Köken: On "Yapay Zeka Tadı Giderici" Beceriyi Test Etmek İçin On Saatten Fazla Harcadım
Öncelikle, [Human Talk.skill] için açık kaynak adresi: https://github.com/Pluviobyte/rnskill
Son zamanlarda, Çin topluluğunda çeşitli "Yapay Zeka Tadı Giderici" Skill'ler ve açık kaynak projeler oldukça popüler hale geldi. GitHub'da humanizer, shuorenhua, stop-slop, qu-ai-wei, De-AI-writing... diye hızlı bir arama yaparsanız, bir düzineden fazla proje bulabilirsiniz.
İhtiyaçlarım çok spesifik: Yapay zeka ile ilgili teknik makaleler yazarken, taslağın daha çok benim yazdığım gibi okunmasını, daha az şablon hissi ve "yapay zeka tadı" taşımasını istiyorum. Bu yüzden, bulabildiğim tüm projeleri yerel bilgisayarıma kopyaladım ve bir AI Native teması üzerinde aynı kısa taslağı kullanarak bir dizi karşılaştırmalı test yaptım.
On projeyi test ettikten sonra ilk keşfettiğim şey şuydu: Bunların hepsi aynı türden Yapay Zeka Tadı Giderici Skill'ler değil. Yine tıklama tuzağı blog yazarları tarafından yanıltılmıştım.
Çince Teknik Taslaklar İçin Doğrudan Kullanılabilecek Üç Proje
shuorenhua, Humanizer-zh ve De-AI-writing.
shuorenhua, sahne ve üslup algısı en ince olanıdır. Önce metninizin teknik bir inceleme mi, bir fikir yazısı mı yoksa bir dokümantasyon mu olduğunu belirler, ardından neyi değiştireceğine ve neyi koruyacağına karar verir. Düzeltmeden sonra, terminoloji ve yargılar genellikle kalırken, şablon kabuğu ve boş özetler temizlenir.
Humanizer-zh, en geniş kural kapsamına sahiptir ve 24 tür yapay zeka yazma izine karşılık gelen işlemler sunar. İlk temizlik turu için uygundur, ancak bazen taslağı bir editör tarafından cilalanmış genel bir basın bültenine benzeterek kişisel sesi zayıflatabilir.
De-AI-writing, en hafif değişiklikleri yapar. Öncelikle orijinal yapıyı korur, yalnızca yönlendirme kelimelerini, ders verme tonunu ve paragraf sonu özetlerini temizler. Orijinal taslaktan nispeten memnun olduğunuzda ve büyük değişikliklerin konuyu dağıtmasından endişe ettiğinizde uygundur.
Kural Çıkarmak İçin Uygun İki Proje
stop-slop ve orijinal İngilizce sürümü humanizer.
stop-slop'un kuralları kısa, keskin ve doğrudandır. Örneğin, ikili karşıtlık cümlelerini ("XX, A değil, B'dir"), üçlü paralelliği, özdeyiş tarzı paragraf sonlarını ve aşırı açıklamayı hedef alarak siler. Doğrudan Çince'ye uygulamak biraz zor olsa da, bir "yasaklı liste" olarak parçalara ayrıldığında mükemmeldir.
Orijinal İngilizce humanizer en sistematik olanıdır ve yapay zeka izlerini dört ana kategoriye ayırır: içerik kalıpları, dilbilgisi, stil ve iletişim kalıpları. Çince uyarlamanın manuel olarak yapılması gerekir, ancak üst düzey bir referans olarak oldukça değerlidir.
Uzun Vadeli Yazma İstikrarı İçin İki Proje
writing-agent, eksiksiz bir yazma hattıdır. Konu seçimi, kanıt toplama, duruş onaylama, düzeltme okuma, tat giderme ve dışa aktarma dahil olmak üzere tüm süreci kapsar. Yerel olarak iş akışı doğrulamaları ve 15 birim testi çalıştırdım ve hepsi geçti. Tam süreç, modeller ve API'ler yapılandırmayı gerektirir ve gelecekteki uzun vadeli resmi hesap yazma araştırmaları için uygundur.
nuwa-skill, stil damıtmaya odaklanır. Yazma özelliklerinizi çıkarması ve kişiselleştirilmiş bir Skill oluşturması için 5-7 gerçek makalenizi beslemenizi gerektirir. Tek bir paragrafla test etmek pek anlamlı değildir.
"Çince Teknik Makaleler İçin Yapay Zeka Tadı Giderme"den Uzak Üç Proje
chatgpt-comparison-detection, HC3 veri seti ve tespit araştırması için bir depodur. Yerleşik Çince talimat listesini kullanarak örnek metin çalıştırdım ve yüksek frekanslı bir ChatGPT kelimesi olan "yani"yi yakaladı. Tespit araştırması içindir, bir düzeltme aracı değildir.
ai-flavor-remover, Skill yapısı olmayan bağımsız bir komut dosyasıdır ve doğrudan akıl yürütme modellerine atılıp denenmeye uygundur.
taste-skill, arayüz tasarımını yöneten bir ön uç estetik Skill'idir ve metinle hiçbir ilgisi yoktur.
Daha Sonra Keşfettiklerim
En kullanışlı çıktı, belirli bir Skill'den gelen nihai taslak değil, farklı Skill'lerden çıkarılan belirli kurallardır.
shuorenhua, sahne değiştirme sorununa dikkatimi çekti. Bir Fable-5 incelemesi yazmak ile bir AI Native fikir yazısı yazmak, farklı şeylerin korunmasını gerektirir. Bir incelemede fiyat, hız ve model karşılaştırmaları gibi somut verilere dokunulmamalıdır; bir fikir yazısında kişisel yargılar ve deneyimsel ayrıntılar düzeltilmemelidir.
stop-slop, kendi taslaklarımda "XX, A değil, B'dir" cümle yapısının ne sıklıkta göründüğünü fark etmemi sağladı. Fark edildiğinde, tolere etmesi zorlaşıyor. Benzer sorunlar arasında boş özet sonları, üç parçalı paralellik ve "başka bir deyişle" gibi geçiş dolgu kelimeleri yer alıyor.
Humanizer-zh'nin ikili karşıtlık tespiti ve De-AI-writing'in sadakat stratejisi de bireysel kullanım için çıkarılabilir. Birincisi, cümle yapısı sorunlarını belirlememe yardımcı olurken, ikincisi aşırı düzenlemenin terminolojiyi ve yargıları dağıtmasını önler.
Sonuçta Nasıl Kullanıyorum
En "güçlü" bir Skill seçip yüklemedim; bunun yerine bu projelerden kendi kontrol listemi oluşturdum. Teknik bir makale yazdıktan sonra şunları gözden geçiriyorum:
Taslak, gerçek test deneyimleri ve kendi yargılarımı içeriyor mu? Bunlar olmadan, makale herkesin yazabileceği genel bir kılavuza dönüşür ve okuyucular belirli bir testten geldiğini bilemez.
İkili karşıtlık kabukları, boş özetler, üçlü paralellik veya özdeyiş sonları var mı? Görüldükleri anda silin.
Terminoloji ve model adları dağılmış mı? Fable-5 "bu model" olarak veya Claude Opus "bu ürün" olarak değiştirilmişse, bu aşırı düzenlemedir.
Cümle uzunlukları çok mu tekdüze? Her cümle yaklaşık olarak aynı uzunluktaysa, sanki tek tip cilalanmış gibi çok düz okunur.
Bu kurallar, herhangi bir tek Skill'den daha etkilidir. Herkesin yazma stili farklıdır ve "yapay zeka tadının" kaynağı değişir. Kuralları parçalara ayırıp kendiniz birleştirmek, genel bir Skill'i doğrudan uygulamaktan daha iyi çalışır.
Son Olarak, En İyi Eşleşen Model—Opus 4.6
Testlerim sırasında GPT serisi en kötü performansı gösterdi, özellikle Codex'te kullanıldığında Skill kurallarını sık sık kaçırdı. DeepSeek V4 Pro daha iyi performans gösterdi. Opus 4.8 muhtemelen GPT'nin stilini damıttı ve o da kötü performans gösterdi. En iyi performans gösteren model Opus 4.6 oldu.
Yukarıdaki makale, Human Talk Skill kullanılarak üretilmiştir ve açık kaynaktır: https://github.com/Pluviobyte/rnskill
Beni takip etmeye hoş geldiniz @Pluvio9yte. Bir sonraki sayıda, bu Skill'in ayrıntılı kullanımını açıklayacağım.
Bir sonraki sayı önizlemesi: "7 Günde 1.000 Takipçi: Video Prodüksiyonunu Bir AI Üretim Hattına Dönüştürdüm"
