speak-human-tw（说人话）是一个为繁体中文去AI味的改写技巧

2026年7月12日，開發者Geek在X平台上發布了一項名為「speak-human-tw（說人話）」的改寫技能。該工具主要針對繁體中文（台灣）使用者，旨在解決AI生成文本常見的「AI味」問題，包括機械化句構、特定詞彙重複、過度使用連接詞等。

根據開發者描述，該工具能識別35種以上的AI寫作套路，並自動執行兩類轉換：一是將中國大陸常見用語改為台灣慣用詞彙（例如「通過」→「透過」、「信息」→「資訊」）；二是將半形標點符號更正為全形（如英文逗號改為中文逗號）。這些調整被認為能讓文本讀起來更自然、更符合台灣本地書寫習慣。

雖然開發者未公開完整的技術文件，但從功能描述推測，該工具可能基於模式匹配或輕量級規則引擎來標記AI常見特徵。例如，它可能檢測到「值得注意的是」「總而言之」等高頻套路短語，或統計句長分佈異常。

轉換部分則依賴預先定義的辭典映射表和標點規則。這種方法優點是輕量且可離線運行，但缺點是難以處理語境依賴的詞彙選擇（例如「質量」在台灣可指產品品質或物理質量，需區分）。

speak-human-tw被設計為可整合至Claude Code、Codex和Cursor等開發環境，暗示其主要目標用戶為程式設計師或技術寫作者，這些群體經常需要利用AI生成註釋、文件或部落格內容，但又希望輸出符合台灣用語習慣。

然而，該工具目前僅限於特定編輯器生態，非開發者需要手動轉換文本。此外，35種套路的覆蓋率是否足以應對不同AI模型（如GPT-4、Claude 3.5、Gemini）的輸出風格？這點尚待驗證。

貼文在短時間內獲得約3,900次觀看，並引發9則留言，表明繁體中文社群對此類工具的需求。部分使用者表示樂見有專屬台灣的AI後製工具，但也有人質疑實際效果：「35種是否涵蓋所有常見模式？」「會不會過度修正，例如將故意的『中國用語』也轉換？」

由於缺乏獨立評測，目前無法確認工具的查全率與精準度。開發者僅在社群平台發布，沒有提供詳細的測試數據或樣例，使得信心度受限。

speak-human-tw的出現凸顯了AI文本在地化的重要性。全球AI模型多由英語或簡體中文資料訓練，輸出至繁體中文環境時常帶有腔調或詞彙偏差。台灣使用者要麼接受這種偏差，要麼手動修改——後者耗時且不一致。

該工具代表了一條去中心化解決路徑：社群自行開發輕量規則來修正模型輸出。這可能推動更多類似專案（如針對香港粵語、馬來西亞華語），但也提醒模型開發者應更注重語言變體的訓練資料平衡。