telagod/code-abyss/reducing-aigc-detection
Claude Code and agent skill by telagod/code-abyss
Trust tier 2
- community
Source check pending
Checking that the SKILL.md file is still in the repository.
Systematically reduce AIGC detection rates in academic papers (Chinese/English). Analyzes detection reports, identifies high-impact sections, applies multi-layer rewriting strategies preserving formatting/footnotes, and verifies results. Supports 维普/知网/Turnitin platforms.
Install
npx vskill@latest install telagod/code-abyss/reducing-aigc-detectionSKILL.md
降AIGC · reducing-aigc-detection
检测器追的是统计均匀性,反检测的本质是重新注入人类写作天然的 variance 和 imperfection。
何时使用
| 场景 | 使用 | 说明 | |
|---|---|---|---|
| AIGC 检测报告显示高于红线 | YES | 核心场景 | |
| 论文提交前预防性降 AI | YES | 不需要检测报告 | |
| 已有 AI 辅助写作的论文需要人性化 | YES | 最佳实践 | |
| 纯人工写作但误判率高 | YES | 可针对性微调 | |
| 想批量处理多份文件 | NO | 每篇需要定制化处理 |
核心原理
检测器三板斧
| 指标 | 含义 | AI 文本特征 | 人类文本特征 | |
|---|---|---|---|---|
| Perplexity(困惑度) | 文本可预测性 | 极低(<30) | 中高(60-120) | |
| Burstiness(突发性) | 句长变化幅度 | 极低,句长均匀 | 高,长短交替 | |
| Token 概率分布 | high-prob token 占比 | >85% | <70% |
平台差异
| 平台 | 特殊机制 | 关键应对 | |
|---|---|---|---|
| 维普 | 章节加权(摘要 1.8x,引言/结论 1.5x);拼接预警(风格断层 +10-15%) | 优先改摘要;全文风格一致 | |
| 知网 | 3.0+ 分析论证深度曲线;4.0 标注"结构工整度过高" | 制造浅→深螺旋节奏 | |
| Turnitin | 2025.8 可识别 humanizer 工具痕迹 | 不用洗稿工具,手动改写 |
执行流程
Phase 0: 侦察
- 读取检测报告 PDF(如有),提取各章节 AIGC 占比
- 如无报告,通读全文预判高风险段落
- 按 AIGC 率 x 章节权重 排序,确定改写优先级
Phase 1: 分级定策
| AIGC 率 | 策略 | 改动幅度 | |
|---|---|---|---|
| >80% | 整段重写 | 保留核心论点,彻底换表达 | |
| 40-80% | 重点改写 | 换骨架、注入个人经验、打碎并列 | |
| 20-40% | 局部手术 | 替换 AI 特征词、打断过渡链、加短句 | |
| <20% | 微调或不动 | 仅修复明显 AI 模板词 |
Phase 2: 改写执行
改写层级(按效果排序)
第一层:结构层(降 60-70%,最高优先)
- 消灭「N个方面:第一…第二…第三…」并列模板
- 打破「背景→分析→结论」标准三段论
- 制造论证深度不均匀:核心论点厚写,次要一笔带过
- 长短句交替:穿插 5-10 字短句与 30-40 字长句
- 加入自我修正轨迹:「最初以为…后来发现…」
第二层:词汇层(降 10-15%,配合第一层)
中文 AI 高频触发词黑名单(必须替换或删除):
英文 AI 高频触发词黑名单:
替换策略:不是换同义词,是换句式。「研究表明X」→ 引具体作者年份样本量。
第三层:内容注入(最难被检测)
- 加入个人研究细节、田野观察、实验意外
- 引用对立观点的具体文献
- 补充具体数据、数字、表格
- 增加口语化学术表达碎片
技术执行注意事项
docx 编辑策略:
| 段落类型 | 编辑方式 | 理由 | |
|---|---|---|---|
| 无脚注/无特殊格式 | replace_full_para() — 设 Run 0 新文本,清空其余 | 安全快速 | |
| 含脚注引用 [N] | Run 级替换 — 仅改非 superscript runs | 保留脚注 | |
| 含 bold/italic 段中格式 | Run 级替换或 XML 层编辑 | 保留格式标记 | |
| 含图表引用 | 仅改文字 runs,不动图表 XML | 防止引用断裂 |
python-docx 段落替换模板:
Run 级替换模板(保留脚注):
Phase 3: 一致性检查
改写后必须检查:
- 风格一致性 — 改过的段落与未改段落语气一致(维普拼接预警)
- 脚注完整性 — 所有 [N] 引用保留且对应正确
- 字数变化 — 改后总字数与原文偏差 <15%
- 信息完整性 — 原文核心论点、数据、引用全部保留
Phase 4: 验证
- 提取改后文本,人工通读
- 建议用户去检测平台复检
- 如仍超标,进入第二轮精修(优先改权重最高的剩余段落)
反模式(明确不能做的事)
| 操作 | 为什么无效 | |
|---|---|---|
| 仅做同义词替换 | 句式结构未变,知网 3.0 直接穿透,仅降 5-10% | |
| 只改标红段落不管上下文 | 风格断层触发维普拼接预警,反而加分 | |
| 用 humanizer/洗稿工具 | Turnitin 2025.8 已可识别工具痕迹 | |
| AI 改 AI 不换 prompt 策略 | 输出仍在 AI 分布内,等于原地踏步 | |
| 插入特殊 Unicode 字符 | 所有主流平台已修补 | |
| 中→英→中互翻 | 仅降 15%,且翻译腔本身可能触发 | |
| 越改越正式/书面 | 越规整越像 AI | |
| 先降查重后降 AI | 顺序错误——查重修改会引入新 AI 特征 |
高校红线参考
| 层级 | 典型要求 | |
|---|---|---|
| C9 / 顶尖 985 | <10-15% | |
| 211 院校 | 15-25% | |
| 普通本科 | 20-30% | |
| 硕博论文 | <=10% |
终极检查清单
- [ ] 全文句长分布有足够变化(不是均匀 15-25 字)
- [ ] AI 特征词已替换或删除(对照黑名单)
- [ ] 消灭了所有「N个方面:第一…第二…第三…」并列模板
- [ ] 摘要已改为非标准四段式(维普权重 1.8x)
- [ ] 注入了具体数据 / 真实案例 / 个人观察
- [ ] 全文风格一致(无拼接断层)
- [ ] 论证深度有自然的浅→深节奏变化
- [ ] 脚注引用完整保留
- [ ] 文档格式无损(字体、行距、页眉)
- [ ] 改后总字数偏差 <15%
输出骨架
Security
- Security scanPassed, 93 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryCheckingskills/reducing-aigc-detection/SKILL.md
Popularity
- Repository stars
- 231
- Repository forks
- 30
- 7-day trend score
- 27
Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.
Works with
Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
- Windsurf
- Codex
- Gemini CLI
- Cline
- Amp
- Roo Code
- Goose
- Continue
- Kilo Code
- Junie
- Trae
- OpenHands
- Qwen Code
- AI Agent
- Tabnine Chat
- Sourcegraph Cody
- Amazon Q
- Firebase Genkit
- Sweep
- Devin
- Phind
- Mentat
- Claude Desktop
- Aider
- GPT Pilot
- Plandex
- bolt.new
- v0
- Replit Agent
- Anse
- TypingMind
- BetterChatGPT
- LibreChat
- Warp AI
- Pieces
- Fig AI
Embed badge
[](https://verified-skill.com/skills/telagod/code-abyss/reducing-aigc-detection)