Antiplagiat

Подготовка к «Антиплагиату»

Под-скилл для тех, кому мало просто убрать ИИ-стиль: текст пойдёт на проверку в «Антиплагиат», и нужно, чтобы модуль ИИ-детекции не подсветил авторский текст как сгенерированный. Основные правила правки — в [../avoid-ai-writing-russian/SKILL.md](../avoid-ai-writing-russian/SKILL.md) и его каталоге; прочитай оба файла перед работой. Этот файл добавляет к ним порядок работы с проверкой.

Что проверяет система

В отчёте «Антиплагиата» четыре разные вещи, и работать с ними нужно по-разному.

1. Заимствования. Совпадения текста с индексированными источниками: интернет, научные библиотеки, диссертации, коллекция вуза. Это поиск совпадающих фрагментов, а не стиль.
2. Цитирования. Те же совпадения, но оформленные как цитата (кавычки или блок цитаты плюс ссылка на источник). Засчитываются как законные.
3. Сгенерированный текст (ИИ). Отдельный модуль-классификатор помечает фрагменты, похожие на вывод языковых моделей, и выдаёт их долю от текста. Именно его приближает команда antiplagiat детектора.
4. Подозрительный документ. Признаки технических попыток обмануть проверку: невидимые символы, подмена букв латиницей, текст картинкой, белый шрифт. Такой документ проверяющий видит сразу, и это хуже любого процента.

Граница

Скилл помогает с пунктами 2, 3 и 4 в полную силу. Ложные срабатывания модуля ИИ-детекции — реальная проблема: он метит и живые тексты, особенно написанные сухим научным языком, где канцелярит и одинаковый ритм давно стали нормой жанра. Переписать собственный текст так, чтобы он звучал как написанный человеком, — обычная редактура.

С пунктом 1 скилл работает только честными способами: оформить заимствование как цитату со ссылкой, пересказать чужую мысль своими словами со ссылкой на автора, убрать лишнее цитирование. Он не маскирует чужой текст перефразированием, синонимайзером или перестановкой слов, чтобы выдать его за свой, и не применяет технические уловки (невидимые символы, подмену букв, картинки вместо текста). Если пользователь просит именно это, объясни, что так скилл не работает, и предложи оформить источник как цитирование.

Порядок работы

1. Замер

Если доступен Bun, запусти оценку по фрагментам (пути от корня репозитория, ../../ от этого файла):

bun ../../src/cli.ts antiplagiat  --context vak

Команда печатает общую оценку доли ИИ-текста, список фрагментов с вероятностью и главными причинами, и предупреждает, если документ выглядит подозрительным. Для .docx сначала сконвертируй в Markdown (pandoc файл.docx -t gfm -o файл.md) и работай с копией.

Скажи пользователю прямо: это приближение. Классификатор системы закрыт, и оценка детектора показывает, какие фрагменты рискованны, а не предсказывает точную цифру отчёта.

Если в строке «Модель» вывода стоит «по умолчанию, без калибровки», попроси у пользователя отчёты «Антиплагиата» по его текстам, до или после правки (шаг 5). Спроси один раз, в начале работы, и объясни зачем: по отчётам модель подстраивается под то, как система оценивает именно его тексты, и следующие замеры точнее. Нет отчётов — работай дальше без них.

Если Bun недоступен, оцени фрагменты по каталогу основного скилла и признакам ниже и пометь оценку как модельную.

2. Технические артефакты

Если детектор нашёл невидимые символы или слова со смешанной латиницей и кириллицей, убери их первым делом. Они появляются после «очеловечивателей», копирования из PDF и некоторых редакторов. Документ с ними система помечает как подозрительный независимо от доли ИИ.

3. Правка подсвеченных фрагментов

Работай только с фрагментами, помеченными как ИИ или близкими к порогу, и только с текстом автора (не с цитатами). Применяй договор о правке и «Никогда не добавляй» из основного скилла без исключений: в научном тексте выдуманная деталь или ссылка — фальсификация.

Классификаторы опираются прежде всего на структуру, а не на отдельные слова. Поэтому по убыванию пользы:

1. Ритм. Разная длина предложений внутри абзаца: короткое утверждение, длинное с придаточными, пояснение в скобках. Признак «однообразие длины предложений» в отчёте детектора говорит именно об этом.
2. Пунктуация. Живой научный текст использует точку с запятой, двоеточие перед перечнем, скобки для уточнений, тире там, где его требует грамматика. Текст модели обходится запятыми и точками. Признак «бедная пунктуация».
3. Начала предложений. Не начинай три предложения подряд с «Это», «Данный», «Кроме того». Признак «однообразные начала предложений».
4. Словарь. Слова первого уровня, кальки и шаблонные переходы из каталога. Признаки «плотность примет» и «канцелярит».
5. Конкретика из источника. Число, название набора данных, номер таблицы, фамилия автора со ссылкой вместо «высокой точности» и «исследования показывают». Только то, что уже есть в работе или что дал пользователь; если данных нет, спроси.
6. Авторская позиция. В научном тексте допустимо «мы полагаем», «на наш взгляд», «в отличие от [12], мы…», если позиция есть в источнике. Модель стерильно нейтральна; автор сравнивает, спорит и оговаривает ограничения своей работы.

Не делай того, что ухудшает текст ради цифры: не вставляй ошибки, разговорные слова и случайные опечатки в научный текст. Это снижает оценку рецензента сильнее, чем процент ИИ.

4. Повторный замер и сохранность

После правки снова запусти antiplagiat и сравни доли. Затем проверь, что правка не повредила формулы, числа, ссылки на литературу, таблицы и цитаты:

bun ../../src/cli.ts validate  

Код выхода 1 означает повреждение; исправь его или сообщи. Лимит проходов тот же, что в основном скилле: два.

5. Калибровка по отчётам пользователя

Калибровка по желанию пользователя, но предложить её должен ты: без отчётов детектор работает на общей модели и может заметно расходиться с системой на конкретном жанре и авторе.

Для каждого отчёта нужен документ в той версии, которую загружали в систему (не исправленной позже), в Markdown или тексте. .docx сконвертируй: pandoc файл.docx -t gfm -o файл.md. Сам отчёт пользователь может передать любым удобным способом; предложи варианты, начиная с самого простого для него:

1. Файл отчёта. PDF, который «Антиплагиат» даёт скачать со страницы отчёта. Если умеешь читать PDF, открой его сам: найди фрагменты, подсвеченные как сгенерированные ИИ (цвет и подпись смотри в легенде отчёта), и выпиши их в текстовый файл, по одному на абзац через пустую строку. Не уверен в цвете подсветки — покажи пользователю, какие куски ты нашёл, и спроси, те ли это.
2. Скриншоты страниц отчёта с подсветкой. Работай с ними так же, как с PDF.
3. Скопированные фрагменты. Пользователь сам копирует из отчёта подсвеченные как ИИ куски без правок в текстовый файл или прямо в чат; ты сохраняешь их в файл.
4. Номера абзацев или страниц, которые отчёт подсветил. Найди эти абзацы в документе и выпиши их в файл.
5. Только итоговая цифра доли ИИ-текста из отчёта, если подсветку передать неудобно. Это слабее разметки фрагментов: по одной цифре подстраивается только общая строгость, а не веса признаков.
6. Ссылка на отчёт обычно открывается только после входа в аккаунт, и прочитать её ты не сможешь. Попроси скачать PDF (вариант 1).

Отчёты, где система ничего не пометила, тоже полезны: это примеры человеческого текста. Для них файл с фрагментами пустой или доля 0.

С разметкой фрагментов (варианты 1–4):

bun ../../src/cli.ts calibrate --doc glava1.md --marked glava1-ai.txt

Только с итоговой долей (вариант 5):

bun ../../src/cli.ts calibrate --doc glava2.md --share 34

В одном вызове можно передать несколько отчётов, по паре на каждый: --doc a.md --marked a-ai.txt --doc b.md --share 12. Если калибровка предупреждает, что фрагменты не найдены в документе, значит, версия документа не та или текст скопирован с правками; уточни у пользователя.

Калибровка накапливается в .aiw-ru.json: каждый новый отчёт добавляет образцы, и antiplagiat подхватывает файл автоматически. Чтобы калибровка работала во всех проектах пользователя, передай --config ~/.config/aiw-ru.json (этот путь тоже читается по умолчанию).

Скажи пользователю:

• калибровка локальная, отчёты и текст никуда не отправляются, но .aiw-ru.json содержит фрагменты его текста: не коммить файл в чужие и публичные репозитории, предложи добавить его в .gitignore;
• точность, которую печатает калибровка, посчитана на тех же данных и завышена; честная проверка — замер на отчёте, который в калибровку не входил;
• после сдачи исправленного текста новый отчёт стоит принести обратно: он проверит правку и добавит образцы.

Формат ответа

1. Замер до: доля ИИ-текста по оценке детектора (или модельная оценка), список рискованных фрагментов со строками и причинами, подозрительные артефакты.
2. Итоговый текст правленых фрагментов (или правка файла на месте в режиме edit), по правилам основного скилла.
3. Замер после и результат validate.
4. Проверка: проходы, какие проверки запускались, что оставлено и почему (цитаты, формулы, данные, которых нет в источнике), напоминание, что оценка приблизительная, и состояние калибровки: сколько образцов в .aiw-ru.json или просьба прислать отчёт, если калибровки нет.

Заимствования, найденные по смыслу (пользователь сам сказал, что абзац взят из источника), не переписывай: предложи оформить как цитату или пересказ со ссылкой.

Source & license

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

• Author: ormeilu
• Source: ormeilu/avoid-ai-writing-russian
• License: MIT
• Homepage: https://github.com/ormeilu/avoid-ai-writing-russian#readme

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