最適合誰
任何覺得 AI 回應廢話太多、腔調感太重的人。包括：
- 需要讓 LLM 輸出的文字「更像人寫的」的工程師或寫作者
- 想在 Claude、GPT、Gemini 等模型的 system prompt 裡加入輸出品質管制的開發者
- 使用 Claude Code 的人，想讓 Agent 輸出減少空洞填充詞
- 正在調教 AI 助理語氣、厭倦了「這是一個很好的問題」的人
如果你對 AI 回應最大的抱怨是「一堆話但都是廢話」，talk-normal 直接解決這件事。如果你需要 AI 保持禮貌溫暖的語氣（客服場景），這個 prompt 不適合你。
我實際怎麼看待它
「廢話是弱者的墓誌銘。」這是我已經在工作流裡持有的原則，talk-normal 只是把它系統化了。
這個 repo 的核心是一份 prompt 規則清單，目標是消除 LLM 輸出的三種主要噪訊：
- Filler 短句全部禁止：「我很樂意幫你」、「很好的問題」、「首先我們需要」、「綜上所述」
- 全面封禁「不是 X，而是 Y」結構，任何語言、任何位置皆適用。這是 AI 腔調感最顯著的語言特徵，封禁後效果立竿見影
- 被問到推薦時，禁止給出「兩邊都有優點」的回避式回答，強制給出選擇和理由
TEST_RESULTS.md 提供實測數據：字數減少 72–73%，同時通過人工評估保留了全部有效資訊。這是有可測試結果的 prompt 工程專案，而不是憑感覺的風格指引。
13 天建立 1375 顆星。作者另外提供了 skill-hermes 版本，可直接安裝為 Claude Code skill 使用。
真正強的地方
- 複製
prompt.md內容加入 system prompt 就生效，沒有安裝步驟 - 否定對比句禁令是最有價值的單一規則：這個句型是 AI 腔調感最顯著的來源，鮮少有其他工具明確針對它
- TEST_RESULTS.md 提供 72-73% 字數縮減數據，不只是主觀感受
skill-hermes可直接/talk-normal調用，整合成本極低- 規則對 Claude、GPT-4、Gemini、LLaMA 等模型均適用
它會失敗在哪裡
- 在需要表達同理心或安撫情緒的場景，這些規則會讓回應顯得過於冷峻
- 字數減少不等於品質提升。LLM 不知道答案時，talk-normal 只會讓它更簡短地說「不知道」
- 否定對比句禁令太絕對：有些比較分析確實需要這個句型，完全禁用可能在需要對比說明時造成表達困難
- repo 才 13 天，長期迭代品質待觀察
價格、難度與風險
完全免費，MIT 授權。難度極低——核心用法是複製一份 prompt 文字到 system prompt 欄位，不需要任何技術背景。想要 Claude Code skill 版安裝 skill-hermes 即可，也是一行指令。沒有隱私風險，沒有 API 費用，沒有授權限制。
結論
一份有扎實驗證數據的 prompt 工程作品，有測試結果佐證，不是風格偏好文件。
否定對比句的完全禁令是這份 prompt 裡最值得直接借用的規則——它針對的是 AI 腔調感最頑固的語言特徵。如果你的 LLM 回應讓你覺得「明明可以一句話說完，為什麼要花五句才說到重點」，這是值得花 3 分鐘試試看的方案。