yomiyasu

把AI写的生硬日语,一键改成地道母语表达

yomiyasu 是一个面向 AI 写作场景的 Agent Skill,专门用于把大模型生成的日语改写成更自然、更地道的日语。它解决的核心问题是:LLM 写出的日语常带有翻译腔、生硬搭配、冗余表达和不自然的敬语,直接发布会影响可读性与专业度。项目以技能(Skill)形式提供,可接入 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini 等支持 agent skills 的工具链,在写作流程中充当日语润色与校对环节。它结合规则化 linter 思路与 LLM 能力,对用词、语序、助词、敬语体、重复表达等进行识别和改写,输出更接近母语者习惯的文本。适合需要批量产出日语内容的开发者、译者、内容运营和本地化团队,把 AI 初稿快速提升到可交付质量,减少人工逐句返工。

开源 free 写作内容
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 1481
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类写作内容
开发团队nanaism
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,无在线服务
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-skills,ai-writing,antigravity,claude-code,codex,cursor,gemini,japanese,linter,llm,nlp,writing,writing-assistant,writing-tool
GitHub 星标★ 1481
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-09-30 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-05
浏览次数0

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技术标签

使用教程

—

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 4 步

环境要求

  • 支持 agent skills 的 AI 编码环境(Codex、Claude Code、Cursor 等)
  • 可执行 npx 命令的 Node.js 环境
  • 需要润色的对象为 AI 生成的日语文本(技术文章、设计/规格书、PR 说明、内部报告等)

安装与启动步骤

  1. 1确认AI编码环境

    在 Codex、Claude Code、Cursor 等支持 agent skills 的 AI 编码环境中使用本技能。

  2. 2安装技能

    用 openskills 从 GitHub 安装 yomiyasu 技能,需能访问 npm 与 GitHub。

    npx openskills install nanaism/yomiyasu
  3. 3同步技能

    同步后技能通过 AGENTS.md 被各 agent 引用,未同步可能不生效。

    npx openskills sync
  4. 4在写作中调用

    让 AI 对生成的日语文本做润色校对,修正不自然比喻、主谓关系与冗余修饰。

如何确认成功

npx openskills sync 执行成功后,技能经 AGENTS.md 被 AI 编码环境识别即可调用。

常见问题

Q:支持哪些 AI 编码环境?

A:README 说明可在 Codex、Claude Code、Cursor 等 AI 编码环境中读取使用,属于 agent skills 生态。

Q:适合处理哪些类型的文本?

A:主要面向技术文章、设计书与规格书、PR 说明文、公司内部报告等实务性日语文章。

Q:安装后没有生效怎么办?

A:确认已执行 npx openskills install nanaism/yomiyasu 与 npx openskills sync,并检查 AGENTS.md 是否被更新。

Q:它会大幅改写原文吗?

A:不会。技能保留原意,只修正在主谓、修饰、条件、指代等处造成阅读负担的部分。

Q:会把我写的常体改成敬体吗?

A:不会。没有变更指定时,技能保持原文的常体或敬体,不会仅因是技术文章就改为敬体。

注意事项

  • README 只给出 npx openskills 这一种安装方式,未提供其他安装命令。
  • 技能默认保留原文文体与信息密度,不会只做禁止语的同义替换。
  • 背景与验证细节见 README 中引用的 Zenn 解说文章。

核心亮点

  • 以 Agent Skill 形式集成,可直接挂到 Claude Code、Cursor 等现有 AI 写作流程中,不用另起工具
  • 针对日语特有的助词、敬语、搭配和翻译腔做润色,比通用改写提示词更聚焦
  • 用 Python 实现,结合 linter 式规则检查与 LLM 改写,兼顾可解释性和自然度

不足之处

  • 主要面向日语单一语种,其他语言润色需求无法覆盖
  • 作为较新的 Skill 项目,长期维护节奏和边界场景的稳定性仍待观察

适用场景

  • 用 LLM 批量生成日语博客或商品文案后,统一润色成自然表达
  • 本地化团队把机翻日语初稿改成符合母语习惯的交付文本
  • 日语学习者或写作者用 AI 起草后,检查助词、敬语和搭配是否地道

替代项目

textlint、LanguageTool

项目介绍

yomiyasu 是写作内容领域的开源项目,由 nanaism 开发,是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,752 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(1,481)位列前 30%,在写作内容分类中处于中上游。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-10-05。开源免费,无在线服务。

它主要面向的使用场景是:用LLM批量生成日语博客或商品文案后,统一润色成自然表达。同类可对比的替代方案包括 textlint、LanguageTool。

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