AI 味检测
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_b2ed7aff/ai-detector-new。
技能介绍
要解决什么问题
审稿、投稿或对外发布前,你往往想知道一段文字是不是「AI 味」太重:不是玄学感觉,而是可量化的 AI 率、能指到句子的可疑点,以及能不能按规则改到更像人写。本技能面向整篇长文,把检测、报告和可选的人工化改写串成一条流水线,而不是只给一个笼统分数。
技能如何工作
- 收文:粘贴文本、指定路径,或读取你刚生成的文档,写入工作区临时输入文件;空内容或文件不存在会直接中止。
- 跑引擎:直接执行
scripts/detect_ai.py(不必把脚本读进上下文),推荐加-v;得到ai_score、等级(A~F)、四维度breakdown(词汇 / 句式 / 结构 / 风格)以及suggestions可疑点列表。 - 出报告:把 JSON 结果整理成可读检测报告,按类别展示原文片段与修改方向。
- 可选改写:你确认后,先读
references/ai_patterns.md里的词汇替换与句式策略,再逐段改:替换 AI 高频词、打破模板句、混排长短句、删空洞副词、被动改主动;每条给出修改前 → 修改后、思路与优化点,产出保存为_humanized.txt。 - 可选复检:对改写稿再跑一遍检测,对比修改前后 AI 率。
边界与注意
- 纯英文:脚本会识别语言并用英文特征库,流程不变。
- 过短文本(< 100 字符):样本不足,结果仅作参考。
- 脚本失败(Python 环境、编码、依赖):会把完整错误信息返回并中止。
- 只要报告、不改写:可以停在第三步,不生成 humanized 产出物。
使用场景
- 技术博客或教程定稿前,对全文执行检测,按 `suggestions` 里的类别与 severity 逐条安排改稿。
- 用大模型起草的营销或说明长文,确认改写后读取 `ai_patterns.md`,逐段人工化并写入 `_humanized.txt` 再可选复检。
- 对外投稿或客户交付前,需要向审稿方展示 A–F 等级及词汇、句式、结构、风格四维度 `breakdown`。
- 英文长文发布前,由脚本自动识别语言并套用英文特征库,走完检测、报告与可选改写同一流程。
适合人员
- 负责对外文案终审的内容编辑,要把「AI 味」落到具体句段与修改建议,而不是口头描述。
- 习惯 LLM 出初稿再手改的技术写作者,发布前需要修改前后 AI 率与逐条对比说明。
- 运营公众号或专栏的负责人,遭遇平台或读者质疑机生成内容时,需要可引用的检测报告。
- 维护英文文档或博客的译者/技术传播,定稿环节要对长文做检测并在必要时走人工化流水线。