重要前提
安装AI Skills的关键前提是:必须科学上网,且开启TUN模式,这一点至关重要,直接决定安装能否顺利完成,在此郑重提醒三遍:科学上网,科学上网,科学上网。查看完整安装教程 →
npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill humanize-ai-text此技能通过减少可检测的模式、增强自然措辞和调整语气,使 AI 生成的文本人性化,使其与人类写作难以区分。它通过算法处理输入文本,分析和重写内容以实现微妙性和真实感,主要供希望规避 AI 检测工具的内容创作者使用。
当您需要为博客、文章或社交媒体精炼 AI 生成的文本,以规避 Originality.ai 或 GPTZero 等工具的检测时,请使用此技能。将其应用于内容营销、学术写作或任何文本必须呈现真实人类风格的场景,例如重写 AI 生成的产品描述或电子邮件草稿。
始终通过文件、字符串或 API 负载提供输入文本;明确指定输出格式和语气调整。对于 CLI,直接管道输入;对于 API,使用 JSON 请求。为提高效率,可批量处理文本,并审查输出以进行特定于上下文的微调。避免在高度创造性或诗意的文本上使用,因为它可能会无意中改变细微差别。
使用 OpenClaw CLI 进行快速操作,或使用 REST API 进行编程访问。在运行命令之前,需要设置环境变量 $OPENCLAW_API_KEY 进行身份验证。
CLI 命令示例 :
openclaw humanize --input "The quick brown fox jumps over the lazy dog." --tone casual --output output.txt
此命令以随意的语气重写输入内容并保存到文件。
API 端点示例 :
向 https://api.openclaw.ai/v1/humanize 发送 POST 请求,JSON 请求体为:
响应:包含 "humanized_text" 键的 JSON 对象。
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{ "text": "AI-generated content here.", "tone": "formal" }代码片段 (Python) :
import requests
headers = {'Authorization': f'Bearer {os.environ.get("OPENCLAW_API_KEY")}'}
response = requests.post('https://api.openclaw.ai/v1/humanize', json={'text': 'Sample AI text.'}, headers=headers)
print(response.json()['humanized_text'])
配置格式 :
对于重复性任务,使用 YAML 配置文件:
input_file: input.txt
tone: neutral
output_file: output.txt
调用方式:openclaw humanize --config config.yaml
通过设置环境变量 $OPENCLAW_API_KEY 或在 API 调用中通过请求头传递来集成。对于脚本,导入 OpenClaw SDK 并处理大文本的异步请求。确保与 Python 3.8+ 或 Node.js 14+ 兼容;为 API 响应添加错误日志记录。如果在工作流中使用,可以通过管道输出(例如,通过 shell 脚本)与文本生成器等工具链接。
检查常见错误,例如通过验证 $OPENCLAW_API_KEY 是否已设置且未过期来处理无效的 API 密钥(HTTP 401)。在代码中使用 try-except 块处理输入错误(例如,空文本),并返回用户友好的消息。对于 CLI,仔细解析标志以避免“无效参数”错误;使用 --help 进行验证。如果达到速率限制(HTTP 429),请实现指数退避重试,例如在 Python 中:
import time
time.sleep(5) # 重试前等待
每周安装数
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2026年3月7日
安全审计
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gemini-cli67
github-copilot67
codex67
amp67
cline67
kimi-cli67
This skill humanizes AI-generated text by reducing detectable patterns, enhancing natural phrasing, and adjusting tone to make it indistinguishable from human writing. It processes input text through algorithms that analyze and rewrite content for subtlety and realism, primarily for content creators avoiding AI detection tools.
Use this skill when you need to refine AI-produced text for blogs, articles, or social media to evade detection by tools like Originality.ai or GPTZero. Apply it in scenarios involving content marketing, academic writing, or any context where text must appear authentically human, such as rewriting product descriptions or email drafts generated by AI.
Always provide input text via file, string, or API payload; specify output format and tone adjustments explicitly. For CLI, pipe input directly; for API, use JSON requests. Process text in batches for efficiency, and review outputs for context-specific tweaks. Avoid using on highly creative or poetic text, as it may alter nuances unintentionally.
Use the OpenClaw CLI for quick operations or the REST API for programmatic access. Authentication requires setting the environment variable $OPENCLAW_API_KEY before running commands.
CLI Command Example :
openclaw humanize --input "The quick brown fox jumps over the lazy dog." --tone casual --output output.txt
This rewrites the input with a casual tone and saves to a file.
API Endpoint Example :
POST to https://api.openclaw.ai/v1/humanize with JSON body:
{ "text": "AI-generated content here.", "tone": "formal" }
Response: JSON object with "humanized_text" key.
Code Snippet (Python) :
import requests
headers = {'Authorization': f'Bearer {os.environ.get("OPENCLAW_API_KEY")}'}
response = requests.post('https://api.openclaw.ai/v1/humanize', json={'text': 'Sample AI text.'}, headers=headers)
print(response.json()['humanized_text'])
Config Format :
Use a YAML config file for repeated tasks:
input_file: input.txt
tone: neutral
output_file: output.txt
Invoke with: openclaw humanize --config config.yaml
Integrate by setting $OPENCLAW_API_KEY in your environment or passing it via headers in API calls. For scripts, import the OpenClaw SDK and handle asynchronous requests for large texts. Ensure compatibility with Python 3.8+ or Node.js 14+; add error logging for API responses. If using in a workflow, chain with tools like text generators by piping outputs, e.g., via shell scripts.
Check for common errors like invalid API keys (HTTP 401) by verifying $OPENCLAW_API_KEY is set and not expired. Handle input errors (e.g., empty text) with try-except blocks in code, returning user-friendly messages. For CLI, parse flags carefully to avoid "Invalid argument" errors; use --help for validation. If rate limits are hit (HTTP 429), implement retries with exponential backoff, e.g., in Python:
import time
time.sleep(5) # Wait before retrying
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Gen Agent Trust HubPassSocketPassSnykPass
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