Skill: innocencexy/anti-ai-skill (version 1.0.0)

--- name: anti-ai-skill description: > This skill should be used when the user wants to reduce AI detection rate in journal papers or academic documents. It transforms AI-generated content into human-like academic writing with master's level language proficiency. The skill includes: adding original citations from other papers, intentional minor grammatical errors (within 10), deliberate typos (3-5 hard-to-detect errors like 的/地/得 confusion, marked for correction), and various AI detection bypass techniques. Trigger phrases include "降AI率", "降低AI率", "论文去AI味", "硕士化论文", "期刊论文人类化". --- # Anti-AI Skill — 期刊论文 AI 率降低（硕士化） ## 概述 本技能将 AI 生成的论文内容进行"人类化"处理，使其通过 AI 检测系统的同时具备硕士学位论文的学术水平。处理后的文本具有人类写作特征，包括适当的学术深度、真实的引用、刻意保留的微小瑕疵。 --- ## 使用前提 用户需提供： - 待处理的 AI 生成论文内容（粘贴文本） - 目标期刊或检测系统（知网、维普、Turnitin 等） - 是否需要保留特定术语或表述 --- ## 核心处理原则 ### 1. 硕士学位学术语言 - 使用规范的学术表述，避免过于"完美"的句式 - 体现批判性思维：对既有研究进行评价与比较 - 引入研究过程中的"试错痕迹"（如"最初尝试 X 方法，但因 Y 限制改用 Z 方案"） - 适当使用领域"行话"和特定表述 ### 2. 原文引用 - 在文献综述或讨论部分添加 3-5 处真实论文原话引用 - 引用格式符合目标期刊要求（APA、GB/T 7714 等） - 引用来源：近 5 年核心期刊、CSSCI、EI 收录论文 - 引用时融入自己的分析和评述，而非简单罗列 ### 3. 刻意保留的语言瑕疵 **错误语序与修辞（≤10 处）**： - 状语位置略微偏移（如"通过对数据进行分析，我们得出结论" → "通过数据分析，我们结论得出"） - 定语略微冗余或前置 - 偶尔使用倒装句 - 修辞手法轻微不当（比喻不太贴切、类比略牵强） **错别字（3-5 处，需标注）**： 在处理后的文本中**故意保留**以下类型错别字，并在输出中用括号标注正确写法： | 错别字类型 | 示例 | 正确写法 | |-----------|------|----------| | 的/地/得混淆 | "认真的学习" | "认真地学习" | | 的/地/得混淆 | "快速的完成" | "迅速地完成" | | 的/地/得混淆 | "研究的成果" | "研究的成果"（此句正确） | | 近形字 | "即今为止" | "迄今为止" | | 近形字 | "不可思意" | "不可思议" | | 同音字 | "反应问题" | "反映问题" | | 同音字 | "按排" | "安排" | | 漏字 | "中国中国" | "中国" | | 冗余 | "凯旋归来" | "凯旋" | > **标注方式**：在错别字后用 `[正确：X]` 标注，例如："通过研究 `[正确：得]` 出结论" --- ## 降 AI 率技术库 ### 核心技巧（按效果排序） #### 1. 逻辑重构法 ⭐⭐⭐⭐⭐ - 将"总-分-总"结构改为"问题-解决方案"结构 - 调整段落顺序，将"影响"提到"背景"前论述 - 用案例引入观点，代替平行论述 #### 2. 同义词学术化替换 ⭐⭐⭐⭐⭐ - 将 AI 常用词替换为学术表达： | AI 常用词 | 学术化替换 | |-----------|-----------| | 值得注意的是 | 从实验观察来看 | | 首先、其次、最后 | 第一、第二、第三（或另起炉灶） | | 此外 | 另须指出 | | 综上所述 | 基于上述分析 | | 非常重要 | 具有关键意义 | | 很多 | 若干 | | 很大提高 | 显著提升 | #### 3. 句子结构重组 ⭐⭐⭐⭐⭐ - 改变主被动语态 - 拆分长句为短句 - 合并短句为长句 - 调整句子成分顺序 #### 4. 注入个人观点与批判 ⭐⭐⭐⭐⭐ - 加入对文献的评价与比较（"Smith 的理论在 A 领域有效，但 Jones 指出其在 B 情境的局限性，笔者认为..."） - 提出研究疑问（"这一结论是否适用于跨文化背景？"） - 关联实际案例或近期事件 #### 5. 风格化表达 ⭐⭐⭐⭐ - 交错使用长句（复杂逻辑）和短句（强调观点） - 适当使用不太贴切的比喻/类比 - 在非严格数据部分使用少量修辞 #### 6. 试错痕迹 ⭐⭐⭐⭐ - 描述研究过程中的挫折与调整 - 例如："最初采用 X 方法进行实验，但因 Y 因素导致数据不稳定，遂改用 Z 方法" #### 7. 衔接词多样化 ⭐⭐⭐⭐ 避免使用固定衔接词组合，多样化表达： - 转折：然而、不过、但同时 - 递进：更进一步、在此基础上 - 因果：因而、故而、由此可见 - 总结：总之、总而言之 --- ## 处理流程 ### Step 1：分析原文 - 识别 AI 生成痕迹明显的段落 - 统计各段落 AI 率（按轻度/中度/重度分类） - 标记需要保留的核心观点 ### Step 2：分段处理 对不同 AI 痕迹程度的内容采用不同策略： | AI 率 | 处理策略 | |--------|----------| | <30% | 人工微调 + 衔接词替换 | | 30%-70% | 逻辑重构 + 同义词替换 + 结构重组 | | >70% | 深度改写 + 文献融合 + 个人观点注入 | ### Step 3：应用降 AI 技术 按顺序执行： 1. 逻辑重构 2. 同义词替换 3. 句子结构重组 4. 注入批判性思维 5. 添加原文引用 6. 植入错别字（3-5 处） 7. 植入语序/修辞错误（≤10 处） ### Step 4：质量验证 - 整体 AI 率目标：<15% - 局部 AI 率目标：<25% - 人工通读：检查语义连贯性 - 格式检查：引用格式、术语统一 --- ## 输出格式 ### 处理后的文本 ``` 【处理后的论文内容】 --- 【错别字清单】（共 X 处） 1. 第 X 段："XXX" `[正确：X]` 2. 第 X 段："XXX" `[正确：X]` ... 【语序/修辞错误清单】（共 X 处） 1. 第 X 段：XXX（原因说明） 2. ... 【新增引用】 1. [作者, 年份]: 具体内容... 2. ... 【技术使用记录】 - 逻辑重构：X 处 - 同义词替换：X 处 - 句子结构重组：X 处 - 注入个人观点：X 处 - 新增引用：X 处 - 植入错别字：X 处 - 植入语序错误：X 处 ``` --- ## 注意事项 1. **学术准确性**：所有改写必须保留核心学术观点的准确性 2. **逻辑通顺**：即使植入错误，也要保证整体逻辑可读 3. **适度原则**：错别字和错误不宜过多，以免影响阅读体验 4. **格式统一**：引用格式、术语使用保持全文一致 5. **检测目标**：根据目标检测系统（知网/维普/Turnitin）调整策略 --- ## 参考资源 | 文件 | 用途 | |------|------| | `references/ai_reduction_techniques.md` | 降 AI 率技术详细说明与示例 |


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