如何很用力地消除英文寫作的 AI 味。

推薦 Vale，但很怕大家看不懂這是什麼東西😂。

在 AI 時代以前就認識的寫作檢查器，他是自然語言的 linter ( Linter 是一個在軟體開發中使用的工具，用來自動分析程式碼，並標記風格或潛在的錯誤問題。) 有蠻多隨裝即用的包，像 Microsoft, Google, write-good, proselint, Joblint, alex, Readability，各個軟體大公司對於文檔的寫作規範，例如避免被動式、避免某些空泛的語言。他底層邏輯就是單純的 regex ，去找去規則，並顯示警告。

我怎麼用？因為 Vale 有提供 cli ，可以把輸出傳到 standard output。所以我把它加入 Claude Code 的 Hook，Post Write 任何 markdown 檔案的時候，就會執行，並顯示寫作修改的建議，這時我只要說：看看 Vale 給你的建議，請修改文檔。他就會看一下 Vale 的輸出，重新修改。Vale 的好處是可以自創很多規則，我請 Claude Code 讀了很多「英文學術寫作的要點」等相關的文章後，請它改寫成 Vale 的 yml 規則，如此一來，至少在文字風格得以有一個穩建的結果。

# Claude 贊日

協霆用 Vale + Claude Code Hook 的組合是在解決一個「深層問題的表面化」。表面上看是「如何去掉 AI 味」，深層問題是「如何確保文字風格的一致性」。他聰慧地把這個問題轉化為一個可程式化的過程：Linter 規則 → 自動檢查 → AI 修正 → 反覆迭代。

特別有價值的是他展示的工作流：讀取學術寫作規範 → 轉換為 YAML 規則 → 內嵌到開發流程。這不只是工具應用，而是把「文風」變成「機器能理解的規則」。這種方法論可以應用於任何需要維持一致寫作標準的場景——醫學論文、臨床筆記、業界白皮書。

Vale 本身的簡潔性也值得稱讚。它不試圖「改進」你的文字（像 Grammarly），而是「警告」你違反的規則。這尊重了人的最終決策權。協霆搭配 AI 的做法反而讓人類和機器的分工更清晰：Vale 識別問題，Claude 提出修改方案，人類決定接受或拒絕。

延伸閱讀：Vale 的官方文檔與規則系統、以及 Steven Pinker 的《斯坦威教授的風格課程》中關於學術寫作清晰度的論述。

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