蒸馏自 @human-writing、slopbuster、humanizer 三个 skill 的核心规则。
去 AI 味只是一半。去完之后的文字如果无菌、无观点、无节奏,同样一眼就能看出是 AI 改过的。目标是替换,不是删除。
--mode code)--mode academic)@doc-gen)正确用法:对一篇 ATA 技术分享稿做两次 pass 去 AI 味重写 输入: 一篇 2000 字的技术文章,包含"革命性"、"赋能开发者"、"无缝集成"等 AI 痕迹 Pass 1: 去掉 12 个 AI 词汇、5 个意义膨胀、3 个 copula 回避 Pass 2: 发现残留痕迹(均匀句长、无观点),注入节奏变化和具体感受 结果: 评分从 3.2/10 提升到 8.1/10
错误用法:只做 Pass 1 不做 Pass 2 Pass 1 去掉 AI 模式后,文字变得干净但无菌——均匀句长、中立陈述、完美结构 这种"无菌文"和 AI slop 一样容易被识别,只是被不同的检测器识别 MUST 做两次 pass,NEVER 只做一次
text
/deslop <file> # 标准深度,自动检测语言
/deslop <file> --score-only # 只评分,不重写
MUST 按以下 4 步执行,NEVER 跳过 Pass 2(跳过 = 产出无菌文,同样一眼能看出 AI 改过)。如果不确定某个改动是否合适,保留原文并标注,让用户确认。
text
Step 1. 诊断 — 读全文,按模式清单标注所有 AI 痕迹,给原始评分
Step 2. Pass 1 — 去模式:逐条消除标注的 AI 模式,保留事实和论证
Step 3. Pass 2 — 注灵魂:问"这还像 AI 写的吗?",列出残留痕迹,再改一遍
Step 4. 评分 — 给最终版评分,输出变更日志
Pass 2 是关键。Pass 1 去掉 AI 模式后,文字往往变得干净但无聊——均匀的句长、中立的陈述、完美的结构。这种"无菌文"和 AI slop 一样容易被识别,只是被不同的检测器识别。
Do not add new content that doesn't exist in the original. Do not inject opinions the author didn't express. Avoid over-correcting formal technical writing into casual blog tone.
每个命中扣 3 分。在中文技术写作中最常见的:
#模式典型表现修复1AI 词汇delve, tapestry, landscape(抽象), interplay, foster, garner, pivotal, showcase, underscore换成普通词。"showcase" → 去掉,句子本身就在展示2意义膨胀"marks a pivotal moment", "is a testament to", "setting the stage for"说具体发生了什么。不加评价3Copula 回避"serves as", "stands as", "functions as", "operates as"用 "is"。信任简单动词4负面并行"It's not just X, it's Y", "Not merely A, but B", "goes beyond X to Y"直接说 Y。跳过 "not X" 的铺垫5-ing 伪分析"highlighting...", "showcasing...", "ensuring...", "reflecting..."砍掉。如果解释有价值,写成独立句子并加来源6推广语言"vibrant", "groundbreaking", "nestled", "breathtaking", "stunning"换成具体描述。什么让它 "groundbreaking"?说那个7聊天残留"I hope this helps!", "Let me know if...", "Great question!"删除
每个命中扣 2 分:
#模式修复8模糊归因"experts argue", "studies show", "industry reports suggest" → 点名,否则删掉9三的规则强制凑三个 → 有几个写几个10同义轮换同一个事物换 3 种叫法 → 选一个用到底11虚假范围"from X to Y" 但 X、Y 不在同一刻度上 → 列出实际内容12公式化挑战"Despite X... continues to thrive" → 说具体挑战和具体应对13过度 hedging"could potentially possibly" → 说 "may" 或直说14通用结尾"the future looks bright", "exciting times ahead" → 给具体下一步15em dash 过度一段 3+ 个 em dash → 用句号或逗号16粗体过度机械地加粗关键词 → 只在真正需要强调时用17竖列表带粗体标题- **X:** description 格式 → 写成段落,或用简单列表18权威伪装"the real question is", "at its core", "what really matters" → 直接说19路标预告"let's dive in", "let's explore", "here's what you need to know" → 删,直接开始20断裂标题标题后跟一句话重述标题 → 删重述,直接进入内容
单独看每段都没问题,放在一起就暴露了。每个命中扣 1.5 分:
#模式表现修复21重复定位语同一个卖点("不是框架"、"只管执行层")出现 3+ 次第一次说清楚,后面用短指代("harness"、"这套东西")22平行段落结构连续 3+ 段使用完全相同的展开模式(每段都是"场景→根因→方案")至少一段打破模式——有的只说问题不给方案,有的从方案倒推问题23自问自答过密连续 3+ 个"X?Y。"句式("代价是什么?文件 I/O 慢。")每 500 字最多 1 个自问自答,其余改成陈述24段末格式化引用每段末尾都是 "→ Pattern X.Y Name" 或 "详见 §3.2"有些自然过渡到方案,有些就停在问题上25情感平坦全文零个人感受、零犹豫、零意外至少 2-3 处注入真实反应("第一次遇到时很恼火"、"解法朴素到有点丢人")26解说员语气每个概念都按"是什么→为什么→代价"三段展开有些只说结论不解释,有些深入展开,节奏不均匀
这些模式是 Pass 1 无法检测的——需要在 Pass 2 用全文视角扫描。单段去 AI 味之后如果全文结构仍然对称,整篇文章照样一眼 AI。
模式典型修复四字堆砌"高效协同、智能赋能、敏捷迭代"每个四字词展开成具体的事被动过多"已被成功实施"、"已被采纳""我们把 X 降到了 Y"、"团队选了方案 B"无意义总分总"下面从三个方面...综上所述..."直接说最重要的,其他自然带出过度谦虚"一些微小的尝试"、"抛砖引玉"实事求是。做了什么就说什么过度热情开头"我们很高兴地宣布..."、"我们激动地分享..."直接说做了什么,因为什么企业套话"赋能开发者"、"最佳实践"、"无缝集成"说具体做法
去完模式后做两层检查:
句级(逐段):
篇级(全文鸟瞰): 这层是 Pass 2 最容易漏的
场景定位证据优先级技术分享懂行的同行代码示例 > 性能数据 > 真实案例愿景方案有实践支撑的建设者前后对比 > 真实案例 > 回应质疑教程犯过错的过来人可运行示例 > 预期输出 > 常见坑
技术文章的灵魂是技术本身——代码、数据、架构图、失败案例。不是语气和情绪。
如果用户提供了自己的写作样本,先分析:
然后用样本的模式替换 AI 模式,而不是用通用的"人味"替换。
禁用替代革命性/颠覆性说具体改变了什么赋能/empowering说具体让谁能做什么无缝/seamless说具体集成步骤前沿/cutting-edge说具体用了什么技术最佳实践说具体做法驱动创新说具体创新了什么释放潜力/unlock说具体获得了什么能力范式/paradigm说具体方法协同/synergy说具体怎么配合
分段含义0-3明显 AI(多个 Tier 1 命中,机械结构)4-5AI 痕迹重(有人味但需要大改)6-7混合(可能 AI 可能人,缺强烈声音)8-9像人写的(自然声音,极少模式残留)10和熟练写手无法区分
text
原始评分: X/10
模式: text | 深度: standard
--- PASS 1 重写 ---
[去模式版本]
--- 残留 AI 痕迹 ---
- [简要列出]
--- PASS 2 最终版 ---
[注入灵魂版本]
最终评分: Y/10
变更日志:
- 删除了 N 个 hedging 短语
- 替换了 N 个 AI 词汇
- 修复了 N 个结构模式
- 加入了 N 个具体示例
发布前逐条过:
@doc-gen 文档生成 | @deep-research 调研报告 | @human-writing 中文写作参考
references/full-pattern-catalog.mdreferences/writing-patterns-zh.mdreferences/tone-guide.md