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中文网文 AI 味量化检测与评分。当用户要给正文"打个 AI 味分/量化看看有多像 AI"、要知道"问题具体在第几句"、要查比喻密度/连续同句式/句长波动/段落分布/高频情绪词重复/极端词堆砌,或要在改稿前先定位 AI 味重灾区时使用。产出 AI 味指数(0–10)+八项指标实测+扣分定位清单。

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aidetect.SKILL.md
name: aidetect
description: 中文网文 AI 味量化检测与评分。当用户要给正文"打个 AI 味分/量化看看有多像 AI"、要知道"问题具体在第几句"、要查比喻密度/连续同句式/句长波动/段落分布/高频情绪词重复/极端词堆砌,或要在改稿前先定位 AI 味重灾区时使用。产出 AI 味指数(0–10)+八项指标实测+扣分定位清单。

AI 味量化检测器(aidetect)

`deslop` 告诉你"怎么改",本技能告诉你"**有多重、扣分在哪几项、问题在第几句**"。把"我觉得有点 AI 味"变成可量化的诊断:**AI 味指数 7.2/10,扣分在比喻密度和连续同句式,位置见清单。**

何时用

  • 想给一段/一章正文打个"AI 味分"
  • 改稿前先定位 AI 味重灾区,按优先级下刀
  • 量化对比"改前 vs 改后"降了多少
  • 和相邻技能的分工:
  • `aidetect`:**量化检测+评分+定位**(出诊断)
  • `deslop`:表面改(修辞/标点/重复/极端词)
  • `human`:深层改(失控感/非理性/不闭环)
  • `annotate`:单章节奏可视化(钩子/爽点/修饰词)
  • `review`:整卷读者留存五维诊断

十二项量化指标(详见 `references/ai-detector.md`)

1. **比喻密度** ≤3/千字且不连用("像…似…宛如…"三连=污染) 2. **排比/三段式** ≤1处/章("不是A不是B而是C") 3. **连续同句式** ≤2 句(连续3+句"主语+动作"报警) 4. **句长波动** 一段内长/短 ≥3 倍,要有碎句也要有长句 5. **段落分布** 长短段交错,忌全长/全短/雷同对仗 6. **高频情绪词重复** 震惊/瞳孔一缩/心头一震… 同章各≤1 7. **极端词** 非常/极其/瞬间/顿时… 删九成,≤2–3/千字 8. **转折词/空泛升华/标点误用** 然而/与此同时…、`...`/句号当顿号 9. **总结句 / tell 密度** "这一刻她明白…""她很悲伤"→show≫tell(专项改用 `emotion`) 10. **动作/对白/心理/说明配比** 防"心理80",心理+说明别过半 11. **环境审计** 环境÷推进,500字蓝天白云不推剧情=注水 12. **阅读摩擦** 连续长段/环境/回忆/解释 堆叠 → 手机读者劝退

> ⚠️ 这是**估算式启发规则**,不是逐字计数:扫一遍估每千字次数、找连续段、挑最密的位置。重在**定位 + 趋势**。

AI 味指数(0–10,越高越浓 = 越该改)

连续同句式、句长波动权重最高(最毁人味感)。分档:

  • **0–3 像真人**:偶有小瑕,可发
  • **4–6 半成品**:有机器痕迹,按定位改重点项
  • **7–10 浓 AI 味**:一眼假,整章过 `deslop` + `human`

输出:量化扫描报告

【AI 味量化扫描 · 第 N 章 / 选段】
字数:__  AI 味指数:__/10  一句话结论:……

指标(实测 vs 阈值):比喻密度 / 连续同句式 / 句长波动 / 段落分布 /
高频情绪词 / 极端词 / 排比三段式 / 转折升华标点  —— 逐项 ✓/⚠/✗

【扣分定位】(给到句/段)
① 第_段:"原句" → 连续4句主语+动作 → 改法
② 第_段:"像…似…宛如…" → 比喻三连 → 删两个
【优先改】先动 AI 味分最高的 1–2 项

原则

  • **先定位后评分**:分数服务于"改哪里",不是为打分。
  • **结合平台**:番茄本就短句快节奏——短句密集≠AI,关键看**有没有波动、有没有碎句和长句穿插**。
  • **只诊断不改稿**:出报告后交给 `deslop`/`human`/`emotion` 动手。

配合

  • 表面改 → `deslop`(`references/anti-ai-checklist.md`)
  • 深层人味 → `human`(`references/human-texture.md`)
  • 句式节奏 → `references/sentence-rhythm.md`
  • 情绪演出来 → `emotion`(`references/show-emotion.md`)
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@tance-mang
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