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Claude Code and agent skill by dama-cyber/distilled-novel-toolbox

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网文反AI检测与风控。当用户需要了解AIGC检测原理、降低AI文本被识别率、了解平台AI检测政策、设计混合创作模式时触发。覆盖检测技术原理、绕过策略、平台政策、混合创作模式(AI+人工改写双盲测试仅29%识别率)。

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SKILL.md

反AI检测与风控

Purpose

提供AIGC检测的技术原理与应对策略,帮助作者了解各平台AI检测政策,设计合规的混合创作模式,在AI辅助与原创性之间找到平衡。

When to Use

  • 用户需要了解AIGC检测原理
  • 用户需要降低AI文本被识别率
  • 用户需要了解平台AI检测政策
  • 用户需要设计AI+人工混合创作流程

Instructions

AIGC检测技术原理
核心检测指标(200+项)
  1. 词汇多样性指数:AI文本词汇多样性偏低
  2. 句长变异系数:AI文本句长过于均匀
  3. 概念跳跃频率:AI文本概念过渡过于平滑
  4. 困惑度(Perplexity):AI文本困惑度偏低
  5. 一致性分析:AI文本风格一致性过高
  6. 信息密度均匀度:AI文本信息密度过于均匀
  7. 连接词频率:AI文本过度使用连接词
  8. 情感波动幅度:AI文本情感波动过于平缓
检测方法
  1. 统计特征分析:分析文本的统计特征
  2. 语言模型指纹:检测AI模型的输出特征
  3. 水印技术:AI生成文本可能包含隐形水印
  4. 风格一致性检测:检测文本风格是否过于一致
  5. 多维度综合判定:综合多项指标进行判定
绕过策略
分层处理策略

词汇层替换:

  • 将AI偏好词汇替换为同义但更自然的词汇
  • 增加口语化词汇和语气词
  • 使用不常见但准确的词汇

句式层变换:

  • 打破AI的句式模式
  • 增加句长变化
  • 插入碎片句和不完整句
  • 使用倒装、反问等特殊句式

段落层重组:

  • 打破AI的段落结构
  • 增加突兀的转折
  • 调整信息密度分布
  • 插入个人化的思考片段

风格层注入:

  • 注入个人写作风格特征
  • 增加不规则的写作习惯
  • 引入独特的表达方式
  • 添加"不完美"的写作痕迹
平台AI检测政策
晋江文学城
  • 已发布《关于AI辅助写作使用、判定的试运行公告》
  • 要求作者对AI辅助使用情况进行标注
  • 对AI生成内容占比高的作品进行标记
  • 检测方式:AI审核+人工审核
起点中文网
  • 对AI辅助写作持谨慎态度
  • 要求作者声明AI使用情况
  • 对AI生成占比高的内容可能影响推荐
  • 检测方式:技术检测+读者举报
番茄小说
  • 对AI辅助写作相对宽松
  • 但对纯AI生成内容有限制
  • 检测方式:技术检测
飞卢小说
  • 对AI辅助写作相对宽松
  • 关注内容质量而非生成方式
  • 检测方式:较少主动检测
2026年9月1日起
  • 《生成式AI服务管理办法》正式施行
  • 纵横中文网、七猫已要求作者对生成式AI使用情况进行标注
  • 各平台逐步加强AI内容管理
混合创作模式

AI生成 + 人工改写(推荐模式):

  • AI生成初稿(占40-60%)
  • 人工改写润色(占40-60%)
  • 双盲测试识别率仅29%(vs 纯AI生成83%)

操作流程:

  1. AI生成章节初稿
  2. 人工通读,标记AI痕迹明显的段落
  3. 对标记段落进行深度改写
  4. 全文通读,确保风格统一
  5. 添加个人化的细节和表达
  6. 最终检查,确保无AIGC特征
AI痕迹检测指南
五大AI特征模式

内容模式:

  • 对重要性、影响和宏大趋势的过度渲染("标志着""奠定了""深远影响")
  • 对知名度和媒体报道的刻意渲染(罗列媒体名,无具体引用)
  • 肤浅套路的"通过……展现……"式句尾分句("折射出""体现出")
  • 宣传性与广告式口吻("令人窒息的""充满活力的")
  • 模糊指代与含糊其辞("专家认为""行业报告显示")
  • 模板式的"挑战与前景"段落

语言与语法模式:

  • AI高频词汇与大厂黑话(赋能/闭环/打法/对齐/抓手/底层逻辑/赛道)
  • 避用"是""有"等简单谓语("作为……而存在")
  • 否定平行句式与双重对比("不仅是X,更是Y")
  • 三项式排比与列举的滥用
  • 同义词翻来覆去
  • 虚假关联("从X到Y"维度不统一)
  • 被动语态与无主语句
  • 虚假施动者("决定逐渐浮现")
  • 旁观者视角(上帝腔/讲师腔)
  • 戏剧化断句
  • 设问句与修辞铺垫
  • 公式化陈词滥调
  • 应避免的句首词(疑问词开头、"所以"段落开头)

格式与排版样式:

  • 滥用破折号(—)
  • 滥用加粗
  • 列表项"加粗+冒号"模板排版
  • 多余的表情符号

沟通与废话模式:

  • 交互式聊天废话("希望这能帮到你!")
  • 知识库截止免责与猜测填充
  • 谄媚与迎合的语气
  • 刻意的强调语气与表演式强调
  • 说教而非展示
  • 删掉"金句"

填充与对冲:

  • 冗余的填充性词组
  • 过度对冲与和稀泥("可能/也许/某些/潜在"堆叠)
  • 空泛积极的结尾
  • 滥用连字符词组
  • 伪造权威感("从根本上说""真正的问题是")
  • 指路标志与多余预告
  • 零碎的过渡性单句段落
误报防护(哪些不要误判)

一个优秀的人类作家可能会很自然地写出上述某些模式。在判定前务必进行常识判断:

  • 完美的语法和一致的文风:许多人类作者是专业写作人员
  • 混杂了口语和书面语:在技术人员、年轻作者中非常普遍
  • "平淡"或"机械"的行文:单纯的枯燥只是普通的人类干瘪写作
  • 正式或学术性的词汇:AI只过度使用特定华丽辞藻,不要强行简化所有有深度的词
  • 信件式的问候和落款:比ChatGPT早诞生了几个世纪
  • 孤立出现的过渡词:"此外""然而"等只有在被大量堆砌时才像AI
  • 单独的破折号:许多编辑和记者习惯使用破折号
  • 未注明来源的主张:互联网上绝大多数文本都没有注明来源

核心原则: 寻找的是"特征群",而不是孤立的单个词。只出现一个破折号说明不了什么;但如果破折号与"三项式排比"、"历史的织锦"以及"面临挑战但前景光明"堆在一起,就是AI写作无疑。

人类写作的标志(务必保留)

遇到以下迹象时尽量不要改动——它们是活生生的人类写作证据:

  • 非常具体、独特、难以凭空捏造的细节:真实的门牌号、奇怪的引言、"那个在我看牙医的地方楼上工作的律师"
  • 复杂的纠结情感与未决的张力:"我觉得这事儿大部分是好的,但总有些地方让我觉得别扭"
  • 带有时代感和特定圈子属性的玩梗:只有特定年份、特定圈子里才懂的黑话或内部笑话
  • 作者自己能给出合理解释的第一人称选择
  • 句式长度错落有致:真正的写作会交替使用极短和极其绵长的句子
  • 真实存在的题外话、插入语或自我纠正:"(我总想在这里用'几乎'这个词……)"
  • 在2022年11月30日之前创建的内容:早于ChatGPT发布日期的,几乎全是人类写的
快速检查表

在提交文本前,对照以下各项排查:

  • 是否有副词?全部删掉(尤其"地"字修饰词)
  • 是否有被动语态?找出动作执行者
  • 是否有无生命事物做施动动作?指出具体的人
  • 句子是否以疑问词("如何""什么""为什么")开头?重新调整句式
  • 是否有"这里是/以下是……"等垫话开场?直接切入主题
  • 是否有"不是X,而是Y"的对比?直接陈述Y
  • 是否连续三个句子长度相同?打破其中一个句子的结构
  • 文本中是否有破折号(—)?全部移除
  • 是否有含糊的陈述("其影响是深远的")?指出具体影响
  • 是否有旁观者视角?将读者带入具体场景
诊断输出模板

做文本风险诊断时必须按以下格式输出,避免只给泛泛清单。

字段写法
置信度高/中/低,只在出现3个以上互相支撑的特征时给高
特征群证据列出具体原句和对应特征,不引用不存在的检测结果
误报检查标出应保留的人类痕迹,如具体细节、个人口吻、真实瑕疵
改写优先级先改模板升华和空泛表达,再改句式节奏,最后调词
政策提示区分平台已知规则、经验判断和需要复核的部分
输出动作给出3条以内最高收益改法,必要时附一段改写示例

示例结论:中置信度。文本同时出现“不是X而是Y”、空泛未来展望和无具体证据的宏大判断,但没有足够样本判断全文风格。先删除升华句,再把抽象判断改成角色动作或具体事件。

Execution Protocol

  1. 先判断用户要做的是原理解释、平台政策查询、文本风险诊断,还是混合创作流程设计。
  2. 做文本诊断时只按“特征群”判断,不因单个词、单个破折号或单句整齐就下结论。
  3. 给出建议时优先使用合规的混合创作、人工改写、标注与质量控制流程。
  4. 涉及平台政策时,区分已知规则、经验判断和需要用户自行核对的最新政策。
Workflow Branches
用户目标先做什么输出重点
原理解释解释统计特征、模型指纹、风格一致性不把检测说成单一关键词匹配
文本诊断使用诊断输出模板,先判置信度证据、误报检查、改写优先级
平台政策区分已知规则和需复核信息给保守写法和标注建议
混合创作设计AI初稿、人工改写、风格统一、复查每一步产物和质量标准
改写请求联动 novel-polishing 的39条规则输出最终稿,不承诺检测结果

如果用户同时问多个目标,先处理文本诊断,再给流程建议;不要在没有文本的情况下判断风险高低。

Specificity Boundaries
场景必须具体到不要做
平台政策平台名、已知规则、需复核点、保守写法不要说“平台都差不多”
文本诊断原句、特征群、置信度、误报点不要只列AI特征清单
混合创作AI负责什么、人工改什么、复查什么不要只说“AI加人工”
改写建议改写优先级和一段示例不要承诺检测通过
原理解释统计特征、风格一致性、模型指纹的区别不要把检测简化成敏感词

政策类回答固定结尾:平台规则会变,发布前复核作者后台、签约编辑通知或平台公告。这个结尾不是免责声明,而是执行步骤。

Failure Handling
触发条件处理动作
用户未提供文本先询问文本或平台,不直接给泛泛清单
平台政策可能过期明确标注“需复核”,不要伪造确定结论
文本只有单个AI特征判为低置信度,要求更多上下文
诊断与人类写作特征冲突优先保护具体细节、个人口吻和真实瑕疵
CHECKPOINT

最终输出前确认:是否选择了正确流程分支、是否说明判断依据、是否避免单点误判、是否写明置信度、是否做误报检查、是否给出可执行修改方向、是否保留作者个人痕迹。

Anti-Patterns
  • 不要承诺“保证过检测”或“百分百安全”。
  • 不要把平台政策说成不可变化的固定规则。
  • 不要把所有正式、流畅、语法正确的文本都判成AI。
  • 不要为了降低风险而抹掉作者的具体经历和独特表达。

Bundled Resources

  • references/index.md — 反检测索引
  • references/detection-principles.md — 检测技术原理与39条AI特征模式
  • references/bypass-strategies.md — 绕过策略详解
  • references/platform-policies.md — 平台政策汇总
  • references/mixed-creation-mode.md — 混合创作模式

Checklist

  • [ ] 了解目标平台AI检测政策
  • [ ] AI文本经过分层处理
  • [ ] 个人风格已注入
  • [ ] 混合创作比例合理
  • [ ] AIGC特征指标低于阈值
  • [ ] 按五大模式逐类排查AI痕迹
  • [ ] 确认无"特征群"误判人类写作

Security

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