核心功能
humanize-chinese 是一套完整的中文AI文本检测与人性化处理工具集，采用纯Python实现，无需外部依赖。系统包含20+检测类别，通过加权0-100评分机制识别AI生成特征，并提供7种写作风格转换（知乎/小红书/公众号/学术/文艺等）以及专门针对知网/维普/万方AIGC检测的学术论文降重功能。
显著优点
检测系统全面：覆盖从机械连接词（"综上所述"、"不难看出"）到段落结构均匀性、情感扁平度等深层特征，支持句子级分析定位最可疑文本。
人性化引擎精细：按优先级执行9层转换——结构清理、短语替换、句子合并/拆分、标点规范化、词汇多样化、段落节奏调整、口语化注入等，可针对不同场景（社交/技术/正式/聊天）调节 casualness 参数。
学术场景专项优化：10个学术检测维度（被动句式过度、引用整合度低、结论过于圆满等），120+学术表达替换库，注入学术犹豫语（hedging language）增强作者声音，在保持学术严谨性的前提下降低AIGC检测率。
可配置性与可复现性：所有模式、替换规则和评分权重外置为JSON文件，支持自定义扩展；通过--seed参数确保结果可复现。
潜在局限
- 依赖规则匹配和正则表达式，对新兴AI模型生成特征可能存在检测滞后
- 过度 aggressive 模式可能导致语义偏差或学术严谨性损失
- 风格转换基于模板化改写，难以实现真正的人类创造性表达
- 纯Python实现在处理超长文本时性能可能受限
适合人群
- 内容创作者需规避AI检测标记
- 学术论文作者需降低知网/维普/万方AIGC率
- 自媒体运营者需批量转换文本风格（知乎/小红书/公众号等）
- 编辑和校对人员需量化评估文本"AI感"
常规风险
- 学术诚信风险：用于规避合法AIGC检测可能违反学术机构诚信政策
- 质量退化风险： aggressive 改写可能引入语法错误或语义扭曲
- 过度依赖风险：工具输出仍需人工审核，不宜直接提交
- 检测对抗风险：检测算法与AIGC检测系统持续博弈，无永久有效保证
技术亮点
v2.1.0新增句子重组（merge/split）、上下文感知替换、节奏变化等能力，支持外部模式配置，检测评分与改写效果可通过compare_cn.py直观对比验证。