| Rule | Found | Became | Count |
|---|---|---|---|
| Hedge phrases | it is important to note that | (removed) | 1 |
| Hedge phrases | In today's fast-paced world, | (removed) | 1 |
| Opening filler | moreover, | (removed) | 1 |
| Opening filler | furthermore, | (removed) | 1 |
| "Not only… but also" | it's not X, it's Y | plain statement | 1 |
| Inflated vocabulary | a myriad of | many | 1 |
| Inflated vocabulary | a testament to | proof of | 1 |
| Inflated vocabulary | delve | dig | 1 |
| Inflated vocabulary | leveraging | using | 1 |
| Inflated vocabulary | robust | solid | 1 |
| Inflated vocabulary | seamless | smooth | 1 |
| Inflated vocabulary | pivotal | key | 1 |
| Inflated vocabulary | crucial | key | 1 |
| Inflated vocabulary | numerous | many | 1 |
| Inflated vocabulary | facilitate | help | 1 |
| Inflated vocabulary | tapestry | mix | 1 |
| Inflated vocabulary | underscore | highlight | 1 |
| Inflated vocabulary | intricate | complex | 1 |
| Inflated vocabulary | comprehensive | complete | 1 |
| Em dashes | — | , | 1 |

AI文本人性化者将散文读成机器写的具体习惯改写,这些习惯是具体的、可数的,而不是神秘的:一小套模型不断触及的充气词,对冲加长而不加意义的短语,用连接词清喉咙打开的句子,以及用在键盘上打字的人会用到的几倍速率的em破折号,这个工具找到每个模式,向你展示它所发现的内容,并改写它。
列"每一个变化,然后你才接受它,你看到与之匹配的确切单词或短语,它变成了什么,以及它发生了多少次,按规则分组,你可以关闭任何规则。这很重要,因为盲目的"寻找并取代散文是如何在直接引文中重写"利用,或者艺术的技术术语如何被压扁成一个更模糊的同义词。
The edits 改进了自己用语的写作,这是使用这个的诚实案例,开头的一句话"此外,重要的是要注意"比没有那七个单词的同一个句子更糟糕,无论是谁制作了"Delve into a myriad of comprehensive strategies"说的少于"dig into many complete strategies"说的时间更长,编辑们已经进行了这些削减一个世纪;唯一的新事物是一个模型按体积制作它们。
这个工具不做的是让文本无法检测到,并且任何在浏览器中运行的工具都无法做到。承诺"100%人为编写且无法被人工智能系统检测到"的页面正在出售他们无法验证的结果,因为他们声称击败的检测器首先无法可靠地确定作者身份。无论您遇到它,都将该声明视为营销。用它来写得更好,而不是通过检查。
Everything都在你的浏览器中运行。文本永远不会上传,记录或存储,页面一旦加载就保持离线工作 - 当你正在编辑的是未发布的草稿,客户端可交付成果或NDA下的任何内容时,这很重要。
Drop in 文本从任何模型, 或你自己的写作。它留在你的浏览器;没有什么发送到服务器。
Each rule 都会报告它匹配什么,会变成什么,以及多少次,单个数字后面什么都没隐藏。
规则是独立的。如果它们是您的风格,请保留 em dashes;保留一个艺术术语,词汇规则会变平。
取结果重读,自动编辑是第一遍,而不是最终草稿- 最后的判断是你的。
大约 50 个单词和短语模型过度使用 - 深入研究、杠杆、稳健、无数、挂毯 - 替换为普通的等效模型,并保留了外壳。
"要注意的是"及其亲属没有携带任何信息,句子没有他们的意思是一样的。
"无数"变成"很多",而不是不合语法的"很多"。多词交换先于单词交换运行。
From, to 和 count per 规则的表,因此您可以审核重写而不是信任它。
Measure the patterns that make text read as machine-written: sentence-length variation, overused vocabulary, hedging and em dash density.
Detect and remove invisible Unicode characters from AI text - zero-width joiners, variation selectors, bidi controls, and tag characters.
Compare two texts and find differences. Highlight additions, removals, and common parts with word or character level comparison.
Convert typed text into realistic handwritten style. Choose from various handwriting fonts, ink colors, and paper backgrounds.
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