人类香水·本地版

概述

人类香水·本地版是一款纯本地运行的 AI 去味写作助手。它将 AI 生成文字中的「AI 腔」——抽象主语、过渡词轰炸、口号式收尾、名词堆叠等——识别并改写为自然的人写风格，支持自媒体、技术文档、学术论文三种文体模式。

三级降级架构（L1→L3 逐级提升）

| 级别 | 模式 | 需要 | 功能 | 改写质量 | 内存 | |------|------|------|------|---------|------| | L3 | 完整 AI 推理 | OpenVINO + Qwen2.5-7B | 智能改写 + 评分 | ⭐⭐⭐ 最佳 | 16GB+ | | L2 | 轻量 AI 推理 | OpenVINO + Qwen2.5-1.5B | 智能改写 + 评分 | ⭐⭐ 良好 | 8GB | | L1 | 规则引擎改写 | rewrite_engine.py（纯 Python） | 同义替换 + 评分 | ⭐ 基础/兜底 | 任意 |

自动从 L1 向上升级：Server 启动时自动检测可用资源，L1 为硬兜底（必须存在），有 OpenVINO 模型时自动升级到 L2/L3。

性能对比

| 指标 | L3（最高性能） | L2（均衡） | L1（降级/兜底） | |------|-------------|-----------|---------------| | 改写质量 | 接近人类水平 | 良好 | 基础（同义替换） | | 响应时间 | 3-8秒 | 1-3秒 | <0.5秒 | | 内存占用 | 16GB+ | 8GB | 无额外 | | 硬盘占用 | ~4GB | ~1.5GB | 0 | | 依赖安装 | 需要 | 需要 | 不需要 |

┌─────────────┐     Named Pipe      ┌──────────────┐
│  Host App   │ ◄──────────────────► │  AI Server  │
│ (Qoder/etc) │     run.ps1          │  (server.py) │
│     │       │                      │     │        │
│  client.py  │                      │ OpenVINO IR  │
└─────────────┘                      │ Model (7B)  │
                                     └──────────────┘

Host App（Qoder / WorkBuddy / TRAE Work）：通过 run.ps1 调用 Skill
client.py：向本地 AI Server 发送改写请求，返回结果
server.py：加载 OpenVINO IR 模型，处理推理请求
通信协议：Named Pipe（Windows），支持请求-响应模式

技术约束

运行环境：纯本地（Localhost），无需联网
推理引擎：OpenVINO™，充分释放 CPU/GPU/NPU 潜力
模型规模：Qwen2.5-7B-Instruct，OpenVINO IR 格式（Int4 量化）
部署方式：Client/Server 架构，Server 常驻后台，Skill 随时调用
硬件要求：推荐 Intel® Core™ Ultra 处理器（集成 NPU），16GB+ 内存

文件结构

human-perfume-local/
├── SKILL.md              # 本文件：Skill 主描述
├── run.ps1               # 入口脚本（Host App 调用入口）
├── info.json             # Skill 元信息
├── meta.json             # 额外元信息
├── requirements.txt      # Python 依赖
├── server.py             # AI 推理服务端（OpenVINO）
├── client.py             # 客户端（Host App 调用）
├── humanness_score.py    # 人感评分脚本（本地纯计算）
├── rewrite_engine.py     # 改写引擎（调用本地模型）
└── references/
    ├── architecture.md   # 架构说明
    ├── model-and-env.md  # 模型与环境配置
    └── best-practices.md # 最佳实践

安装与运行

1. 环境准备

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 下载 OpenVINO IR 模型
# 推荐使用 Qwen2.5-7B-Instruct 的 OpenVINO IR 格式（Int4）
# 可从 HuggingFace 或 ModelScope 下载

2. 启动 Server

# 启动 AI 推理服务（常驻后台）
python server.py --model_path ./models/qwen2.5-7b-int4-ov --device CPU

3. 调用 Skill

# 通过 run.ps1 调用（Host App 自动执行）
.\run.ps1 -Action rewrite -Input "要改写的文本" -Mode "social_media"

调用参数

| 参数 | 说明 | 可选值 | |------|------|--------| | Action | 操作类型 | rewrite / score / diagnose | | Input | 输入文本 | 字符串 | | Mode | 文体模式 | social_media / technical / academic | | Style | 文风风格 | concise / natural / professional |

输出格式

{
  "status": "success",
  "original_score": 32.5,
  "rewritten_score": 78.3,
  "original_text": "原文...",
  "rewritten_text": "改写后文本...",
  "mode": "social_media",
  "diagnosis": [
    { "dimension": "抽象主语", "severity": "high" },
    { "dimension": "过渡词轰炸", "severity": "medium" }
  ],
  "self_check": {
    "translation_feel": false,
    "readability_sacrificed": false,
    "fact_damaged": false
  }
}

评分标准对照

| 维度 | 权重 | 人类香水·本地版对标 | |------|------|-------------------| | 场景价值 | 30% | 解决"AI 写作痕迹过重"的真实痛点，覆盖自媒体/技术/学术三场景 | | 商用生产力 | 30% | 纯本地运行保护数据隐私，可嵌入内容创作工作流 | | 工具使用 | 20% | 适配 Qoder/WorkBuddy，Client/Server 架构，OpenVINO 优化 | | 文章质量 | 10% | 可复现的安装-运行流程 | | 创新性 | 10% | 本地去 AI 味 + 量化评分闭环，市面无同类产品 | | 传播附加分 | +5% | 小红书发帖 + 魔搭研习社文章 |

验证方式

在 Qoder 或 WorkBuddy 中调用本 Skill，输入一段 AI 生成的文本，验证：

改写后文本人感明显提升（目测）
humanness_score 从 <40 提升到 ≥60
响应时间 < 5 秒（本地推理）
数据不出机（无网络请求）