这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
No AI Slop 是一个写作编辑技能，能在不改掉你个人声音的前提下，把草稿改得更清晰、更直接。它内置一份详细的规则清单，覆盖20多种常见AI写作模式（如"不是X而是Y"、空洞开场白、虚假深刻结尾等）和一串明确禁用的词汇（delve、leverage、robust 等）。它有两种工作模式：默认的编辑模式会返回修改后的全文加"改了什么"说明；检测模式只点名每处AI腔并引用原句，不猜测文本是否由AI生成。该技能以纯 SKILL.md 指令形式存在，无代码依赖，可在任何支持 Agent Skills 标准的客户端使用。
读取用户粘贴的草稿后执行两类操作。编辑模式：按规则做最小有效修改——删除禁用词、空洞限定语和填充短语，拆解二元对比、冒号式戏剧揭示、表面分析从句、假深刻结尾等20多种模式，改被动为主动、弱动词短语为直接动词，用具体事实替换抽象表述，最后输出完整修改稿和一段简短说明。检测模式：逐一引用命中的套路原文并给出简短修法，不重写、不打分、不判断是否AI所写。编辑完成后技能会自行对照 eval.md 中的检查项复核。若草稿、受众或目标不明，会先向用户提问。
- 经常用AI起草博客或 newsletter 的写作者，想发布前去掉明显AI腔的句子
- 内容编辑收到稿件后，想快速定位具体的AI套路而不直接改写
- 技术写作者希望草稿更直接有力，但不被改成千篇一律的"优化"文风
- 用 ChatGPT 写营销文案的运营者，需要把 "It's not X, it's Y" 之类的模板句替换成有实质内容的表述
- 想了解自己或团队文字中AI痕迹的具体证据（逐条引用），而非依赖AI检测器猜测
如何安装这个 Skill？
- 效果完全依赖模型主观执行，编辑质量无自动化保证，建议对重要文本人工复核','技能无中文写作规则，中文文本的 AI 味检测效果未声明','规则依赖 eval.md 同时存在于工作区，单独安装 SKILL.md 时自检步骤可能失败','无版本号与 changelog，更新不可追踪
- 本地文件系统
eval.md (self-check reference file in skills/no-ai-slop/)
方式一：在 ChatGPT、Claude Code、Codex 或其他编码代理中粘贴："Install the /no-ai-slop skill globally from https://github.com/petergyang/no-ai-slop"。方式二：用 npx 安装：npx skills add petergyang/no-ai-slop --skill no-ai-slop --global --yes。技能核心文件位于仓库 skills/no-ai-slop/SKILL.md。它也可作为 ChatGPT 插件使用（插件元数据在 .codex-plugin/plugin.）。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/petergyang/no-ai-slop.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/skills/no-ai-slop" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- /no-ai-slop (你的文字)
- /no-ai-slop is this slop? (你的文字)
- Draft an AI slop post about (话题)
编辑模式：发送 "/no-ai-slop (你的文字)"，技能返回修改后的全文和改动说明。检测模式：发送 "/no-ai-slop is this slop? (你的文字)"，技能逐条引用发现的套路。娱乐用法：让它"Draft an AI slop post about (话题)"生成讽刺性的AI腔文章。若无草稿或受众、目标不清，技能会先提问。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 规则具体可验证：20多种命名模式加禁用词表，逐条引用原文，而非笼统的"让文字更好"
- 明确以保留作者声音为前提，强调最小有效修改，避免把有个性的文字磨平
- 检测模式刻意不猜测是否AI所写，只给出可核验的模式证据，立场诚实
- 纯指令实现，MIT 许可，无运行时依赖，跨平台可移植性好
- 附带 eval.md 自检机制，编辑后自行复核
- 仓库未列出 GitHub topics，也没有公开的自动化测试套件（eval.md 是让模型自行对照的检查项，非独立测试代码）
- 仅提供英文规则和示例，对中文写作未说明是否适用
- 规则清单较长，长文编辑时可能改动幅度大，需人工复核"最小修改"是否真的最小
- 检测模式只点名套路，不提供类似AI检测器的量化评分，若你需要概率判断则不适用
- 效果完全依赖模型对文本规则的执行，不同模型/平台的改写质量可能不一致，来源未提供对比评测
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| No AI Slop 本页 | 59 · 推荐 | ★ 13k | 2 个月前 | MIT |
| Unslop 文风去AI味技能 | 49 · 谨慎使用 | ★ 12k | 6 天前 | Apache-2.0 |
| Humanizer 人性化写作技能 | 53 · 谨慎使用 | ★ 66k | 9 天前 | MIT |
| Beautiful Prose 写作风格规范 | 50 · 谨慎使用 | ★ 61 | 12 天前 | — |
| e2e 文档写作规范技能 | 54 · 谨慎使用 | ★ 12k | 6 天前 | Apache-2.0 |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
该技能为纯提示词编辑指令，无脚本、无网络请求、无外部副作用，不读取敏感数据，风险面极小；README 与 LICENSE 明确 MIT 授权。扣分：无版本化发布校验说明，publisher 未经验证，属未知而非可疑。
SKILL.md 指令自洽，工作流清晰（读取→识别→编辑→用 eval.md 自检→输出），eval.md 提供失败反馈路径。扣分：eval 检查高度主观（如'保持作者声音'），无自动化测试覆盖关键路径，静态审查不能验证执行效果，按锚点不得高于10。
触发条件明确：编辑（默认）与检测两种模式界定清晰，并声明不猜测 AI 作者身份等边界；要求缺稿时询问用户。扣分：无中文写作场景支持说明，规则以英文习语为主（em dash、英文口癖词表），边界声明依赖主观判断。
文档结构清晰：SKILL.md 规则、eval.md 自检、README 安装与用法、MIT 许可、CI 校验插件包。扣分：无版本号与 changelog，无明确维护责任与更新路径声明，eval.md 的存在在 SKILL.md 中仅一句提及，隐藏对工作区文件的依赖。
指令具体可操作，模式清单详细，What changed 输出格式明确，优于泛泛的'去 AI 味'提示。扣分：静态审查无法验证编辑质量，效果高度依赖模型主观执行，无代表性产出或第三方使用证据，按锚点不得超过7。
仓库提供 eval.md 自检清单与 CI（仅校验插件打包，不校验编辑质量），README 有演示视频链接但本次静态审查无法核实内容。扣分：无第三方执行证据，无独立可复现测试，证据类型单一，按锚点不得超过5。
点击维度查看打分理由
证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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