Aidetect
中文网文 AI 味量化检测与评分。当用户要给正文"打个 AI 味分/量化看看有多像 AI"、要知道"问题具体在第几句"、要查比喻密度/连续同句式/句长波动/段落分布/高频情绪词重复/极端词堆砌，或要在改稿前先定位 AI 味重灾区时使用。产出 AI 味指数(0–10)+八项指标实测+扣分定位清单。
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- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
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How agent discovery & health will work →About
AI 味量化检测器（aidetect）
deslop 告诉你"怎么改"，本技能告诉你"有多重、扣分在哪几项、问题在第几句"。把"我觉得有点 AI 味"变成可量化的诊断：AI 味指数 7.2/10，扣分在比喻密度和连续同句式，位置见清单。
何时用
- 想给一段/一章正文打个"AI 味分"
- 改稿前先定位 AI 味重灾区，按优先级下刀
- 量化对比"改前 vs 改后"降了多少
- 和相邻技能的分工：
aidetect：量化检测+评分+定位（出诊断）deslop：表面改（修辞/标点/重复/极端词）human：深层改（失控感/非理性/不闭环）annotate：单章节奏可视化（钩子/爽点/修饰词）review：整卷读者留存五维诊断
十二项量化指标（详见 references/ai-detector.md）
- 比喻密度 ≤3/千字且不连用（"像…似…宛如…"三连=污染）
- 排比/三段式 ≤1处/章（"不是A不是B而是C"）
- 连续同句式 ≤2 句（连续3+句"主语+动作"报警）
- 句长波动 一段内长/短 ≥3 倍，要有碎句也要有长句
- 段落分布 长短段交错，忌全长/全短/雷同对仗
- 高频情绪词重复 震惊/瞳孔一缩/心头一震… 同章各≤1
- 极端词 非常/极其/瞬间/顿时… 删九成，≤2–3/千字
- 转折词/空泛升华/标点误用 然而/与此同时…、
.../句号当顿号 - 总结句 / tell 密度 "这一刻她明白…""她很悲伤"→show≫tell（专项改用
emotion） - 动作/对白/心理/说明配比 防"心理80"，心理+说明别过半
- 环境审计 环境÷推进，500字蓝天白云不推剧情=注水
- 阅读摩擦 连续长段/环境/回忆/解释 堆叠 → 手机读者劝退
> ⚠️ 这是估算式启发规则，不是逐字计数：扫一遍估每千字次数、找连续段、挑最密的位置。重在定位 + 趋势。
AI 味指数（0–10，越高越浓 = 越该改）
连续同句式、句长波动权重最高（最毁人味感）。分档：
- 0–3 像真人：偶有小瑕，可发
- 4–6 半成品：有机器痕迹，按定位改重点项
- 7–10 浓 AI 味：一眼假，整章过
deslop+human
输出：量化扫描报告
【AI 味量化扫描 · 第 N 章 / 选段】
字数：__ AI 味指数：__/10 一句话结论：……
指标(实测 vs 阈值)：比喻密度 / 连续同句式 / 句长波动 / 段落分布 /
高频情绪词 / 极端词 / 排比三段式 / 转折升华标点 —— 逐项 ✓/⚠/✗
【扣分定位】（给到句/段）
① 第_段："原句" → 连续4句主语+动作 → 改法
② 第_段："像…似…宛如…" → 比喻三连 → 删两个
【优先改】先动 AI 味分最高的 1–2 项原则
- 先定位后评分：分数服务于"改哪里"，不是为打分。
- 结合平台：番茄本就短句快节奏——短句密集≠AI，关键看有没有波动、有没有碎句和长句穿插。
- 只诊断不改稿：出报告后交给
deslop/human/emotion动手。
配合
- 表面改 →
deslop（references/anti-ai-checklist.md） - 深层人味 →
human（references/human-texture.md） - 句式节奏 →
references/sentence-rhythm.md - 情绪演出来 →
emotion（references/show-emotion.md）
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: tance-mang
- Source: tance-mang/chinese-webnovel-skills
- License: MIT
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