unslop AI 写作腔清理器

问题背景

当AI辅助撰写的技术文档、博客草稿准备提交或发布时，常会残留典型的AI写作痕迹：空洞的过渡词、机械的排比句式、缺乏信息密度的套话。部分技能依赖agent在生成阶段主动规避这些表达，但生成质量受模型状态影响，难以稳定控制。尤其当内容需通过CI流水线自动校验时，缺乏一个确定性的后处理关卡来兜底。

工作原理

unslop定位为命令行工具，采用管道式后处理流程：输入文本通过标准输入传入，经过规则匹配与替换后，从标准输出返回清理结果。核心能力是提供--deterministic模式，确保相同输入始终生成完全一致的输出，适合在CI环境或commit hook中作为质量门禁。

关键步骤包括：

• 通过管道将任意命令的输出接入unslop，例如将草稿文件内容传入清理
• 在提交流程或CI步骤中集成，对生成内容执行自动清理与校验
• 结合其他写作指导类技能，在生成阶段提供指引，在后处理阶段执行兜底

适用边界

该工具仅针对散文文本，不适用于源代码、JSON或结构化数据。清理过程基于固定规则，无法检测事实错误或内容深度问题，部分替换可能因上下文差异影响语义，发布前需人工复查。默认模式可能调用LLM API，处理敏感文件时建议使用--deterministic模式，该模式完全在本地执行，不发起网络请求。