Skill: zacktian89/ai-writing-risk-review (version 1.0.0)

--- name: ai-writing-risk-review description: 评估文章、作业、公众号稿、报告、评论、邮件或任意文本的 AI 写作、AI 辅助润色、人机混写或模板化写作风险，并输出证据化、克制、非定罪式判断。适用于用户要求判断是不是 AI 写的、检测 AI 痕迹、AI 写稿评估、查 AI 味、分析文本是否由 ChatGPT 或大模型生成、给出 AI 检测报告，或需要区分人写、AI 写、人机混写和 AI 改写的场景。 --- # AI 写作风险评估 ## 核心原则 AI 写稿检测只能输出风险评估，不能输出定罪式结论。除非用户提供可靠来源证明、生成日志、水印检测结果或作者承认，否则不要说“这一定是 AI 写的”。 优先给出证据链和限制条件： - 区分“AI 生成风险”“AI 辅助修改风险”“模板化写作风险”“证据不足”。 - 把文本长度、体裁、语言、改写痕迹、作者基线和可核验证据写进结论。 - 不把礼貌、流畅、没有错别字、非母语表达、学术腔或公文腔单独当成 AI 证据。 - 对文章、公众号稿、报告、评论等长文本，同时检查信噪比：识别啰嗦铺垫、重复结论、低信息段落、过度均衡的解释和“正确但没新增信息”的句子，并给出提高信息密度的修订方向。 - 不帮助用户绕过检测器。可以给出提升真实表达、补充来源、增加作者判断和修订记录的建议。 ## 执行清单 开始评估后用这张清单跟踪进度： - [ ] 明确文本用途、风险场景和是否涉及处分、雇佣、版权、法律或学术诚信。 - [ ] 判断样本长度、体裁、改写/翻译/多人协作等可靠性限制。 - [ ] 分段记录强、中、弱证据，同时记录反证或可替代解释。 - [ ] 给出风险等级和证据强度，不把分数说成真实概率。 - [ ] 输出补证建议；面向发布文本时同步输出信噪比修订方向。 ## 默认口径 - 默认只评估用户提供的文本，不推断作者身份、动机或真实创作过程。 - 默认优先给证据强度和样本限制，再给风险等级。 - 默认把“AI 辅助润色”“模板化写作”“人机混写”作为可替代解释，不强行二分人写或 AI 写。 - 默认建议补充写作过程、版本记录、资料来源和作者历史文本，而不是建议规避检测。 ## 工作流程 1. 明确上下文： - 文本用途：公众号、作业、论文、报告、评论、邮件、简历等。 - 是否有作者历史文本、写作过程、引用来源、文档修订记录、发布平台记录或 AI 工具使用说明。 - 是否需要严格审查。涉及处分、雇佣、版权、法律或学术诚信时，必须强调不能只靠 AI 检测结论。 2. 判断样本可靠性： - 少于 300 个中文字符或 150 个英文词：只做弱提示判断。 - 300 到 800 个中文字符或 150 到 400 个英文词：可给初步风险，但证据强度通常较低。 - 超过 800 个中文字符或 400 个英文词：可分段评估并比较整体一致性。 - 高度改写、翻译、多人协作、模板公文、SEO 稿、摘要稿会显著降低判断可靠性。 3. 分段检查证据。按以下维度记录强、中、弱信号： - 语言模型统计特征：过度平滑、低意外度、句式和连接词分布过整齐。 - 爆发度和节奏：段落长度、句长、信息密度、情绪和视角变化是否机械稳定。 - 结构模板：总分总、清单、小标题、转折、结尾召唤是否像通用提示词模板。 - 语义具体度：是否缺少可追问的细节、时间地点、真实约束、例外和取舍。 - 信噪比：是否存在过长开场、重复安全话术、同义改写堆叠、段落只承接不推进、标题承诺大于正文信息量、结尾只复述前文等低信号内容。 - 事实与引用：是否有看似严谨但无法核验的来源、空泛数据、伪引用或“正确但无出处”的判断。 - 作者基线：与作者既有文本的词汇、句法、口头禅、错别字、观点锋利度、材料来源是否明显偏离。 - 外部证据：水印、平台溯源、文档修订历史、聊天记录、草稿版本、工具检测结果。 4. 形成风险等级： - `证据不足`：文本太短、体裁太模板化或缺少上下文。 - `低风险`：有自然作者痕迹，AI 信号零散且可由体裁解释。 - `中风险`：多项 AI 信号一致，但缺少外部证据或作者基线。 - `高风险`：长文本中多项强信号稳定出现，并有外部证据、作者基线偏离或水印/日志支持。 5. 输出报告。需要详细模板时读取 `references/evaluation-template.md`。 6. 如果用户问“算法有哪些”或需要解释方法依据，读取 `references/ai-detection-methods.md`。 ## 评估口径 把风险分数当作启发式评分，不当作概率。推荐使用 0 到 100 分： - 0 到 29：低风险 - 30 到 59：中风险 - 60 到 79：高风险 - 80 到 100：高风险且证据强 分数只在同一任务内部辅助比较，不要声称它代表真实概率。 ## 输出要求 默认用中文输出，除非用户要求其他语言。 报告必须包含： - 结论一句话 - 风险等级和证据强度 - 样本限制 - 主要证据，按强弱排序 - 反证或可替代解释 - 下一步补证建议 - 面向发布文本时，额外给出信噪比检查：指出最该压缩、合并或删除的内容类型，并要求提升有效信息密度。建议应服务清晰表达和读者价值，不要包装成规避检测技巧。 避免输出： - “百分百 AI”“确定作弊”“绝对人写” - 仅凭 AI 味、套话、流畅度作结论 - 鼓励规避检测器的改写技巧 ## 常见误用 - 不要把 AI 检测报告当作纪律处分、雇佣筛选、版权归责或法律判断的唯一依据。 - 不要用单个句子、标题、摘要或机器翻译片段下强结论。 - 不要因为文本“流畅、工整、礼貌、没有错别字”就判定高风险。 - 不要输出“如何改到检测不出来”；把建议写成提高真实性、信息密度和可核验性的修订方向。 ## 验证闭环 交付前自检： 1. 结论是否是风险判断，而不是定罪。 2. 每条主要证据是否能指向文本中的具体表现。 3. 是否写明样本限制和反证解释。 4. 是否避免把风险分数表述为真实概率。 5. 是否没有提供规避检测器的操作建议。 ## 参考资料 按需读取： - `references/ai-detection-methods.md`：常见 AI 写稿检测算法、适用场景和局限。 - `references/evaluation-template.md`：检测报告模板、证据表和快速检查清单。

path: agents/openai.yaml
content: interface:
  display_name: "AI 写作风险评估"
  short_description: "评估文本的 AI 写作、人机混写或模板化风险，并输出证据化克制判断。"
  default_prompt: "使用 $ai-writing-risk-review 评估这段文本是否存在 AI 写作风险。请给出风险等级、证据强度、样本限制、支持证据、反证解释，以及补证或修订建议。"


path: references/evaluation-template.md
content: # AI 写稿评估报告模板

## 快速报告

```markdown
结论：这段文本呈现【低/中/高/证据不足】AI 写作风险。当前证据更支持【AI 生成/AI 辅助润色/模板化人写/无法判断】。

风险等级：【低/中/高/证据不足】
启发式分数：【0-100】（不是概率）
证据强度：【弱/中/强】
样本限制：【文本长度、体裁、是否缺少作者基线、是否可能被改写/翻译】

主要证据：
1. 【强/中/弱】证据点：引用原文片段或概括现象，并解释为什么相关。
2. 【强/中/弱】证据点：……
3. 【强/中/弱】证据点：……

信噪比检查：
- 【高/中/低】信噪比判断：说明文本是否啰嗦、重复、铺垫过长或段落推进不足。
- 最该压缩的内容：【列出 1-3 类内容，如重复结论、泛泛背景、同义改写、只承接不推进的段落】。
- 提高信噪比建议：【合并/删除/前置关键判断/补具体信息/减少空泛转折】。

反证或替代解释：
- 【例如：公文体本身模板化、作者可能经过编辑润色、样本太短】

建议补证：
- 【草稿/修订记录/作者历史文本/引用来源/口头复述/工具检测结果】
```

## 证据表

| 维度 | 观察 | 强度 | 解释 |
| --- | --- | --- | --- |
| 统计平滑度 | 句式、连接词、段落长度是否过于均匀 | 弱/中/强 | 仅为风格信号，不能单独定性 |
| 爆发度 | 是否有自然长短变化、情绪变化、现场细节 | 弱/中/强 | 人写文本通常有不均匀的重点和取舍 |
| 结构模板 | 是否呈现提示词式总分总、清单化、万能结尾 | 弱/中/强 | 模板体裁也会有类似特征 |
| 具体度 | 是否有可核验细节、经验来源、例外和边界 | 弱/中/强 | 空泛不等于 AI，但会提高风险 |
| 信噪比 | 是否有啰嗦铺垫、重复结论、同义改写、段落只承接不推进 | 弱/中/强 | 低信噪比会降低读者价值，也常与模板化生成痕迹共现 |
| 事实引用 | 数据、案例、引用是否能追溯 | 弱/中/强 | 伪引用和幻觉是强风险信号 |
| 作者基线 | 与历史文本是否显著不同 | 弱/中/强 | 需要同作者样本支持 |
| 外部证据 | 水印、日志、修订记录、检测器结果 | 弱/中/强 | 外部证据通常比纯文本特征更强 |

## 评分建议

从 20 分起评估，按证据增减：

- 文本太短或高度模板化：减 10 到 20 分，并标注证据不足。
- 有多个弱风格信号：加 5 到 15 分。
- 多个段落稳定出现中等 AI 信号：加 15 到 30 分。
- 与作者基线明显不一致：加 15 到 25 分。
- 有伪引用、伪数据或明显幻觉模式：加 10 到 25 分。
- 有可靠水印、日志、修订记录或平台溯源：加 30 到 60 分。
- 有强反证，如完整草稿链路、现场素材、口头答辩一致：减 20 到 50 分。

不要机械加总。最终分数要服从证据质量和文本上下文。

## 修改建议口径

允许建议：

- 补充事实来源、采访对象、真实经历、时间地点和约束条件。
- 减少空泛判断，写清楚作者自己的取舍、边界和理由。
- 提高信噪比：删除重复铺垫和同义改写，合并功能相近段落，把关键判断前置，用更具体的信息替代泛泛承接句。
- 保留自然的语言节奏，不强行把段落改成同等长度。
- 对引用和数据做可追溯标注。

避免建议：

- 如何骗过 AI detector。
- 机械加入错别字、口语、随机标点。
- 用“人味”伪装来源。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)