academic-humanizer

去除 AI 味,让论文和基金本子更自然、更有说服力

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 写作内容 🍴 复刻 282 🐛 待处理 5 👀 关注 17
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3773
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

academic-humanizer 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类写作内容
开发团队AIScientists-Dev
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
技术栈/模型academic-writing,grant-writing,llm,nih,nsf,research,scientific-writing,writing-assistant
GitHub 星标★ 3773
上线时间2026-06-20 00:00:00
代码更新2026-07-03
仓库体积293 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

academic-humanizer 是一个面向学术写作的 AI 辅助工具,专门用于去除论文和基金申请书(如 NSF/NIH)中常见的 AI 写作痕迹,同时保持学术语气,并将论点与证据紧密关联。它作为 Claude Code、Codex 和 MorphMind 的技能插件,通过提示词工程引导大语言模型优化文本,使其更符合学术规范和评审偏好。该工具解决的核心问题是 AI 生成内容在学术场景中容易被识别和质疑,帮助研究者提升稿件和标书的自然度与说服力。其核心能力包括识别并改写 AI 风格句式、强化论证与引用的衔接、以及适配不同学术文档的格式要求。项目处于早期阶段,但已获得 857 颗星标,受到学术写作社区的关注。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3773

使用教程

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:本地安装 3 步

环境要求

  • 已安装 git,可执行 git clone
  • 已安装 Claude Code,或使用 Codex / MorphMind 等支持 SKILL.md 的 agent
  • 能访问 GitHub 仓库 AIScientists-Dev/academic-humanizer

安装与启动步骤

  1. 1克隆技能仓库

    把仓库克隆到 Claude Code 的技能目录,作为本地技能被加载,无需额外依赖。

    git clone https://github.com/AIScientists-Dev/academic-humanizer ~/.claude/skills/academic-humanizer
  2. 2供 Codex 等使用

    README 说明它同时可作为 Codex、MorphMind 的技能或系统提示,把 agent 指向 SKILL.md 即可。

  3. 3开始改写草稿

    把论文或基金申请书草稿交给 agent,让它按 SKILL.md 调整语气;数字、引用与主张保持原样。

如何确认成功

目录中存在 SKILL.md,并在 agent 中提问确认它已加载该技能、能按学术语气改写文本。

常见问题

Q:支持哪些 AI 工具?

A:Claude Code 可直接按上面的路径安装;README 说明它同样是 Codex、MorphMind 可用的技能或系统提示,指向 SKILL.md 即可。

Q:需要安装 Python 或 Docker 等依赖吗?

A:不需要。README 说明它只是一个纯文本 SKILL.md 加一些示例文件,克隆下来就能用,没有额外运行环境要求。

Q:它会改写我的数据和引用吗?

A:不会。README 强调这是编辑辅助工具,用来改善清晰度和作者语气,数字、引用和主张保持原样不动。

Q:可以用来绕过 AI 检测器吗?

A:README 明确说明它不是用来钻评审空子、对抗检测器或制造虚假新颖性的,只用于让 AI 辅助稿更清晰、更贴近作者本人语气。

注意事项

  • 该项目以技能/系统提示形式工作,效果取决于你所用的 agent 是否读取 SKILL.md。
  • README 建议以作者本人已发表论文或已获资助标书作为语气校准参考。
  • README 中的伦理声明部分在节选中被截断,使用前建议到仓库查看完整内容。

核心亮点

  • 精准定位学术场景,针对论文和基金申请(NSF/NIH)定制优化,而非泛泛的文本改写。
  • 集成多种主流 AI 编码工具(Claude Code、Codex、MorphMind),使用灵活,可嵌入现有工作流。
  • 强调证据关联,不仅去除 AI 痕迹,还提升论证质量,符合学术评审标准。

不足之处

  • 依赖外部大模型 API,使用成本受限于模型调用费用,且需网络环境。
  • 文档/社区待观察:项目尚在早期,使用教程和社区支持可能不够完善。

适用场景

  • 撰写或润色学术论文,降低 AI 检测率,提升投稿成功率。
  • 准备 NSF/NIH 基金申请书,使文本更贴近评审专家偏好。
  • 科研人员日常写作辅助,确保学术表达自然且论证严谨。

替代项目

AI Undetectable、StealthGPT、Humanize AI

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