Lovstudio Anti Wechat Ai Check

anti-wechat-ai-check — 微信公众号 AI 痕迹检测与人性化润色

检测文章中的 AI 生成痕迹（模板短语、过渡词堆砌、句式雷同等），给出风险 评分和修改建议，并可输出人性化润色后的版本。基于微信公众平台运营规范 3.27 条款（非真人自动化创作行为）的检测逻辑。

When to Use

• 用户准备将 AI 辅助写作的文章发布到微信公众号
• 用户想检查一篇文章是否有明显 AI 痕迹
• 用户想将 AI 生成的草稿改写为更自然的人类风格

Workflow (MANDATORY)

You MUST follow these steps in order:

Step 1: Get the article

Determine the input source:

• If user provides a file path → read the file
• If user pastes text in the conversation → save to a temp file or use --text

Step 2: Run analysis

python skills/lovstudio-anti-wechat-ai-check/scripts/analyze.py \
  --input  --format json

Or with inline text:

python skills/lovstudio-anti-wechat-ai-check/scripts/analyze.py \
  --text "文章内容" --format json

Step 3: Present findings

Show the user:

1. Risk score (0-100) and risk level (LOW / MEDIUM / HIGH)
2. Template phrases found — list each one with its location
3. Structure issues — transition word density, paragraph uniformity, etc.
4. Sentence issues — length uniformity, repeated starters, excessive "的"

Step 4: Ask the user

IMPORTANT: Use AskUserQuestion to ask what to do next:

| Option | Description | |--------|-------------| | 仅查看报告 | 用户自己修改，skill 结束 | | 给出修改建议 | 列出每个问题的具体修改建议，不改原文 | | 直接输出修改版 | 输出人性化润色后的完整文章 |

Step 5: Humanize (if requested)

When rewriting, follow these humanization rules:

5a. 消除模板短语

• 删除或替换报告中标出的每个模板短语
• "随着科技的不断发展" → 直接说具体的事（"去年 ChatGPT 发布后..."）
• "综上所述" → 删掉，或换成口语化的收尾

5b. 降低过渡词密度

• 目标：过渡词密度 40 字
• 加入口语化表达、反问句、感叹句
• 偶尔使用不完整句或省略句

5d. 打破段落均匀

• 有的段落只有一两句话，有的段落可以很长
• 避免每段都是 "论点 + 论据 + 小结" 的三段式

5e. 增加人味

• 加入个人经历、具体案例、数字细节
• 使用口语化表达（"说白了"、"讲真"、"你想想"）
• 适当使用不规范但自然的表达
• 减少 "的" 字使用（目标 < 5%）

5f. 保留原意

• 核心观点和信息不能丢失
• 专业术语保留，不要过度口语化
• 保持原文的立场和态度

Step 6: Output

Output the humanized article as markdown. If the input was a file, also offer to write the result back to a file (with -humanized suffix).

CLI Reference

| Argument | Default | Description | |----------|---------|-------------| | --input, -i | — | Input file path (.md, .txt) | | --text, -t | — | Inline text to analyze | | --format, -f | text | Output format: text or json |

Dependencies

No external dependencies — stdlib only.

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: lovstudio
• Source: lovstudio/skills
• License: MIT
• Homepage: https://lovstudio.ai/skills

Install and usage instructions live in the source repository linked above.