Deslop

当文章/文档/分享稿读起来像 AI 写的、充满套话、缺具体细节时使用。中英文反 AI 味两次 pass 重写。 不适用于代码注释和 commit message 的去 AI 味（用 slopbuster --mode code）。参见 doc-gen (用于生成文档)、human-writing (用于项目级中文写作参考)。

Deslop — 反 AI 味写作

蒸馏自 @human-writing、slopbuster、humanizer 三个 skill 的核心规则。

去 AI 味只是一半。去完之后的文字如果无菌、无观点、无节奏，同样一眼就能看出是 AI 改过的。目标是替换，不是删除。

When to Use

• 文章/文档/博客写完后读起来像 AI 生成的
• ATA 分享稿、对外文档需要去 AI 味
• 用户明确要求"去 AI 味"、"写得更像人"
• 审查已有文档的 AI 痕迹并修复

When NOT to Use

• 代码注释和 commit message 的去 AI 味（用 slopbuster --mode code）
• 学术论文的去 AI 味（用 slopbuster --mode academic）
• 纯文档生成（用 @doc-gen）
• 内容本身需要重写而不只是去 AI 味

正确用法：对一篇 ATA 技术分享稿做两次 pass 去 AI 味重写 输入: 一篇 2000 字的技术文章，包含"革命性"、"赋能开发者"、"无缝集成"等 AI 痕迹 Pass 1: 去掉 12 个 AI 词汇、5 个意义膨胀、3 个 copula 回避 Pass 2: 发现残留痕迹（均匀句长、无观点），注入节奏变化和具体感受 结果: 评分从 3.2/10 提升到 8.1/10 错误用法：只做 Pass 1 不做 Pass 2 Pass 1 去掉 AI 模式后，文字变得干净但无菌——均匀句长、中立陈述、完美结构 这种"无菌文"和 AI slop 一样容易被识别，只是被不同的检测器识别 MUST 做两次 pass，NEVER 只做一次

Usage

text

/deslop <file>              # 标准深度，自动检测语言
/deslop <file> --score-only # 只评分，不重写

Workflow

MUST 按以下 4 步执行，NEVER 跳过 Pass 2（跳过 = 产出无菌文，同样一眼能看出 AI 改过）。如果不确定某个改动是否合适，保留原文并标注，让用户确认。

text

Step 1. 诊断  — 读全文，按模式清单标注所有 AI 痕迹，给原始评分
Step 2. Pass 1 — 去模式：逐条消除标注的 AI 模式，保留事实和论证
Step 3. Pass 2 — 注灵魂：问"这还像 AI 写的吗？"，列出残留痕迹，再改一遍
Step 4. 评分  — 给最终版评分，输出变更日志

Pass 2 是关键。Pass 1 去掉 AI 模式后，文字往往变得干净但无聊——均匀的句长、中立的陈述、完美的结构。这种"无菌文"和 AI slop 一样容易被识别，只是被不同的检测器识别。

Do not add new content that doesn't exist in the original. Do not inject opinions the author didn't express. Avoid over-correcting formal technical writing into casual blog tone.

核心模式（Tier 1 — 最强 AI 信号）

每个命中扣 3 分。在中文技术写作中最常见的：

#	模式	典型表现	修复
1	AI 词汇	delve, tapestry, landscape(抽象), interplay, foster, garner, pivotal, showcase, underscore	换成普通词。"showcase" → 去掉，句子本身就在展示
2	意义膨胀	"marks a pivotal moment", "is a testament to", "setting the stage for"	说具体发生了什么。不加评价
3	Copula 回避	"serves as", "stands as", "functions as", "operates as"	用 "is"。信任简单动词
4	负面并行	"It's not just X, it's Y", "Not merely A, but B", "goes beyond X to Y"	直接说 Y。跳过 "not X" 的铺垫
5	-ing 伪分析	"highlighting...", "showcasing...", "ensuring...", "reflecting..."	砍掉。如果解释有价值，写成独立句子并加来源
6	推广语言	"vibrant", "groundbreaking", "nestled", "breathtaking", "stunning"	换成具体描述。什么让它 "groundbreaking"？说那个
7	聊天残留	"I hope this helps!", "Let me know if...", "Great question!"	删除

核心模式（Tier 2 — 中等 AI 信号）

每个命中扣 2 分：

#	模式	修复
8	模糊归因	"experts argue", "studies show", "industry reports suggest" → 点名，否则删掉
9	三的规则	强制凑三个 → 有几个写几个
10	同义轮换	同一个事物换 3 种叫法 → 选一个用到底
11	虚假范围	"from X to Y" 但 X、Y 不在同一刻度上 → 列出实际内容
12	公式化挑战	"Despite X... continues to thrive" → 说具体挑战和具体应对
13	过度 hedging	"could potentially possibly" → 说 "may" 或直说
14	通用结尾	"the future looks bright", "exciting times ahead" → 给具体下一步
15	em dash 过度	一段 3+ 个 em dash → 用句号或逗号
16	粗体过度	机械地加粗关键词 → 只在真正需要强调时用
17	竖列表带粗体标题	- **X:** description 格式 → 写成段落，或用简单列表
18	权威伪装	"the real question is", "at its core", "what really matters" → 直接说
19	路标预告	"let's dive in", "let's explore", "here's what you need to know" → 删，直接开始
20	断裂标题	标题后跟一句话重述标题 → 删重述，直接进入内容

结构性 AI 模式（Tier 3 — 需要全文视角才能发现）

单独看每段都没问题，放在一起就暴露了。每个命中扣 1.5 分：

#	模式	表现	修复
21	重复定位语	同一个卖点（"不是框架"、"只管执行层"）出现 3+ 次	第一次说清楚，后面用短指代（"harness"、"这套东西"）
22	平行段落结构	连续 3+ 段使用完全相同的展开模式（每段都是"场景→根因→方案"）	至少一段打破模式——有的只说问题不给方案，有的从方案倒推问题
23	自问自答过密	连续 3+ 个"X？Y。"句式（"代价是什么？文件 I/O 慢。"）	每 500 字最多 1 个自问自答，其余改成陈述
24	段末格式化引用	每段末尾都是 "→ Pattern X.Y Name" 或 "详见 §3.2"	有些自然过渡到方案，有些就停在问题上
25	情感平坦	全文零个人感受、零犹豫、零意外	至少 2-3 处注入真实反应（"第一次遇到时很恼火"、"解法朴素到有点丢人"）
26	解说员语气	每个概念都按"是什么→为什么→代价"三段展开	有些只说结论不解释，有些深入展开，节奏不均匀

这些模式是 Pass 1 无法检测的——需要在 Pass 2 用全文视角扫描。单段去 AI 味之后如果全文结构仍然对称，整篇文章照样一眼 AI。

中文特有 AI 模式

模式	典型	修复
四字堆砌	"高效协同、智能赋能、敏捷迭代"	每个四字词展开成具体的事
被动过多	"已被成功实施"、"已被采纳"	"我们把 X 降到了 Y"、"团队选了方案 B"
无意义总分总	"下面从三个方面...综上所述..."	直接说最重要的，其他自然带出
过度谦虚	"一些微小的尝试"、"抛砖引玉"	实事求是。做了什么就说什么
过度热情开头	"我们很高兴地宣布..."、"我们激动地分享..."	直接说做了什么，因为什么
企业套话	"赋能开发者"、"最佳实践"、"无缝集成"	说具体做法

灵魂注入（Pass 2 的核心）

去完模式后做两层检查：

句级（逐段）：

• 节奏变化了吗？ 连续 3 句同样长度 → 打断。短句、长句交替。有些段落只有一句话
• 有观点吗？ 纯中立陈述 → 加一句反应。"这个数据让我们放弃了方案 A"
• 有具体感受吗？ "this is concerning" → "有个事一直困扰我们：指标在涨，但没人能说清为什么"

篇级（全文鸟瞰）： 这层是 Pass 2 最容易漏的

• 段落结构对称吗？ 连续 3+ 段用同一种展开方式 → 至少一段打破模式
• 同一个定位语说了几遍？ 3+ 次 → 第二次之后换简短指代
• 自问自答数了吗？ 全文超过 5 个 → 砍到 3 个以内
• 情绪有波动吗？ 全文零个人感受 → 注入 2-3 处真实反应
• 结尾在总结吗？ → 删总结。换成新角度、具体行动、或未解决的问题

语气校准

场景	定位	证据优先级
技术分享	懂行的同行	代码示例 > 性能数据 > 真实案例
愿景方案	有实践支撑的建设者	前后对比 > 真实案例 > 回应质疑
教程	犯过错的过来人	可运行示例 > 预期输出 > 常见坑

技术文章的灵魂是技术本身——代码、数据、架构图、失败案例。不是语气和情绪。

Voice Calibration（可选）

如果用户提供了自己的写作样本，先分析：

• 句长模式（短而有力？长而流畅？混合？）
• 用词层级（口语？学术？中间？）
• 段落开头习惯
• 标点偏好（em dash 多？括号多？分号？）
• 过渡方式（显式连接词？直接进下一个点？）

然后用样本的模式替换 AI 模式，而不是用通用的"人味"替换。

禁用词表

禁用	替代
革命性/颠覆性	说具体改变了什么
赋能/empowering	说具体让谁能做什么
无缝/seamless	说具体集成步骤
前沿/cutting-edge	说具体用了什么技术
最佳实践	说具体做法
驱动创新	说具体创新了什么
释放潜力/unlock	说具体获得了什么能力
范式/paradigm	说具体方法
协同/synergy	说具体怎么配合

评分（0-10）

分段	含义
0-3	明显 AI（多个 Tier 1 命中，机械结构）
4-5	AI 痕迹重（有人味但需要大改）
6-7	混合（可能 AI 可能人，缺强烈声音）
8-9	像人写的（自然声音，极少模式残留）
10	和熟练写手无法区分

输出格式

text

原始评分: X/10
模式: text | 深度: standard

--- PASS 1 重写 ---
[去模式版本]

--- 残留 AI 痕迹 ---
- [简要列出]

--- PASS 2 最终版 ---
[注入灵魂版本]

最终评分: Y/10

变更日志:
- 删除了 N 个 hedging 短语
- 替换了 N 个 AI 词汇
- 修复了 N 个结构模式
- 加入了 N 个具体示例

自检清单

发布前逐条过：

1. 人会这么说话吗？ 不会就重写
2. 每个声明有证据吗？ 没有就加数据或删掉
3. 这句话放到任何公司的博客都成立吗？ 是就太通用了
4. 开头是热情还是信息？ 用信息开头
5. 结尾在总结还是在延伸？ 删总结，换延伸
6. 这个过渡可以删吗？ 可以就删

Related

@doc-gen 文档生成 | @deep-research 调研报告 | @human-writing 中文写作参考

References

• 完整模式目录（29+ 模式详解和示例）: references/full-pattern-catalog.md
• 中文 AI vs 人味写作对比示例: references/writing-patterns-zh.md
• 场景语气指南和快速修复清单: references/tone-guide.md