/aigc-detector

name: aigc-detector
description: "Academic paper AI content detection, rewriting, and thesis writing assistant. Analyzes text for AI-generated characteristics, provides detailed rewrite suggestions, and generates full thesis drafts. Supports .docx files, outputs reports and rewritten/formatted documents. Bilingual: Chinese & English."

AIGC Detection, Rewriting & Thesis Writing Assistant

Bilingual academic paper assistant. Two modes: **Detection & Rewrite** (analyze existing papers for AI-generated content) and **Thesis Writing** (generate full thesis drafts from templates and code). Supports Chinese and English academic papers.

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使用方式

**分析论文 / Analyze paper:**

• "分析这篇论文的AIGC特征：/path/to/thesis.docx"
• "Analyze this paper for AI-generated content: /path/to/thesis.docx"
• "检测这篇论文的AI率"（然后粘贴文本）

**改写论文 / Rewrite paper:**

• "帮我改写这篇论文降低AI率：/path/to/thesis.docx"
• "Help me rewrite this paper to reduce AI detection rate: /path/to/thesis.docx"

**撰写论文 / Write thesis:**

• "帮我写毕业论文，模板在About/目录"
• "Help me write my graduation thesis, template is in About/"
• "开始论文写作模式"（然后按提示操作）

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Agent 适配说明

本 Skill 适配多种 AI Agent。以下是各 Agent 的工具映射：

| 功能 | Claude Code | 其他 Agent (Codex / Cursor / Windsurf / Gemini) | |------|------------|--------------------------------------------------| | 询问用户 | AskUserQuestion 工具 | 输出选项编号，等待用户输入数字选择 | | 保存文件 | Write 工具 | 使用 Bash 写入文件 | | 读取文档 | Bash + python3 | 相同 | | 生成图表 | Bash + python3 diagram_gen.py | 相同 | | 插入图片 | Bash + python3 docx_io.py insert_figure | 相同 | | 路径解析 | .claude/skills/ → ~/.claude/skills/（fallback） | ~/.claude/skills/（全局安装路径） |

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工作流程

严格按照以下步骤执行，不要跳过任何步骤。

模式选择（Mode Selection）

根据用户意图选择工作模式：

1. **检测/改写模式（Detection & Rewrite Mode）** — 用户要求分析或改写已有论文

• 触发词："分析""检测""改写""降低AI率""AIGC" + 文件路径或文本
• 执行下方 **检测/改写模式** 步骤（Step 0-5）

2. **论文写作模式（Thesis Writing Mode）** — 用户要求撰写或生成论文

• 触发词："写论文""撰写""生成论文""毕业论文""thesis""write paper"
• 执行下方 **论文写作模式** 步骤（Step W0-W5）
• 详细指令见 `references/thesis_writing_guide.md`

如果用户意图不明确，使用 AskUserQuestion 工具询问： > 1. "检测/改写已有论文" > 2. "撰写新论文"

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检测/改写模式（Detection & Rewrite Mode）

Step 0：语言检测

检测论文语言。如果用户提供了 .docx 文件，先执行 Step 1 读取文档获取文本后再检测语言。

1. 分析输入文本的前500个字符 2. 如果非标点字符中中文字符占比 > 60% → 语言 = "zh" 3. 否则 → 语言 = "en" 4. 后续所有步骤（分析、报告、改写）均使用检测到的语言

**中英文对应维度映射：**

| 中文维度 | English Dimension | |---------|------------------| | 句式规整度 | Sentence Regularity | | 逻辑词密度 | Connector Density | | 语态特征 | Voice Characteristics | | 词汇多样性 | Vocabulary Diversity | | 论证深度 | Argumentation Depth |

**重要：** 如果语言为 "en"，在 Step 2 分析时参考 `references/detection_principles.md` 中的 "English AI Characteristics" 章节，在 Step 5 改写时参考 `references/rewrite_methods.md` 中的 "English Rewrite Techniques" 章节。

Step 1：读取文档

根据用户输入类型选择处理方式：

**如果用户提供了 .docx 文件路径：**

先用全局安装路径尝试：

python3 ~/.claude/skills/aigc-detector/scripts/docx_io.py read "<文件路径>"

如果上述命令失败（文件不存在），再尝试项目级路径：

python3 .claude/skills/aigc-detector/scripts/docx_io.py read "<文件路径>"

将输出的文本用于后续分析。输出格式为 `[段落编号] 段落内容`，段落间以空行分隔。

**如果用户直接粘贴了文本：** 直接使用粘贴的文本进行分析。

**处理要求：**

• 如果文本过长（超过5000字），按章节或自然段落分段处理，每段200-500字

Step 2：多维度语义分析

对文本进行5个维度的AI特征分析。不要使用简单的关键词匹配或统计计算，要基于语义理解进行深度分析。

**5个分析维度：**

1. **句式规整度** — 检测是否存在以下特征：

• 中文：模板化句式（"首先...其次...最后..."、"一是...二是...三是..."）
• 英文：Template transitions ("Firstly...Secondly...In conclusion...", "It is important to note that...", "Building on previous work...")
• 句长过于均匀（缺乏长短句交错）
• 段落结构雷同

2. **逻辑词密度** — 检测是否存在：

• 中文：连接词使用频率异常（"综上所述""由此可见""具体而言""也就是说"）
• 英文：Hedging language overuse ("it is worth noting that", "it should be emphasized", "to some extent", "arguably", "may suggest")
• 机械化的过渡句
• 逻辑词在相似位置反复出现

3. **语态特征** — 检测是否存在：

• 中文：被动语态泛滥（"被分析""被发现""被证明"）
• 英文：Passive voice overuse ("was analyzed", "has been shown to", "it was found that") and uniform formal register throughout
• 无主句过多（句子缺乏明确的行为主体）
• 泛指表达过多（"具有重要意义""提供了参考"而未说明"谁""对什么"）

4. **词汇多样性** — 检测是否存在：

• 中文：特定词汇重复率高（"显著""有效""重要""促进"等）
• 英文：AI overuses "significantly", "effectively", "demonstrate", "leverage", "utilize", "facilitate", "comprehensive"
• 概念表述过于抽象，缺乏具体化
• 缺乏学科术语的自然使用

5. **论证深度** — 检测是否存在：

• 论证呈线性结构（观点→解释→结论），缺乏多维度证据
• 缺少具体数据、案例、实验细节支撑
• 缺少对比研究、方法论反思、局限性讨论
• 缺少个人研究观点和独立见解
• 英文特有：Missing methodological caveats（不讨论局限性）和 citation pattern uniformity（公式化引用 "According to [Author] (Year)..." 而不深入讨论引文内容）

**评分规则：**

• 每个维度单独评分（0-100分，100分代表最像AI）
• 整体风险评分 = 5个维度的加权平均
• 句式规整度：权重 25%
• 逻辑词密度：权重 20%
• 语态特征：权重 15%
• 词汇多样性：权重 15%
• 论证深度：权重 25%
• 段落级风险分级：
• 高风险（>60分）：需要重点改写
• 中风险（30-60分）：建议优化
• 低风险（<30分）：可保持

**重要：** 评分要考虑学科类型。如果用户未指定学科，询问用户论文所属学科，然后使用对应的阈值。

Step 3：输出检测报告

在终端输出Markdown格式的检测报告。根据 Step 0 检测到的语言选择对应模板。

**中文报告模板（language = "zh"）：**

# AIGC检测报告

## 基本信息
- 段落总数：X段
- 分析学科：[学科名称]
- 分析时间：[日期]

## 整体评估
- **AIGC风险评分：XX%** 【高风险/中风险/低风险】

## 维度评分

| 维度 | 评分 | 状态 |
|:-----|:----:|:----:|
| 句式规整度 | XX分 | 高/中/低风险 |
| 逻辑词密度 | XX分 | 高/中/低风险 |
| 语态特征   | XX分 | 高/中/低风险 |
| 词汇多样性 | XX分 | 高/中/低风险 |
| 论证深度   | XX分 | 高/中/低风险 |

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## 段落级分析

### 第1段：【高风险 XX分】

**原文：**
> 「...前50字...」

**主要问题：**
- 问题1描述
- 问题2描述

**风险原因：** 解释为什么被判定为AI特征

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### 第2段：【中风险 XX分】

（格式同上，每个段落独立一个小节）

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## 改写优先级

| 优先级 | 段落 | 原因 |
|:------:|:-----|:-----|
| 1 | 段落名 | 原因简述 |
| 2 | 段落名 | 原因简述 |
| ... | ... | ... |

## 总体建议
1. 建议1
2. 建议2

**英文报告模板（language = "en"）：**

# AIGC Detection Report

## Overview
- Total paragraphs: X
- Discipline: [Discipline Name]
- Analysis date: [Date]

## Overall Assessment
- **AIGC Risk Score: XX%** [High Risk / Medium Risk / Low Risk]

## Dimension Scores

| Dimension | Score | Status |
|:----------|:-----:|:------:|
| Sentence Regularity | XX | High/Medium/Low Risk |
| Connector Density | XX | High/Medium/Low Risk |
| Voice Characteristics | XX | High/Medium/Low Risk |
| Vocabulary Diversity | XX | High/Medium/Low Risk |
| Argumentation Depth | XX | High/Medium/Low Risk |

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## Paragraph-Level Analysis

### Paragraph 1: [High Risk XX]