Mathematician-Humanizer

让数学文字去掉AI味,读着像人写的

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 写作内容 🍴 复刻 7 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 107
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费使用

项目数据

分类写作内容
开发团队proffitteoy
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
GitHub 星标★ 107
上线时间2026-10-01 00:00:00
代码更新2026-10-06
仓库体积4.0 MB
本站数据更新2026-10-22
维护状态较活跃
收录时间2026-10-22
浏览次数0

项目介绍

Mathematician-Humanizer 是一个面向数学写作的 AI 写作技能,目标是让数学论文、讲义和说明文字读起来更清晰、更像人写的。它基于文体计量学(stylometry)和参考风格分析,从真实数学文本中提取可复用的写作特征,再把这些特征转化为可执行的改写规则或提示,帮助作者消除机器生成的生硬感、冗余表达和模板化句式。核心能力包括:识别数学行文中的典型 AI 痕迹,按参考风格给出改写建议,保留数学符号与论证结构的同时优化叙述节奏,并提供证据化的风格依据而非泛泛而谈的“更自然”。项目用 Python 实现,体量轻量,适合作为写作流程中的辅助环节,而不是替代作者判断的全自动工具。

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 2026-10-22 · 当前星标 ★ 107

核心亮点

  • 用文体计量和参考风格分析给出有依据的改写建议,不是空泛的“更自然”
  • 针对数学写作场景,能兼顾符号、论证结构与叙述语言的平衡
  • Python 实现轻量,便于嵌入现有写作或审稿流程

不足之处

  • 早期项目,星标仅107,实际效果和覆盖场景尚缺大规模验证
  • 依赖参考风格语料,风格迁移的稳定性和泛化能力待观察

适用场景

  • 数学论文投稿前润色,降低机器生成痕迹
  • 讲义和教材作者统一叙述风格
  • AI 辅助写作后的人工二次改写环节

替代项目

humanize-ai-text、awesome-ai-humanizer

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