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中文 AI 内容去痕与润色工具。检测中文文本中的 AI 写作痕迹(slop),提供人性化改写建议,提升内容的真实感和可读性。 **当以下情况时使用此 Skill**: (1) 需要检查中文文本是否像 AI 写的 (2) 需要把 AI 生成的内容改得更自然、更人性化 (3) 用户提到"AI味"、"机器人味"、"去A...
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name: ai-content-polish
description: |
中文 AI 内容去痕与润色工具。检测中文文本中的 AI 写作痕迹(slop),提供人性化改写建议,提升内容的真实感和可读性。
**当以下情况时使用此 Skill**:
(1) 需要检查中文文本是否像 AI 写的
(2) 需要把 AI 生成的内容改得更自然、更人性化
(3) 用户提到"AI味"、"机器人味"、"去AI痕迹"、"人性化改写"、"反检测"
(4) 需要给内容打"人类感"评分
(5) 发布前的内容质量把关
(6) 用户提到"slop"、"AI watermark"、"AI content detection"
metadata:
openclaw:
emoji: "✍️"
version: "1.0.0"
author: "小摩事业部"
tags: ["chinese", "writing", "ai-detection", "content-polish", "de-slop"]
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# ✍️ 中文 AI 内容去痕与润色
> 让 AI 写的东西看起来不像 AI 写的。
## 🎯 核心功能
1. **AI 痕迹检测** — 扫描文本中的 8 大类 AI 写作特征,输出检测报告
2. **人性化改写** — 基于检测结果,提供具体的改写建议和改写版本
3. **人类感评分** — 0-100 分,评估文本的自然程度
4. **批量处理** — 支持对整篇文章逐段分析
## 🔍 检测规则体系
### 规则文件位置
完整的检测规则定义在 `detection-rules.md`(与本文件同目录)。
### 检测流程
```
输入文本 → 分句/分段 → 逐条规则扫描 → 汇总结果 → 计算人类感评分 → 输出报告 + 改写建议
```
## 📋 使用方式
### 模式一:检测报告
用户提供文本,输出 AI 痕迹检测报告。
**输出格式**:
```markdown
## AI 痕迹检测报告
**人类感评分**: 42/100 🔴(需要大幅修改)
### 检测到的 AI 痕迹
| # | 类型 | 原文片段 | 问题说明 | 严重度 |
|---|------|---------|---------|--------|
| 1 | 空洞过渡 | "值得注意的是" | AI 最爱的过渡语,人类很少用 | ⚠️ 高 |
| 2 | 排比滥用 | "不仅...而且...更是..." | 三段式排比是 AI 标志性句式 | ⚠️ 高 |
| ... | | | | |
### 改写建议
**原文**:
> 值得注意的是,这款产品不仅功能强大,而且用户体验出色,更是行业领先的综合解决方案。
**改写**:
> 这东西挺好用的。功能全,上手也快。
```
### 模式二:直接改写
用户提供文本,直接输出润色后的版本,附改了哪些地方。
**输出格式**:
```markdown
## 润色结果
### 改写后文本
(润色后的完整文本)
### 改动清单
| 原文 | 改写 | 理由 |
|------|------|------|
| "值得注意的是" | 删除 | 空洞过渡,无实际意义 |
| "全面而深入的" | "彻底的" | 去掉空洞形容词堆砌 |
```
### 模式三:快速评分
只输出评分和一句话总结。
**输出格式**:
```
人类感评分: 72/100 🟡
一句话: 基本自然,但有几处 AI 痕迹(过度使用"同时"作为过渡、结尾总结过于工整)。
```
## ⚙️ 参数
用户可以指定以下参数(通过对话自然语言):
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| 模式 | report / rewrite / score | report |
| 严格度 | strict(严格,更多检测)/ normal / loose | normal |
| 目标风格 | casual(口语化)/ professional(专业但不死板)/ literary(文学感)| professional |
| 保留程度 | conservative(保守改写)/ aggressive(激进改写)| conservative |
## 🚨 执行规范
1. **先读规则**:每次执行前,读取 `detection-rules.md` 获取最新检测规则
2. **逐条扫描**:不要跳过任何规则类别,每条都要检查
3. **给证据**:每个检测到的痕迹都要引用原文具体位置
4. **改写要实质性**:不只是替换词语,要调整句子结构和节奏
5. **尊重原文意图**:去痕不是重写,保留作者想表达的核心意思
6. **不要过度改写**:保守模式下,只改明确有问题的部分
## 📐 评分算法
人类感评分 = 100 - Σ(各类别扣分)
| 扣分项 | 每处扣分 | 上限 |
|--------|---------|------|
| 空洞过渡语 | 3 | 15 |
| 排比/三段式 | 5 | 20 |
| 形容词堆砌 | 3 | 12 |
| 机械列举 | 2 | 10 |
| 过度总结 | 3 | 12 |
| 口癖重复 | 2 | 8 |
| 缺乏个人声音 | 5 | 15 |
| 过度工整 | 3 | 10 |
**评分区间**:
- 90-100:🟢 非常自然,基本无 AI 痕迹
- 70-89:🟢 较自然,有小瑕疵但不明显
- 50-69:🟡 有明显 AI 痕迹,建议修改
- 30-49:🔴 AI 味很重,需要大幅改写
- 0-29:🔴 典型 AI 输出,几乎需要全部重写
## 💡 改写原则
1. **口语优先**:书面语和口语的边界取决于目标风格,但默认偏口语
2. **短句优先**:AI 爱写长句,人类思维是短句跳跃的
3. **有态度**:加入个人观点、偏好、情感,不要中立客观
4. **不规则**:打破对称结构,让段落长短不一
5. **具体化**:把抽象描述替换为具体细节
6. **适当留白**:不需要把每个点都说透,让读者自己体会
## 版本历史
- **v1.0.0** (2026-05-20) — 初始版本,8 大类检测规则,3 种使用模式
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