内容AI痕迹检测去AI化
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# 内容 AI 痕迹检测 · 去 AI 化 ## 你遇到的痛点 - 用 AI 写了篇稿子，读起来"很 AI"：全是"值得注意的是""综上所述""赋能""打造"，编辑一眼就嫌，读者秒划走。 - 不知道自己哪句露了 AI 马脚，逐句改又没方向，改完还是一股机器味。 - 破折号滥用、三段式套路、连接词堆砌……这些"AI 腔"自己看不出来，但平台和读者都敏感。 - 找人润色贵、等得久，日常大量内容根本改不过来。 ## 这个技能能做什么 内容 AI 痕迹检测 · 去 AI 化是一个**带真实代码的确定性程序**（非空壳），你只要上传文章，它就帮你做两件事并产出结构化结果： 1. **AI 痕迹检测**：识别 9 类 AI 写作特征——夸大象征、宣传腔、-ing 浅分析（套话）、模糊归因、破折号滥用、三段式、AI 词汇、否定排比、连接词堆砌，逐段给「命中特征 + 痕迹分」。 2. **去 AI 化改写**：规则化把 AI 稿改成真人叙事风——删填充词、换宣传腔、破折号转逗号、拆长句、抽象段补具体细节占位，**保留原意**，输出「修改版全文 + 逐段修改报告（原句/问题/改句）」。 核心是一个纯标准库 Python 程序（见 `examples/ai_trace.md`），**相同输入永远产出相同结果**，可本地跑、可测、可回归。 ## 四步出片（照做即得结果） **第一步：准备文章** ```bash # 支持 .txt / .md，段落间用空行分隔 ``` **第二步：跑检测+改写（核心指令）** ```bash python ai_trace.py rewrite 文章.txt ``` 程序输出： ``` # AI 痕迹检测 · 修改报告 > 共 3 段 ｜ 命中 AI 特征 10 处 ｜ 改写版见下方「修改版全文」 ``` **第三步：拿到修改版与报告** 默认打印到屏幕，也可落盘： ```bash python ai_trace.py rewrite 文章.md --output D:/out # 生成 ai_trace_report.md python ai_trace.py detect 文章.txt # 仅检测，不改写 ``` **第四步：人工润色定稿** 照报告里「原句/问题/改句」逐段过，重点补上〔具体细节占位〕里的真实例子，再发布。 ## 九维检测体系 | 维度 | 命中示例 | 改写动作 | |---|---|---| | 夸大象征 | 史诗级/里程碑/彰显 | 弱化措辞 | | 宣传腔 | 赋能/打造/构建/引领 | 换口语词 | | 套话浅分析 | 从某种意义上/综上所述 | 删除 | | 模糊归因 | 某种/某些/据说 | 给具体指代 | | 破折号滥用 | 单段≥2个—— | 转逗号 | | 三段式 | 首先/其次/最后 | 打乱结构 | | AI 词汇 | 值得注意的是/换言之 | 删除 | | 否定排比 | 不仅是…更是 | 转直述 | | 连接词堆砌 | 因此/然而/在此基础上 | 精简 | ## 输出报告字段 - **概览**：段数 / 命中特征处数 - **逐段对照**：原句 / 命中特征 / 改句 - **修改版全文**：去 AI 化后的成稿 ## 适合谁用 - 自媒体 / 公众号作者：AI 初稿去味，过编辑审、留住读者 - 学生 / 职场人：论文、汇报、邮件降 AI 率 - 文案 / 运营：批量内容去机器味，提转化 - 任何被说"写得像 AI"的人：先自查再改 ## ⚠️ 注意事项（必读） - **辅助去味，非定稿**：本工具基于关键词/正则做确定性重写，**无法覆盖所有语境**——某些「——」是合理强调、某些宣传腔是品牌口径，规则可能误伤；改写稿务必**人工润色定稿**。 - **补具体细节**：抽象段会标〔具体细节占位〕，请填入真实经历或数据，这是降 AI 率最关键的"真人感"来源。 - **检测=提示非定罪**：命中特征只是"疑似 AI 腔"信号，文学化表达也可能中招，结合上下文判断。 - **词表可扩展**：`DETECTION`（检测词）、`PROMO_MAP`（宣传腔映射）、`FILLER`（填充词）都是普通 Python 结构，按业务增删。 - **代码即文档**：完整源码在 `examples/ai_trace.md`，复制为 `.py` 即可跑，纯标准库无依赖。 ## 触发词 去AI味、AI痕迹、AI写作、改写、真人叙事、内容优化、文章、降AI率、免费、去AI化、AI检测、AI腔、机器味、值得注意的是、综上所述、赋能、打造、宣传腔、破折号、三段式、连接词、模糊归因、夸大象征、否定排比、套话、内容润色、文章改写、降重、人工润色、写作辅助、免费工具、开源、小红书文案、公众号排版 ## 文件清单 - `SKILL.md` — 本文件 - `examples/ai_trace.md` — 主程序完整源码（复制为 `ai_trace.py` 即可运行，纯标准库无依赖） - `examples/sample_article.md` — 样例文章（mock，含 AI 痕迹，用于自测） - `examples/usage.md` — 详细使用说明、特征表、排错与扩展 - `examples/example_output.md` — 真实示例输出（修改报告样本）
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