧：★ 874）

8. #8 writing-agent （右侧：★ 434）

9. #9 easywrite （右侧：★ 3）

10. #10 yotta-humanize （右侧：★ 3）

界面/图表可见现象与布局（事实描述）：

- 页面整体为浅米色/浅灰渐变背景。

- 标题区左侧有“李守一 — Demon”，标题居中偏左。

- 每个排行项为带圆角的白色卡片或条目，带轻微阴影。

- 每个条目左侧有彩色圆形编号徽章（编号前有 # 与数字），编号徽章颜色随排名不同（例：#1 红色，#2 紫色，#3 蓝色，#4 绿色，#5 黄色等）。

- 名称之后是一条浅色的进度/长度条（用于表示相对数值长度），每个条目的进度条颜色与左侧编号徽章颜色一致或相近。

- 进度条长度从 #1 最长依次递减；#1 的进度条几乎填满条目，#2 次之，#3、#4 有明显长度差异，#5 以后长度明显短很多。

- 右侧星数前有金色星形图标。

- 整体风格为卡片式排名列表设计。

无法辨认或不确定的内容（标注为“无法辨认”或“可能”）：

- 左上角“李守一 — Demon”中间的连接符形态（短破折号或空格）极小，识别为 “—”（长破折号）但有轻微不确定性；总体可读为“李守一 — Demon”。

- 副标题中各短语之间的分隔符为中点（·），该处读作 “Top10 · 去AI味 / 润色 / 文风 / 长文写作”，各词汇识别度高，只有“去AI味”中的“去AI味”措辞在含义上为界面文本，未见歧义。

- 条目中字体大小较小处（如条目内极细的灰色辅助文本，如有）无法辨认（若存在的话，图中未见其他小字说明）。

推测（明确标注为推测，非图片直接证明）：

- “按仓库总 Star 排名 | 截至 2026.10.15” 很可能表示该排行榜是基于某代码仓库（例如 GitHub）累计 Star 数统计得出，统计截止日期为 2026-10-15。

- 列表中条目的名称（humanizer、nuwa-skill 等）可能是对应的“Skill” 名称或仓库名称/项目名，用于写作类相关的工具或插件。

- 进度条长度表示相对 Star 数量的可视化比例（越长代表 Star 越多），用于直观比较排名间的差距。

- 页面左上“李守一 — Demon”可能为制作者或发布者署名/昵称（也可能是该榜单的作者/汇编者）。

- 副标题中的“去AI味 / 润色 / 文风 / 长文写作”可能用于描述“写作类 Skills”在功能或应用场景上的分类或关键词（即这些 Skills 侧重去除 AI 风格、润色、调整文风、支持长文写作等）。

额外说明（事实补充）：

- 排行榜为 Top10，仅显示了前十名，且星数从 57,045 到 3 不等，差距显著。

- #9 与 #10 的星数均为 3（两者并列最低值）。

- 图中未显示交互控件（如下拉过滤器、分页器或搜索框），仅展示了标题、说明标签与排名列表本身。

SkillPI 作品解读

用途：

- 本图与摘要用于汇总与展示“写作类去AI味/润色/文风/长文写作”相关的开源 Skill/项目（按图示为 Top10 列表）。可作为入门查看与比对候选工具的索引清单。

图片证据要点：

- 图片明确列出 Top10 名单与每项对应的星数（如 humanizer: 57,045，nuwa-skill: 34,434 等），并在界面文字处标注“按仓库总 Star 排名 | 截至 2026.10.15”，该说明出现在标题区，表明排名依据与统计日期为界面元素（图片可读）。

- 布局与视觉元素（卡片、编号徽章、进度条、星形图标）为排行榜的界面化展示，能直观反映项目相对热度或影响力的可视化比较。

关联 Skill 的使用步骤（基于图片与摘要可执行的通用步骤；具体命令与依赖以各仓库 README 为准）：

1) 按摘要中给出的仓库名与链接逐项在 GitHub 打开对应项目（例如：github.com/blader/humanizer、github.com/op7418/Humanizer-zh、github.com/hardikpandya/stop-slop 等）。

2) 阅读各仓库的 README/Usage/示例节，确认该项目的目标（例如检测 AI 写作痕迹、改写以保留原意、中文润色提示词等）与输入/输出格式。

3) 按仓库说明安装所需依赖并运行示例（如存在示例脚本或 notebook）；若仓库依赖外部模型或 API，按 README 准备相应的密钥或本地模型环境。

4) 使用统一的测试文本集合（例如包含翻译腔、模板句式、套话等样本）对多个项目做横向对比，记录每个项目的改写/检测输出与原文差异，导出对比示例与评估表格。

5) 汇总评估：按可读性、保留事实/术语、风格自然度、可解释性与运行便捷性等维度对比，并记录每个项目的限制与适用场景。

复现前提：

- 能访问并克隆 GitHub 仓库（网络与权限）。

- 按各仓库 README 配置对应运行环境（可能包括 Python 或 Node 运行时、依赖包、示例脚本、模型权重或外部 API 访问凭证）。

- 具备用于对比的测试语料与评估标准（例如人工标注的可读性评分或对照示例）。

待核实项（在对每个仓库执行复现前应确认）：

- 每个仓库支持的输入语言（是否明确支持中文）、输出格式与处理边界。

- 是否依赖特定的大语言模型、私有 API 或付费服务，以及如何获取/配置这些依赖。

- 仓库的许可证与使用限制（商业/非商业等）。

- README 与示例是否包含可直接运行的命令或需自行编写调用脚本。

- 摘要中列出的项目名与图片中显示的星数是否与仓库当前状态一致（图片标注的“截至 2026.10.15”提示需核对最新数据）。

保留的链接与项（原文提供，便于核验）：

- github.com/blader/humanizer

- github.com/alchaincyf/nuwa-skill

- github.com/op7418/Humanizer-zh

- github.com/hardikpandya/stop-slop

- github.com/MrGeDiao/shuorenhua

- github.com/hylarucoder/ai-flavor-remover

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

- github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent

- github.com/Florent2025/easywrite

- github.com/YottaMeta/yotta-humanize

结论与操作结果（仅陈述可核验项）：

- 该榜单可用于快速定位多款去AI味与润色相关开源项目，后续对比需在各仓库 README 中核验运行方法与依赖，避免依赖假定的运行命令或环境配置。