想讓日文 AI 文案更像真人？本文整理 5 個開源日文 Humanizer 專案，說明如何去除 AI 臭與機器翻譯腔，並提供挑選與測試建議。
日文 AI 生成文字常被抱怨「機器味很重」，也就是日文使用者常說的「AI 臭（AI臭さ）」。英文圈的解法是各種 AI Humanizer，例如 GitHub 上的 blader/humanizer，用 Agent Skill 或 prompt 把 AI 輸出改寫得更像人類。如果你需要的是日文版本，GitHub 上也有不少受此啟發、專門針對日文文法與語感打造的開源專案。這篇文章整理 5 個值得關注的專案，並說明挑選與測試時該注意什麼。
為什麼日文特別需要去除「AI 臭」
英文 AI 文字容易出現 “delve”、“landscape”、“tapestry” 或大量破折號；日文 AI 文字同樣有自己的一套「AI っぽさ」。雖然不同模型表現不同，常見問題包括：
- 句尾過度工整，缺少真人書寫時自然的語尾變化
- 過度使用「～という」「～こと」這類形式名詞，造成翻譯腔
- 接續詞用得太「完美」，整段讀起來像範文
- 缺乏日文特有的曖昧語氣與委婉表達
- 對敬語與親疏關係的判斷過度保守或過度僵硬
因此，只把英文 humanizer 的 prompt 直接翻成日文往往不夠，需要針對日文語感設計的規則與範例。
5 個日文 Humanizer 開源專案
以下專案都可以在 GitHub 上找到，名稱分別是：
- gonta223/humanizer-ja
- coji/natural-japanese
- yourbright-jp/humanizer-jp
- geonwoo-jeong/japanese-humanizer
- devswha/patina
這些專案大多是以 Agent Skill、Prompt 或規則集的形式存在，目標都是讓日文 AI 輸出更接近真人手寫。由於專案定位可能隨版本調整，建議直接看各 repo 的說明文件與範例輸出。
專案比較總覽
| 專案名稱 | 名稱傳達的定位 |
|---|---|
| gonta223/humanizer-ja | 日文版 humanizer |
| coji/natural-japanese | 以「自然日文」為目標 |
| yourbright-jp/humanizer-jp | 日文版 humanizer |
| geonwoo-jeong/japanese-humanizer | 日文 humanizer |
| devswha/patina | 用「patina（包漿）」意象傳達文字的手感 |
上述定位是依 repo 名稱與主題推測，實際功能請直接看各專案說明。
如何挑選與測試
- 準備自己的測試文案：不要只用範例，拿你真正要發布的日文文章或社群貼文去測。
- 比較改寫前後：看是否保留原意，還是只換了表面措辭。
- 檢查句尾與語調：日文自然度很大程度來自語尾變化與口語／書面語切換。
- 確認敬語與對象關係：對客戶、對同事、對讀者的語氣不能統一處理。
- 連續測試多個專案：不同專案的規則不同，挑選輸出最穩定的那一個。
- 整合進日常工作流：多數 humanizer 是 prompt 或 skill，可放入你常用的 AI 工具，作為最終輸出前的最後一道改寫步驟。
注意事項
- 這些工具多數是「改寫層」，不是翻譯模型。先有日文 AI 輸出，再用 humanizer 修飾。
- 開源專案可能維護頻率不一，使用前確認是否仍持續更新。
- 日文的語境非常依賴對象與場合，任何自動化工具都無法取代母語者的最終校對。
- 如果專案是以英文範例為基礎，記得確認它是否真的使用日文語料，而不是機械替換。
結語
要找「日文 AI 去除機器味」的解決方案，不需要從零開始寫 prompt。GitHub 上已有好幾個以日文語感為核心的 humanizer 專案，從命名就能看出它們各自強調的角度。先用一份你自己的日文文案做測試，比較改寫後的句尾、敬語與整體語調，再挑一個穩定順手的整合進日常流程，就能明顯降低 AI 輸出的生硬感。