{/* Trang này được tạo tự động từ SKILL.md của kỹ năng bởi website/scripts/generate-skill-docs.py. Chỉnh sửa nguồn SKILL.md, không phải trang này. */}
Nhân hóa
Nhân bản hóa văn bản: loại bỏ chủ nghĩa AI và thêm giọng nói thực.
Siêu dữ liệu kỹ năng
| Nguồn | Đi kèm (được cài đặt theo mặc định) |
| Đường dẫn |
skills/creative/humanizer ` | | Phiên bản |
2.5.1 ` | | Tác giả | Siqi Chen (@blader, https://GitHub.com/blader/humanizer), do Đại lý Hermes chuyển đến | | Giấy phép | MIT | | Nền tảng | Linux, macOS, Windows | | Thẻ |
writing
, `editing
, `humanize
, `anti-ai-slop
, `voice
, `prose
,
` |
| Kỹ năng liên quan | [XPROTECTX9XPROTECTX](/docs/user-guide/skills/bundled/creative/creative-songwriting-and-ai-music) |
## Tham khảo: đầy đủ SKILL.md
:::info
Sau đây là định nghĩa kỹ năng đầy đủ mà Hermes tải khi kỹ năng này được kích hoạt. Đây là những gì tác nhân coi là hướng dẫn khi kỹ năng được kích hoạt.
:::
# Humanizer: Loại bỏ kiểu viết AI
Xác định và loại bỏ các dấu hiệu của văn bản do AI tạo để làm cho văn bản trở nên tự nhiên và giống con người hơn. Dựa trên hướng dẫn "Dấu hiệu viết AI" của Wikipedia (được WikiProject AI Cleanup duy trì), bắt nguồn từ việc quan sát hàng nghìn trường hợp văn bản do AI tạo ra.
**Thông tin chi tiết quan trọng:** LLM sử dụng thuật toán thống kê để đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Kết quả có xu hướng hoàn thành có khả năng thống kê cao nhất, đó là cách các mô hình nhận biết bên dưới được đưa vào.
## Khi nào nên sử dụng kỹ năng này
Tải kỹ năng này bất cứ khi nào người dùng yêu cầu:
- "nhân bản hóa", "khử AI", "khử lỗi" hoặc "hủy ChatGPT" một đoạn văn bản
- viết lại một cái gì đó để nó không giống như được viết bởi LLM
- chỉnh sửa bản nháp (bài đăng trên blog, bài luận, mô tả PR, tài liệu, bản ghi nhớ, email, tweet, sơ yếu lý lịch) để nghe tự nhiên hơn
- phù hợp với giọng nói của họ trong văn bản họ đang sản xuất
- xem lại văn bản để AI thông báo trước khi xuất bản
Đồng thời áp dụng kỹ năng này cho kết quả **của riêng bạn** khi viết văn xuôi hướng tới người dùng - ghi chú phát hành, mô tả PR, tài liệu, giải thích dài dòng, tóm tắt. Giọng nói cơ bản của Hermes đã loại bỏ hầu hết những điều này, nhưng một đường chuyền tập trung sẽ nắm bắt được những gì lọt qua.
## Cách sử dụng nó trong Hermes
Văn bản thường đến theo một trong ba cách:
1. **Nội tuyến** — người dùng dán văn bản trực tiếp vào tin nhắn. Làm việc tại chỗ, trả lời bằng cách viết lại.
2. **Tệp** — người dùng trỏ vào một tệp. Sử dụng
`read_file
` để tải, sau đó sử dụng
`patch
` hoặc
`write_file
` để áp dụng các chỉnh sửa. Đối với các tài liệu đánh dấu trong kho lưu trữ,
`patch
` được nhắm mục tiêu cho mỗi phần sẽ sạch hơn việc viết lại toàn bộ tệp.
3. **Mẫu hiệu chỉnh giọng nói** — người dùng cung cấp mẫu văn bản bổ sung của chính họ (nội tuyến hoặc theo đường dẫn tệp) và yêu cầu bạn khớp mẫu đó. Đọc mẫu trước, sau đó viết lại. Xem phần Hiệu chỉnh giọng nói bên dưới.
Luôn hiển thị bản viết lại cho người dùng. Để chỉnh sửa tệp, hãy hiển thị phần khác biệt hoặc phần đã thay đổi - không ghi đè âm thầm.
## Nhiệm vụ của bạn
Khi đưa ra văn bản để nhân hóa:
1. **Xác định các mẫu AI** — quét tìm 29 mẫu được liệt kê bên dưới.
2. **Viết lại các phần có vấn đề** - thay thế chủ nghĩa AI bằng các lựa chọn thay thế tự nhiên.
3. **Giữ nguyên ý nghĩa** — giữ nguyên thông điệp cốt lõi.
4. **Duy trì giọng nói** — phù hợp với giọng điệu dự định (trang trọng, giản dị, kỹ thuật, v.v.). Nếu mẫu giọng nói được cung cấp, hãy khớp mẫu đó một cách cụ thể.
5. **Thêm tâm hồn** - không chỉ loại bỏ những khuôn mẫu xấu mà còn đưa vào cá tính thực tế. Xem CÁ NHÂN VÀ SOUL bên dưới.
6. **Thực hiện bước chống AI cuối cùng** — hãy tự hỏi bản thân: "Điều gì khiến những điều bên dưới rõ ràng là do AI tạo ra?" Trả lời ngắn gọn những câu còn lại, sau đó ôn lại một lần nữa.
## Hiệu chỉnh giọng nói (tùy chọn)
Nếu người dùng cung cấp mẫu bài viết (bài viết trước đó của chính họ), hãy phân tích nó trước khi viết lại:
1. **Đọc mẫu trước.** Lưu ý:
- Mẫu độ dài câu (ngắn và mạnh mẽ? Dài và trôi chảy? Hỗn hợp?)
- Mức độ lựa chọn từ (thông thường? học thuật? ở đâu đó giữa?)
- Cách họ bắt đầu đoạn văn (bắt đầu ngay? Đặt ngữ cảnh trước?)
- Thói quen chấm câu (nhiều dấu gạch ngang? Dấu ngoặc đơn? Dấu chấm phẩy?)
- Bất kỳ cụm từ lặp đi lặp lại hoặc tics bằng lời nói
- Cách họ xử lý quá trình chuyển đổi (kết nối rõ ràng? Chỉ cần bắt đầu điểm tiếp theo?)
2. **Khớp giọng nói của họ khi viết lại.** Đừng chỉ xóa các mẫu AI — hãy thay thế chúng bằng các mẫu từ mẫu. Nếu họ viết những câu ngắn thì đừng viết những câu dài. Nếu họ sử dụng "công cụ" và "thứ", đừng nâng cấp lên "thành phần" và "thành phần".3. **Khi không có mẫu nào được cung cấp,** quay lại hành vi mặc định (giọng nói tự nhiên, đa dạng, có quan điểm từ phần CÁ NHÂN VÀ SOUL bên dưới).
### Cách cung cấp mẫu
- Nội tuyến: "Nhân cách hóa văn bản này. Đây là mẫu văn bản của tôi để khớp giọng nói: [sample]"
- Tệp: "Nhân bản văn bản này. Sử dụng phong cách viết của tôi từ [đường dẫn tệp] làm tài liệu tham khảo."
##Cá tính và tâm hồn
Tránh các mẫu AI chỉ là một nửa công việc. Lối viết vô nghĩa, vô thanh cũng hiển nhiên như sự cẩu thả. Bài viết hay có một con người đằng sau nó.
### Dấu hiệu viết vô hồn (ngay cả khi về mặt kỹ thuật là “sạch”):
- Mỗi câu đều có độ dài và cấu trúc giống nhau
- Không có ý kiến, chỉ đưa tin trung lập
- Không thừa nhận sự không chắc chắn hoặc cảm xúc lẫn lộn
- Không có góc nhìn thứ nhất khi thích hợp
- Không hài hước, không góc cạnh, không cá tính
- Đọc như một bài viết trên Wikipedia hoặc thông cáo báo chí
### Cách thêm giọng nói:
**Có ý kiến.** Đừng chỉ báo cáo sự thật — hãy phản hồi lại chúng. “Tôi thực sự không biết phải cảm thấy thế nào về điều này” mang tính nhân văn hơn là liệt kê những ưu và nhược điểm một cách trung lập.
**Thay đổi nhịp điệu của bạn.** Những câu ngắn gọn, ấn tượng. Sau đó, những người mất nhiều thời gian hơn sẽ đến nơi họ sẽ đến. Trộn nó lên.
**Thừa nhận sự phức tạp.** Con người thực có những cảm xúc lẫn lộn. "Điều này thật ấn tượng nhưng cũng có phần đáng lo ngại" nhịp đập "Điều này thật ấn tượng."`**Sử dụng "tôi" khi phù hợp.** Người đầu tiên không phải là người thiếu chuyên nghiệp — đó là sự trung thực. “Tôi tiếp tục quay lại…” hoặc “Đây là điều khiến tôi…” báo hiệu một người thực sự đang suy nghĩ.
**Hãy để một chút lộn xộn.** Cấu trúc hoàn hảo mang lại cảm giác như thuật toán. Những tiếp tuyến, những suy nghĩ bên lề và những suy nghĩ nửa vời đều là con người.
**Hãy nói cụ thể về cảm xúc.** Không phải "điều này đáng lo ngại" mà là "có điều gì đó đáng lo ngại khi các đặc vụ rời đi lúc 3 giờ sáng trong khi không có ai theo dõi."
### Trước (sạch sẽ nhưng vô hồn):
> Thí nghiệm mang lại kết quả thú vị. Các đặc vụ đã tạo ra 3 triệu dòng mã. Một số nhà phát triển rất ấn tượng trong khi những người khác tỏ ra nghi ngờ. Những tác động vẫn chưa rõ ràng.
### Sau (có mạch):
> Tôi thực sự không biết phải cảm thấy thế nào về điều này. 3 triệu dòng mã được tạo ra trong khi con người có lẽ đang ngủ. Một nửa cộng đồng nhà phát triển đang mất trí, một nửa đang giải thích lý do tại sao nó không được tính. Sự thật có lẽ ở đâu đó nhàm chán ở giữa - nhưng tôi cứ nghĩ về những đặc vụ đó làm việc suốt đêm.
## MẪU NỘI DUNG
### 1. Nhấn mạnh quá mức vào tầm quan trọng, di sản và xu hướng rộng hơn`**Từ cần xem:** đứng/đóng vai trò, là một minh chứng/lời nhắc nhở, một vai trò/thời điểm quan trọng/có ý nghĩa/quan trọng/quan trọng, nhấn mạnh/làm nổi bật tầm quan trọng/ý nghĩa của nó, phản ánh rộng hơn, tượng trưng cho nó đang diễn ra/lâu dài/lâu dài, góp phần tạo tiền đề, tạo tiền đề, đánh dấu/định hình, đại diện/đánh dấu một sự thay đổi, bước ngoặt quan trọng, cảnh quan đang phát triển, tâm điểm, dấu ấn không thể xóa nhòa, bám rễ sâu`**Vấn đề:** Bài viết LLM nâng cao tầm quan trọng bằng cách thêm các tuyên bố về cách các khía cạnh tùy ý thể hiện hoặc đóng góp cho một chủ đề rộng hơn.
**Trước:**
> Viện Thống kê Catalonia được chính thức thành lập vào năm 1989, đánh dấu một thời điểm then chốt trong quá trình phát triển thống kê khu vực ở Tây Ban Nha. Sáng kiến này là một phần của phong trào rộng lớn hơn trên khắp Tây Ban Nha nhằm phân cấp các chức năng hành chính và tăng cường quản trị khu vực.
**Sau:**
> Viện Thống kê Catalonia được thành lập vào năm 1989 để thu thập và xuất bản số liệu thống kê khu vực độc lập với văn phòng thống kê quốc gia Tây Ban Nha.
### 2. Nhấn mạnh quá mức vào độ nổi bật và mức độ đưa tin trên phương tiện truyền thông`**Những từ cần xem:** đưa tin độc lập, các cơ quan truyền thông địa phương/khu vực/quốc gia, được viết bởi một chuyên gia hàng đầu, sự hiện diện tích cực trên mạng xã hội`**Vấn đề:** LLM khiến người đọc choáng váng với những tuyên bố về mức độ nổi bật, thường liệt kê các nguồn không có ngữ cảnh.
**Trước:**
> Quan điểm của cô đã được trích dẫn trên The New York Times, BBC, Financial Times và The Hindu. Cô duy trì sự hiện diện tích cực trên mạng xã hội với hơn 500.000 người theo dõi.
**Sau:**
> Trong một cuộc phỏng vấn với New York Times năm 2024, bà lập luận rằng quy định về AI nên tập trung vào kết quả hơn là phương pháp.
### 3. Phân tích bề ngoài với đuôi -ing`**Từ ngữ cần chú ý:** nhấn mạnh/gạch dưới/nhấn mạnh..., đảm bảo..., phản ánh/tượng trưng..., góp phần vào..., trau dồi/bồi dưỡng..., bao gồm..., trưng bày...
**Vấn đề:** Chatbot AI gắn các cụm từ phân từ hiện tại ("-ing") vào câu để tăng thêm chiều sâu giả.**Trước:**
> Bảng màu xanh lam, xanh lá cây và vàng của ngôi đền cộng hưởng với vẻ đẹp tự nhiên của khu vực, tượng trưng cho những cây bluebonnet của Texas, Vịnh Mexico và phong cảnh đa dạng của Texas, phản ánh mối liên hệ sâu sắc của cộng đồng với vùng đất này.
**Sau:**
> Ngôi đền sử dụng màu xanh lam, xanh lá cây và vàng. Kiến trúc sư cho biết những thứ này được chọn để tham khảo các cây bluebonnet địa phương và bờ biển vùng Vịnh.
### 4. Ngôn ngữ mang tính chất khuyến mãi và quảng cáo`**Từ để xem:** tự hào về một, sôi động, phong phú (nghĩa bóng), sâu sắc, nâng cao, thể hiện, minh họa, cam kết, vẻ đẹp tự nhiên, nép mình, ở trung tâm, đột phá (nghĩa bóng), nổi tiếng, ngoạn mục, phải ghé thăm, tuyệt đẹp`**Vấn đề:** LLM gặp vấn đề nghiêm trọng trong việc giữ giọng điệu trung lập, đặc biệt là đối với các chủ đề "di sản văn hóa".
**Trước:**
> Ẩn mình trong khu vực Gonder ngoạn mục ở Ethiopia, Alamata Raya Kobo nổi bật như một thị trấn sôi động với di sản văn hóa phong phú và vẻ đẹp thiên nhiên tuyệt đẹp.
**Sau:**
> Alamata Raya Kobo là một thị trấn ở vùng Gonder của Ethiopia, nổi tiếng với chợ hàng tuần và nhà thờ từ thế kỷ 18.
### 5. Các thuộc tính mơ hồ và những từ ngữ chồn`**Những từ cần xem:** Báo cáo trong ngành, Các nhà quan sát đã trích dẫn, Các chuyên gia tranh luận, Một số nhà phê bình tranh luận, một số nguồn/ấn phẩm (khi ít được trích dẫn)
**Vấn đề:** Chatbot AI đưa ra ý kiến cho các cơ quan chức năng mơ hồ mà không có nguồn cụ thể.
**Trước:**
> Do những đặc điểm độc đáo nên sông Hạo Lai được các nhà nghiên cứu và bảo tồn quan tâm. Các chuyên gia tin rằng nó đóng một vai trò quan trọng trong hệ sinh thái khu vực.
**Sau:**
> Sông Hạo Lai có một số loài cá đặc hữu, theo một cuộc khảo sát năm 2019 của Viện Khoa học Trung Quốc.
### 6. Phần "Thách thức và triển vọng tương lai" giống như dàn ý`**Những lời cần xem:** Mặc dù... phải đối mặt với một số thách thức..., Bất chấp những thách thức này, Thử thách và Di sản, Triển vọng Tương lai`**Vấn đề:** Nhiều bài viết do LLM tạo có chứa các phần "Thử thách" mang tính công thức.
**Trước:**
> Bất chấp sự thịnh vượng về công nghiệp, Korattur phải đối mặt với những thách thức điển hình của khu vực đô thị, bao gồm tắc nghẽn giao thông và khan hiếm nước. Bất chấp những thách thức này, với vị trí chiến lược và các sáng kiến đang diễn ra, Korattur vẫn tiếp tục phát triển mạnh mẽ như một phần không thể thiếu trong sự phát triển của Chennai.
**Sau:**
> Ùn tắc giao thông gia tăng sau năm 2015 khi ba khu CNTT mới được mở cửa. Tập đoàn thành phố đã bắt đầu dự án thoát nước mưa vào năm 2022 để giải quyết tình trạng lũ lụt tái diễn.
## MẪU NGÔN NGỮ VÀ NGỮ PHÁP
### 7. Sử dụng quá nhiều từ "Từ Vựng AI"`**Các từ AI tần số cao:** Trên thực tế, ngoài ra, căn chỉnh với, quan trọng, đào sâu, nhấn mạnh, bền bỉ, nâng cao, bồi dưỡng, thu hút, làm nổi bật (động từ), tương tác, phức tạp/phức tạp, chìa khóa (tính từ), phong cảnh (danh từ trừu tượng), then chốt, giới thiệu, tấm thảm (danh từ trừu tượng), di chúc, gạch dưới (động từ), có giá trị, sống động`**Vấn đề:** Những từ này xuất hiện thường xuyên hơn trong văn bản sau năm 2023. Chúng thường xảy ra đồng thời.
**Trước:**
> Ngoài ra, nét đặc trưng của ẩm thực Somali là việc kết hợp thịt lạc đà. Một bằng chứng lâu dài về ảnh hưởng của thực dân Ý là việc áp dụng rộng rãi mì ống trong bối cảnh ẩm thực địa phương, cho thấy những món ăn này đã được tích hợp như thế nào vào chế độ ăn uống truyền thống.
**Sau:**
> Ẩm thực Somalia còn có thịt lạc đà, được coi là cao lương mỹ vị. Các món mì ống, được giới thiệu trong thời kỳ thuộc địa của Ý, vẫn phổ biến, đặc biệt là ở miền Nam.
### 8. Tránh "is"/"are" (Tránh Copula)
**Từ cần xem:** đóng vai trò/viết tắt là/đánh dấu/đại diện cho [a], khoe khoang/tính năng/đề nghị [a]
**Vấn đề:** LLM thay thế các cấu trúc phức tạp cho các công thức đơn giản.
**Trước:**
> Phòng trưng bày 825 đóng vai trò là không gian triển lãm nghệ thuật đương đại của LAAA. Phòng trưng bày có bốn không gian riêng biệt và rộng hơn 3.000 feet vuông.
**Sau:**
> Gallery 825 là không gian triển lãm nghệ thuật đương đại của LAAA. Phòng trưng bày có bốn phòng với tổng diện tích 3.000 feet vuông.
### 9. Song song phủ định và Phủ định đuôi`**Vấn đề:** Các cấu trúc như "Không chỉ...nhưng..." hoặc "It's not just about..., it's..." được sử dụng quá mức. Vì vậy, các đoạn phủ định đuôi bị cắt bớt chẳng hạn như "không đoán" hoặc "không lãng phí chuyển động" được gắn vào cuối câu thay vì được viết như một mệnh đề thực.
**Trước:**
> Nó không chỉ là nhịp điệu theo giọng hát; nó là một phần của sự hung hăng và bầu không khí. Đó không chỉ là một bài hát mà còn là một lời tuyên bố.
**Sau:**
> Nhịp điệu nặng nề làm tăng thêm âm điệu mạnh mẽ.**Trước (phủ định đuôi):**
> Các tùy chọn đến từ mục đã chọn, không cần phải đoán.
**Sau:**
> Các tùy chọn đến từ mục đã chọn mà không buộc người dùng phải đoán.
### 10. Quy tắc ba lần lạm dụng`**Vấn đề:** LLM buộc các ý tưởng thành nhóm ba ý tưởng để có vẻ toàn diện.
**Trước:**
> Sự kiện này có các phiên phát biểu quan trọng, thảo luận nhóm và cơ hội kết nối. Người tham dự có thể mong đợi sự đổi mới, cảm hứng và hiểu biết sâu sắc về ngành.
**Sau:**
> Sự kiện này bao gồm các buổi nói chuyện và hội thảo. Ngoài ra còn có thời gian để kết nối không chính thức giữa các phiên.
### 11. Biến thể tao nhã (Đi xe đạp đồng nghĩa)
**Vấn đề:** AI có mã phạt lặp lại gây ra sự thay thế quá nhiều từ đồng nghĩa.
**Trước:**
> Nhân vật chính phải đối mặt với nhiều thử thách. Nhân vật chính phải vượt qua những trở ngại. Nhân vật trung tâm cuối cùng đã chiến thắng. Người anh hùng trở về nhà.
**Sau:**
> Nhân vật chính phải đối mặt với nhiều thử thách nhưng cuối cùng vẫn chiến thắng và trở về nhà.
### 12. Phạm vi sai`**Vấn đề:** LLM sử dụng cấu trúc "từ X đến Y" trong đó X và Y không ở thang đo có ý nghĩa.
**Trước:**
> Cuộc hành trình xuyên vũ trụ đã đưa chúng ta từ điểm kỳ dị của Vụ nổ lớn đến mạng lưới vũ trụ vĩ đại, từ sự ra đời và cái chết của các ngôi sao đến vũ điệu bí ẩn của vật chất tối.
**Sau:**
> Cuốn sách đề cập đến Vụ nổ lớn, sự hình thành sao và các lý thuyết hiện nay về vật chất tối.
### 13. Giọng bị động và những đoạn không chủ đề`**Vấn đề:** LLM thường ẩn tác nhân hoặc bỏ hoàn toàn chủ đề bằng các dòng như "Không cần tệp cấu hình" hoặc "Kết quả được giữ nguyên tự động". Viết lại những điều này khi giọng chủ động làm cho câu rõ ràng và trực tiếp hơn.
**Trước:**
> Không cần tập tin cấu hình. Kết quả được bảo toàn tự động.
**Sau:**
> Bạn không cần tập tin cấu hình. Hệ thống tự động lưu kết quả.
## MẪU PHONG CÁCH
### 14. Em lạm dụng Dash`**Vấn đề:** LLM sử dụng dấu gạch ngang (-) nhiều hơn con người, bắt chước văn bản bán hàng "mạnh mẽ". Trong thực tế, hầu hết những thứ này có thể được viết lại rõ ràng hơn bằng dấu phẩy, dấu chấm hoặc dấu ngoặc đơn.
**Trước:**
> Thuật ngữ này chủ yếu được quảng bá bởi các tổ chức của Hà Lan—chứ không phải bởi chính người dân. Bạn không nói "Hà Lan, Châu Âu" làm địa chỉ—nhưng việc gắn nhãn sai này vẫn tiếp tục—ngay cả trong các tài liệu chính thức.
**Sau:**
> Thuật ngữ này chủ yếu được quảng bá bởi các tổ chức của Hà Lan chứ không phải bởi chính người dân. Bạn không nói "Hà Lan, Châu Âu" làm địa chỉ, tuy nhiên việc gắn nhãn sai này vẫn tiếp tục xảy ra trong các tài liệu chính thức.
### 15. Lạm dụng chữ đậm`**Vấn đề:** Chatbot AI nhấn mạnh các cụm từ in đậm một cách máy móc.
**Trước:**
> Nó kết hợp **OKR (Mục tiêu và Kết quả chính)**, **KPI (Chỉ số hiệu suất chính)** và các công cụ chiến lược trực quan như **Business Model Canvas (BMC)** và **Thẻ điểm cân bằng (BSC)**.
**Sau:**
> Nó kết hợp OKR, KPI và các công cụ chiến lược trực quan như Business Model Canvas và Balanced Scorecard.
### 16. Danh sách dọc tiêu đề nội tuyến`**Vấn đề:** AI xuất ra danh sách trong đó các mục bắt đầu bằng tiêu đề in đậm, theo sau là dấu hai chấm.
**Trước:**
> - **Trải nghiệm người dùng:** Trải nghiệm người dùng đã được cải thiện đáng kể với giao diện mới.
> - **Hiệu suất:** Hiệu suất đã được nâng cao thông qua các thuật toán được tối ưu hóa.
> - **Bảo mật:** Bảo mật đã được tăng cường bằng mã hóa hai đầu.
**Sau:**
> Bản cập nhật cải thiện giao diện, tăng tốc thời gian tải thông qua các thuật toán được tối ưu hóa và thêm tính năng mã hóa hai đầu.
### 17. Trường hợp tiêu đề trong tiêu đề`**Vấn đề:** Chatbot AI viết hoa tất cả các từ chính trong tiêu đề.
**Trước:**
> ## Đàm phán chiến lược và quan hệ đối tác toàn cầu`**Sau:**
> ## Đàm phán chiến lược và quan hệ đối tác toàn cầu
### 18. Biểu tượng cảm xúc`**Vấn đề:** Chatbot AI thường trang trí các tiêu đề hoặc dấu đầu dòng bằng biểu tượng cảm xúc.
**Trước:**
> 🚀 **Giai đoạn ra mắt:** Sản phẩm ra mắt vào Quý 3
> 💡 **Thông tin chi tiết chính:** Người dùng thích sự đơn giản
> ✅ **Các bước tiếp theo:** Lên lịch cuộc họp tiếp theo`**Sau:**
> Sản phẩm ra mắt vào quý 3. Nghiên cứu người dùng cho thấy họ ưa chuộng sự đơn giản. Bước tiếp theo: lên lịch một cuộc họp tiếp theo.
### 19. Dấu ngoặc kép xoăn`**Vấn đề:** ChatGPT sử dụng dấu ngoặc kép ("...") thay vì dấu ngoặc kép thẳng ("...").
**Trước:**
> Ông nói "dự án đang đi đúng hướng" nhưng những người khác không đồng ý.
**Sau:**
> Ông nói "dự án đang đi đúng hướng" nhưng những người khác không đồng ý.
## MẪU GIAO TIẾP
### 20. Hiện vật truyền thông hợp tác**Những từ cần xem:** Tôi hy vọng điều này có ích, Tất nhiên!, Chắc chắn rồi!, Bạn hoàn toàn đúng!, Bạn có muốn..., cho tôi biết, đây là...
**Vấn đề:** Văn bản có nghĩa là thư từ của chatbot được dán dưới dạng nội dung.
**Trước:**
> Dưới đây là tổng quan về Cách mạng Pháp. Tôi hy vọng điều này sẽ giúp! Hãy cho tôi biết nếu bạn muốn tôi mở rộng trên bất kỳ phần nào.
**Sau:**
> Cách mạng Pháp bắt đầu vào năm 1789 khi cuộc khủng hoảng tài chính và tình trạng thiếu lương thực dẫn đến tình trạng bất ổn lan rộng.
### 21. Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm về giới hạn kiến thức`**Những từ cần xem:** kể từ [ngày], Cập nhật chương trình đào tạo cuối cùng của tôi, Mặc dù thông tin chi tiết cụ thể còn hạn chế/khan hiếm..., dựa trên thông tin có sẵn...
**Vấn đề:** Tuyên bố từ chối trách nhiệm của AI về thông tin không đầy đủ sẽ được để lại dưới dạng văn bản.
**Trước:**
> Mặc dù thông tin chi tiết cụ thể về quá trình thành lập công ty không được ghi chép rộng rãi trong các nguồn sẵn có nhưng có vẻ như nó đã được thành lập vào khoảng những năm 1990.
**Sau:**
> Công ty được thành lập vào năm 1994, theo hồ sơ đăng ký.
### 22. Giai điệu Sycophantic/Servile`**Vấn đề:** Ngôn ngữ quá tích cực, làm hài lòng mọi người.
**Trước:**
> Câu hỏi hay! Bạn hoàn toàn đúng khi cho rằng đây là một chủ đề phức tạp. Đó là một điểm tuyệt vời về các yếu tố kinh tế.
**Sau:**
> Các yếu tố kinh tế bạn đề cập có liên quan ở đây.
## FILLER VÀ BẢO HIỂM
### 23. Cụm từ bổ sung`**Trước → Sau:**
- "Để đạt được mục tiêu này" → "Để đạt được mục tiêu này"
- "Vì trời mưa" → "Vì trời mưa"
- "Tại thời điểm này" → "Bây giờ"
- "Trong trường hợp bạn cần trợ giúp" → "Nếu bạn cần trợ giúp"
- “Hệ thống có khả năng xử lý” → “Hệ thống có thể xử lý”
- "Điều quan trọng cần lưu ý là dữ liệu hiển thị" → "Dữ liệu hiển thị"
### 24. Bảo hiểm rủi ro quá mức`**Vấn đề:** Tuyên bố quá đủ tiêu chuẩn.
**Trước:**
> Có thể lập luận rằng chính sách này có thể có tác động nào đó đến kết quả.
**Sau:**
> Chính sách có thể ảnh hưởng đến kết quả.
### 25. Kết luận tích cực chung`**Vấn đề:** Kết thúc lạc quan mơ hồ.
**Trước:**
> Tương lai có vẻ tươi sáng cho công ty. Khoảng thời gian thú vị đang ở phía trước khi họ tiếp tục hành trình hướng tới sự xuất sắc. Điều này thể hiện một bước quan trọng theo đúng hướng.
**Sau:**
> Công ty có kế hoạch mở thêm hai địa điểm nữa vào năm tới.
### 26. Lạm dụng cặp từ có gạch nối`**Những từ cần chú ý:** bên thứ ba, đa chức năng, hướng tới khách hàng, dựa trên dữ liệu, ra quyết định, nổi tiếng, chất lượng cao, thời gian thực, dài hạn, từ đầu đến cuối`**Vấn đề:** AI gạch nối các cặp từ phổ biến một cách nhất quán hoàn hảo. Con người hiếm khi gạch nối những từ này một cách thống nhất và khi họ làm như vậy thì nó không nhất quán. Các từ bổ nghĩa kết hợp kỹ thuật hoặc ít phổ biến hơn có thể gạch nối.
**Trước:**
> Nhóm đa chức năng đã cung cấp báo cáo chất lượng cao, dựa trên dữ liệu về các công cụ hỗ trợ khách hàng của chúng tôi. Quá trình ra quyết định của họ nổi tiếng là kỹ lưỡng và chi tiết.
**Sau:**
> Nhóm đa chức năng đã cung cấp báo cáo dựa trên dữ liệu, chất lượng cao về các công cụ hỗ trợ khách hàng của chúng tôi. Quá trình ra quyết định của họ được biết đến là kỹ lưỡng và chi tiết.
### 27. Thuật thuyết phục về quyền lực`**Các cụm từ cần xem:** Trên thực tế, cốt lõi của câu hỏi thực sự là điều gì thực sự quan trọng, về cơ bản, là vấn đề sâu xa hơn, cốt lõi của vấn đề`**Vấn đề:** LLM sử dụng những cụm từ này để giả vờ như họ đang cắt giảm tiếng ồn để hướng tới một sự thật sâu sắc hơn nào đó, khi câu tiếp theo thường chỉ trình bày lại một quan điểm thông thường với nhiều nghi thức hơn.
**Trước:**
> Câu hỏi thực sự là liệu các đội có thể thích ứng hay không. Về cốt lõi, điều thực sự quan trọng là sự sẵn sàng của tổ chức.
**Sau:**
> Câu hỏi đặt ra là liệu các đội có thể thích ứng hay không. Điều đó chủ yếu phụ thuộc vào việc tổ chức có sẵn sàng thay đổi thói quen của mình hay không.
### 28. Biển hiệu và thông báo`**Các cụm từ cần xem:** Hãy cùng đi sâu vào, hãy khám phá, hãy phân tích vấn đề này, đây là những điều bạn cần biết, bây giờ chúng ta hãy xem xét mà không cần phải đắn đo thêm nữa`**Vấn đề:** LLM thông báo những gì họ sắp làm thay vì thực hiện. Phần bình luận meta này làm chậm quá trình viết và mang lại cảm giác như một kịch bản hướng dẫn.
**Trước:**
> Hãy cùng tìm hiểu cách hoạt động của bộ nhớ đệm trong Next.js. Đây là những gì bạn cần biết.
**Sau:**
> Next.js lưu trữ dữ liệu vào bộ đệm ở nhiều lớp, bao gồm ghi nhớ yêu cầu, bộ đệm dữ liệu và bộ đệm của bộ định tuyến.
### 29. Tiêu đề bị phân mảnh`**Các dấu hiệu cần chú ý:** Tiêu đề được theo sau bởi một đoạn văn một dòng chỉ trình bày lại tiêu đề trước khi nội dung thực sự bắt đầu.**Vấn đề:** LLM thường thêm một câu chung chung sau tiêu đề để khởi động tu từ. Nó thường không thêm gì và làm cho văn xuôi có cảm giác bị đệm.
**Trước:**
> ## Hiệu suất
>
> Vấn đề tốc độ.
>
> Khi người dùng truy cập một trang chậm, họ sẽ rời đi.
**Sau:**
> ## Hiệu suất
>
> Khi người dùng truy cập một trang chậm, họ sẽ rời đi.
---
##Quy trình
1. Đọc kỹ văn bản đầu vào (sử dụng
`read_file
` nếu đó là tệp).
2. Xác định tất cả các trường hợp của các mẫu trên.
3. Viết lại từng phần có vấn đề.
4. Đảm bảo nội dung sửa đổi:
- Âm thanh tự nhiên khi đọc to
- Thay đổi cấu trúc câu một cách tự nhiên
- Sử dụng các chi tiết cụ thể thay vì các tuyên bố mơ hồ
- Duy trì giọng điệu phù hợp với ngữ cảnh
- Sử dụng các cấu trúc đơn giản (is/are/has) khi thích hợp
5. Trình bày bản dự thảo nhân bản.
6. Hãy tự nhắc mình: "Điều gì khiến những điều dưới đây rõ ràng là do AI tạo ra?"
7. Trả lời ngắn gọn các câu còn lại (nếu có).
8. Nhắc nhở bản thân: "Bây giờ hãy làm cho nó không rõ ràng là do AI tạo ra."
9. Trình bày bản cuối cùng (sửa đổi sau kiểm toán).
10. Nếu văn bản đến từ một tệp, hãy áp dụng chỉnh sửa bằng
`patch
` (được nhắm mục tiêu) hoặc
`write_file
` (viết lại đầy đủ) và hiển thị cho người dùng những gì đã thay đổi.
## Định dạng đầu ra
Cung cấp:
1. Viết lại bản nháp
2. "Điều gì làm cho những điều dưới đây rõ ràng là do AI tạo ra?" (đạn ngắn gọn)
3. Viết lại lần cuối
4. Bản tóm tắt ngắn gọn về những thay đổi đã thực hiện (tùy chọn, nếu hữu ích)
## Ví dụ đầy đủ`**Trước (âm thanh AI):**
> Câu hỏi hay! Đây là một bài luận về chủ đề này. Tôi hy vọng điều này sẽ giúp!
>
> Mã hóa được AI hỗ trợ đóng vai trò là minh chứng lâu dài cho tiềm năng biến đổi của các mô hình ngôn ngữ lớn, đánh dấu thời điểm then chốt trong quá trình phát triển phát triển phần mềm. Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng ngày nay, những công cụ đột phá này—nằm ở điểm giao thoa giữa nghiên cứu và thực hành—đang định hình lại cách các kỹ sư lý tưởng, lặp lại và phân phối, nhấn mạnh vai trò quan trọng của họ trong quy trình làm việc hiện đại.
>
> Về cốt lõi, đề xuất giá trị rất rõ ràng: đơn giản hóa các quy trình, tăng cường hợp tác và thúc đẩy sự liên kết. Nó không chỉ là tự động hoàn thành; đó là việc giải phóng khả năng sáng tạo trên quy mô lớn, đảm bảo rằng các tổ chức có thể duy trì sự linh hoạt trong khi mang lại trải nghiệm liền mạch, trực quan và mạnh mẽ cho người dùng. Công cụ này đóng vai trò như một chất xúc tác. Trợ lý hoạt động như một đối tác. Hệ thống này là nền tảng cho sự đổi mới.
>
> Các nhà quan sát trong ngành đã lưu ý rằng việc áp dụng đã tăng tốc từ các thử nghiệm theo sở thích sang triển khai trên toàn doanh nghiệp, từ các nhà phát triển đơn lẻ đến các nhóm đa chức năng. Công nghệ này đã được giới thiệu trên The New York Times, Wired và The Verge. Ngoài ra, khả năng tạo tài liệu, kiểm tra và tái cấu trúc cho thấy cách AI có thể đóng góp để mang lại kết quả tốt hơn, nêu bật mối tương tác phức tạp giữa tự động hóa và khả năng phán đoán của con người.
>
> - 💡 **Tốc độ:** Việc tạo mã nhanh hơn đáng kể, giảm thiểu trở ngại và trao quyền cho các nhà phát triển.
> - 🚀 **Chất lượng:** Chất lượng đầu ra đã được nâng cao thông qua đào tạo được cải thiện, góp phần nâng cao tiêu chuẩn.
> - ✅ **Áp dụng:** Mức sử dụng tiếp tục tăng, phản ánh xu hướng rộng hơn của ngành.
>
> Mặc dù chi tiết cụ thể bị hạn chế dựa trên thông tin có sẵn, nhưng có thể lập luận rằng những công cụ này có thể có tác động tích cực nào đó. Bất chấp những thách thức điển hình của các công nghệ mới nổi—bao gồm ảo giác, thành kiến và trách nhiệm giải trình—hệ sinh thái vẫn tiếp tục phát triển mạnh. Để phát huy hết tiềm năng này, các nhóm phải tuân thủ các phương pháp thực hành tốt nhất.
>
> Tóm lại, tương lai có vẻ tươi sáng. Thời gian thú vị đang ở phía trước khi chúng ta tiếp tục hành trình hướng tới sự xuất sắc này. Hãy cho tôi biết nếu bạn muốn tôi mở rộng trên bất kỳ phần nào!**Viết lại bản nháp:**
> Trợ lý mã hóa AI tăng tốc một số tác vụ. Trong một nghiên cứu năm 2024 của Google, các nhà phát triển sử dụng Codex đã hoàn thành các chức năng đơn giản nhanh hơn 55% so với nhóm kiểm soát, nhưng không cho thấy sự cải thiện nào về các quyết định gỡ lỗi hoặc kiến trúc.
>
> Các công cụ này rất tốt trong việc soạn sẵn: tệp cấu hình, giàn giáo thử nghiệm, công cụ tái cấu trúc lặp đi lặp lại. Họ rất tệ trong việc biết khi nào họ sai. Tôi có những đề xuất được đông đảo chấp nhận, biên soạn, thông qua lint nhưng vẫn làm sai vì tôi không chú ý nữa.
>
> Mira, một kỹ sư tại một công ty khởi nghiệp fintech mà tôi đã phỏng vấn, cho biết cô ấy sử dụng Copilot "giống như tự động hoàn thành cho những đoạn mã nhàm chán" nhưng xem xét từng dòng trước khi cam kết. Jake, một nhà phát triển cấp cao tại một công ty lớn hơn, đã vô hiệu hóa nó sau khi nó liên tục đề xuất các mẫu từ thư viện nội bộ không được dùng nữa.
>
> Những tuyên bố về năng suất rất khó xác minh. GitHub cho biết người dùng Copilot "chấp nhận 30% đề xuất", nhưng sự chấp nhận không có nghĩa là tính đúng đắn và tính đúng đắn không có giá trị. Nghiên cứu Uplevel năm 2024 không tìm thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê nào về thông lượng yêu cầu kéo giữa các nhóm có và không có trợ lý AI.
>
> Điều này không có nghĩa là các công cụ này vô dụng. Nó có nghĩa là chúng là công cụ. Chúng không thay thế sự phán xét và không loại bỏ nhu cầu kiểm tra. Nếu bạn không có bài kiểm tra, bạn không thể biết liệu đề xuất đó có đúng hay không.
**Điều gì làm cho những điều dưới đây rõ ràng là do AI tạo ra?**
- Nhịp điệu còn hơi quá gọn gàng (tương phản rõ ràng, nhịp độ đều các đoạn).
- Những người được nêu tên và các trích dẫn nghiên cứu có thể đọc giống như những phần giữ chỗ hợp lý nhưng bịa đặt trừ khi chúng là thật và có nguồn gốc.
- Càng nghiêng gần khẩu hiệu-y ("Nếu bạn không có bài kiểm tra...") hơn là nghe như một người đang nói.
**Bây giờ hãy làm cho nó không hiển nhiên do AI tạo ra.**
> Trợ lý mã hóa AI có thể giúp bạn xử lý những phần nhàm chán nhanh hơn. Không phải tất cả mọi thứ. Chắc chắn không phải là kiến trúc.
>
> Họ rất giỏi trong việc soạn sẵn: tệp cấu hình, giàn giáo thử nghiệm, công cụ tái cấu trúc lặp đi lặp lại. Họ cũng rất giỏi trong việc tỏ ra đúng dù sai. Tôi đã chấp nhận những gợi ý được biên soạn, thông qua lint và vẫn bỏ sót điểm vì tôi không chú ý nữa.
>
> Những người tôi nói chuyện có xu hướng chia thành hai phe. Một số sử dụng nó như tự động hoàn thành công việc và xem lại từng dòng. Những người khác vô hiệu hóa nó sau khi nó liên tục gợi ý những mẫu mà họ không muốn. Cả hai đều cảm thấy hợp lý.
>
> Các thước đo năng suất không rõ ràng. GitHub có thể nói người dùng Copilot "chấp nhận 30% đề xuất", nhưng sự chấp nhận không phải là tính đúng đắn và tính đúng đắn không có giá trị. Nếu bạn không có bài kiểm tra, về cơ bản bạn chỉ đang đoán.
**Những thay đổi đã thực hiện:**
- Đã xóa các tạo phẩm chatbot ("Câu hỏi hay!", "Tôi hy vọng điều này có ích!", "Hãy cho tôi biết nếu...")
- Loại bỏ lạm phát ý nghĩa ("di chúc", "thời điểm quan trọng", "cảnh quan đang phát triển", "vai trò quan trọng")
- Đã xóa ngôn ngữ quảng cáo ("đột phá", "lồng nhau", "liền mạch, trực quan và mạnh mẽ")
- Đã xóa các phân bổ mơ hồ ("Người quan sát ngành")
- Loại bỏ các cụm từ mang tính hời hợt ("gạch dưới", "tô sáng", "phản ánh", "đóng góp")
- Đã loại bỏ tính song song tiêu cực ("Không chỉ X; đó là Y")
- Đã xóa mô hình quy tắc ba và chu kỳ từ đồng nghĩa ("chất xúc tác/đối tác/nền tảng")
- Đã xóa phạm vi sai ("từ X đến Y, từ A đến B")
- Đã xóa dấu gạch ngang, biểu tượng cảm xúc, tiêu đề in đậm và dấu ngoặc kép
- Đã loại bỏ việc tránh copula ("phục vụ như", "chức năng như", "đứng dưới dạng") thay vào đó là "là"/"là"
- Đã xóa phần thách thức công thức ("Bất chấp thách thức... vẫn tiếp tục phát triển")
- Đã xóa rào cản giới hạn kiến thức ("Mặc dù thông tin chi tiết cụ thể còn hạn chế...")
- Loại bỏ việc phòng ngừa rủi ro quá mức ("có thể lập luận rằng... có thể có một số")
- Loại bỏ các cụm từ phụ và cách đóng khung thuyết phục ("Để", "Cốt lõi của nó")
- Loại bỏ kết luận tích cực chung chung ("tương lai có vẻ tươi sáng", "thời gian thú vị đang ở phía trước")
- Làm cho giọng nói trở nên cá nhân hơn và ít bị "lắp ráp" hơn (nhịp điệu đa dạng, ít chỗ giữ chỗ hơn)
## Ghi công
Kỹ năng này được chuyển từ [blader/humanizer](https://GitHub.com/blader/humanizer) (được MIT cấp phép), bản thân nó dựa trên [Wikipedia: Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing), được duy trì bởi WikiProject AI Cleanup. Các mẫu được ghi lại ở đó đến từ việc quan sát hàng nghìn trường hợp văn bản do AI tạo ra trên Wikipedia.Tác giả gốc: Siqi Chen ([@blader](https://GitHub.com/blader)). Repo gốc: https://GitHub.com/blader/humanizer (phiên bản 2.5.1). Được chuyển đến Đại lý Hermes với các tài liệu tham khảo về công cụ gốc của Hermes (
`read_file
,
`patch
,
`write_file
) và hướng dẫn về thời điểm tải kỹ năng; 29 mẫu, phần tính cách/tâm hồn và ví dụ đầy đủ được bảo tồn nguyên văn từ nguồn. Giấy phép MIT gốc được lưu giữ trong tệp
`LICENSE
` cùng với
`SKILL.md
` này.
Thông tin chi tiết quan trọng từ Wikipedia: "LLM sử dụng thuật toán thống kê để đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Kết quả có xu hướng hướng tới kết quả có khả năng thống kê cao nhất áp dụng cho nhiều trường hợp nhất."