Deslop

Other

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)。

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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
<example> 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 </example> <anti-example> 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 </anti-example>

Usage

/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。

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.

边缘场景

  • 代码块:跳过,只评分和修改散文部分
  • 表格:检查表头行有没有 AI 词汇("解决方案"、"核心优势"),单元格内容通常不改
  • 中英混合:英文段落用英文模式清单,中文段落用中文模式清单,不交叉套用
  • HTML/组件:跳过标签本身,只处理可见文字

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
1AI 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
3Copula 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
15em 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

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
说明文句式"X是Y。X的作用是Z。X的好处是W。" 连续用"的"字结构解释改掉其中一两句——用反问、用举例、用"为什么?因为..."、用省略主语的短句打断

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
27句式齐步走连续 3+ 句用相同句式("X做Y。Z做W。A做B。"),主谓宾长度接近用分号连排、破折号展开、反问打断——同一段里不要每句话结构一样
28主线漂移读完前 1/3 不知道文章在论证什么;支线(origin story、背景铺垫)占据开头,核心论点被推到文章中后段前 1/3 必须建立"问题→方案"链路。支线移到读者已有上下文之后再插入。标题/TL;DR 说过的结论正文不再重复,直接进新信息

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。

Pass 1 → Pass 2 示例

Pass 1 后的文字:

我们设计了一个三层架构。评估层负责检查质量。改进层负责生成候选。控制层负责管理循环。这三层协同工作,形成了完整的改进流程。

Pass 1 去掉了 AI 词汇("协同"、"赋能"),但留下了均匀的句长(每句 10-15 字)、平行的"X层负责Y"结构、零个人感受。读起来干净但无聊——这就是"无菌文"。

Pass 2 改后:

三层架构。评估层检查质量——结构评分和执行测试分开算,因为前者跟实际效果 R²=0.00。改进层一次生成 4 个候选,gate 挡退步的。控制层管循环什么时候停。说起来清楚,调通花了两周。

改了什么:句长打破了对称(短、长、短、短);"负责"换成了具体动作;末尾加了一句真实感受。

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。

如果作者样本中某个 AI 模式出现频率高(比如习惯用 em dash),以作者的频率为准,不是清单的默认值。目标是匹配作者的声音,不是消除一切模式。

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)

本评分只覆盖 AI 味(词汇/句式/结构模式),不覆盖内容质量。 一篇干净但单薄的文章可以拿 deslop 9 分,但内容丰满度、图表密度、why 追问等维度需要用 @tech-article --review 单独检查。如果在 tech-article 的 Phase 5 中被调用,tech-article 会合并两个维度的分数。

分段含义
0-3明显 AI(多个 Tier 1 命中,机械结构)
4-5AI 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

短文密度修正:300 字以内的文本,Tier-2 命中按 Tier-1 权重(-3 分)计算——短文里一个 AI 词汇的信号密度远高于长文。

输出格式

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(仅 AI 味维度,不含内容质量)

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。

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@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