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/reducing-aigc-detection

Systematically reduce AIGC detection rates in academic papers (Chinese/English). Analyzes detection reports, identifies high-impact sections, applies multi-layer rewriting strategies preserving formatting/footnotes, and verifies results. Supports 维普/知网/Turnitin platforms.

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$ npx -y skills add telagod/code-abyss --skill reducing-aigc-detection --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/reducing-aigc-detection

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

Systematically reduce AIGC detection rates in academic papers (Chinese/English). Analyzes detection reports, identifies high-impact sections, applies multi-layer rewriting strategies preserving formatting/footnotes, and verifies results. Supports 维普/知网/Turnitin platforms.

SKILL.md

reducing-aigc-detection.SKILL.md
name: reducing-aigc-detection
description: Systematically reduce AIGC detection rates in academic papers (Chinese/English). Analyzes detection reports, identifies high-impact sections, applies multi-layer rewriting strategies preserving formatting/footnotes, and verifies results. Supports 维普/知网/Turnitin platforms.
user-invocable: true
allowed-tools: Bash, Read, Write, Edit, Agent, WebSearch, WebFetch
argument-hint: <docx-path> [--report <pdf-path>] [--platform weipu|cnki|turnitin] [--target <percentage>]
aliases: reduce-aigc, aigc-fix, lower-aigc

降AIGC · reducing-aigc-detection

> 检测器追的是统计均匀性,反检测的本质是重新注入人类写作天然的 variance 和 imperfection。

何时使用

| 场景 | 使用 | 说明 | |------|------|------| | AIGC 检测报告显示高于红线 | YES | 核心场景 | | 论文提交前预防性降 AI | YES | 不需要检测报告 | | 已有 AI 辅助写作的论文需要人性化 | YES | 最佳实践 | | 纯人工写作但误判率高 | YES | 可针对性微调 | | 想批量处理多份文件 | NO | 每篇需要定制化处理 |

核心原理

检测器三板斧

| 指标 | 含义 | AI 文本特征 | 人类文本特征 | |------|------|------------|------------| | Perplexity(困惑度) | 文本可预测性 | 极低(<30) | 中高(60-120) | | Burstiness(突发性) | 句长变化幅度 | 极低,句长均匀 | 高,长短交替 | | Token 概率分布 | high-prob token 占比 | >85% | <70% |

平台差异

| 平台 | 特殊机制 | 关键应对 | |------|---------|---------| | **维普** | 章节加权(摘要 1.8x,引言/结论 1.5x);拼接预警(风格断层 +10-15%) | 优先改摘要;全文风格一致 | | **知网** | 3.0+ 分析论证深度曲线;4.0 标注"结构工整度过高" | 制造浅→深螺旋节奏 | | **Turnitin** | 2025.8 可识别 humanizer 工具痕迹 | 不用洗稿工具,手动改写 |

执行流程

Phase 0: 侦察

1. 读取检测报告 PDF(如有),提取各章节 AIGC 占比 2. 如无报告,通读全文预判高风险段落 3. 按 AIGC 率 x 章节权重 排序,确定改写优先级

优先级 = AIGC率 × 章节字数 × 平台权重系数

Phase 1: 分级定策

| AIGC 率 | 策略 | 改动幅度 | |---------|------|---------| | >80% | 整段重写 | 保留核心论点,彻底换表达 | | 40-80% | 重点改写 | 换骨架、注入个人经验、打碎并列 | | 20-40% | 局部手术 | 替换 AI 特征词、打断过渡链、加短句 | | <20% | 微调或不动 | 仅修复明显 AI 模板词 |

Phase 2: 改写执行

改写层级(按效果排序)

**第一层:结构层(降 60-70%,最高优先)**

  • 消灭「N个方面:第一…第二…第三…」并列模板
  • 打破「背景→分析→结论」标准三段论
  • 制造论证深度不均匀:核心论点厚写,次要一笔带过
  • 长短句交替:穿插 5-10 字短句与 30-40 字长句
  • 加入自我修正轨迹:「最初以为…后来发现…」

**第二层:词汇层(降 10-15%,配合第一层)**

中文 AI 高频触发词黑名单(必须替换或删除):

值得注意的是 / 综上所述 / 不可否认 / 首先…其次…最后
研究表明 / 结果显示 / 此外 / 总之 / 不仅…而且
主要体现在N个方面 / 具有重要意义 / 发挥着重要作用
在…方面 / 与此同时 / 一方面…另一方面

英文 AI 高频触发词黑名单:

delve(s) / furthermore / moreover / it is important to note
comprehensive / multifaceted / nuanced / landscape / underscores
in conclusion / this report hopes to / integrates...with
The X section explains/introduces/presents/summarizes (mechanical parallelism)

替换策略:不是换同义词,是**换句式**。「研究表明X」→ 引具体作者年份样本量。

**第三层:内容注入(最难被检测)**

  • 加入个人研究细节、田野观察、实验意外
  • 引用对立观点的具体文献
  • 补充具体数据、数字、表格
  • 增加口语化学术表达碎片

技术执行注意事项

**docx 编辑策略**:

| 段落类型 | 编辑方式 | 理由 | |---------|---------|------| | 无脚注/无特殊格式 | `replace_full_para()` — 设 Run 0 新文本,清空其余 | 安全快速 | | 含脚注引用 [N] | Run 级替换 — 仅改非 superscript runs | 保留脚注 | | 含 bold/italic 段中格式 | Run 级替换或 XML 层编辑 | 保留格式标记 | | 含图表引用 | 仅改文字 runs,不动图表 XML | 防止引用断裂 |

**python-docx 段落替换模板**:

def replace_full_para(para, new_text):
    """整段替换,保留首 run 格式。仅用于无脚注段落。"""
    if not para.runs:
        return
    para.runs[0].text = new_text
    for r in para.runs[1:]:
        r.text = ''

**Run 级替换模板**(保留脚注):

# 先扫描确认哪些 runs 是脚注(superscript=True)
for j, r in enumerate(para.runs):
    if r.font.superscript:
        continue  # 不动
    if '目标文本片段' in r.text:
        r.text = r.text.replace('目标文本片段', '替换文本')

Phase 3: 一致性检查

改写后必须检查:

1. **风格一致性** — 改过的段落与未改段落语气一致(维普拼接预警) 2. **脚注完整性** — 所有 [N] 引用保留且对应正确 3. **字数变化** — 改后总字数与原文偏差 <15% 4. **信息完整性** — 原文核心论点、数据、引用全部保留

Phase 4: 验证

1. 提取改后文本,人工通读 2. 建议用户去检测平台复检 3. 如仍超标,进入第二轮精修(优先改权重最高的剩余段落)

反模式(明确不能做的事)

| 操作 | 为什么无效 | |------|-----------| | 仅做同义词替换 | 句式结构未变,知网 3.0 直接穿透,仅降 5-10% | | 只改标红段落不管上下文 | 风格断层触发维普拼接预警,反而加分 | | 用 humanizer/洗稿工具 | Turnitin 2025.8 已可识别工具痕迹 | | AI 改 AI 不换 prompt 策略 | 输出仍在 AI 分布内,等于原地踏步 | | 插入特殊 Unicode 字符 | 所有主流平台已修补 | | 中→英→中互翻 | 仅降 15%,且翻译腔本身可能触发 | | 越改越正式/书面 | 越规整越像 AI | | 先降查重后降 AI | 顺序错误——查重修改会引入新 AI 特征 |

高校红线参考

| 层级 | 典型要求 | |------|---------| | C9 / 顶尖 985 | <10-15% | | 211 院校 | 15-25% | | 普通本科 | 20-30% | | 硕博论文 | <=10% |

终极检查清单

  • [ ] 全文句长分布有足够变化(不是均匀 15-25 字)
  • [ ] AI 特征词已替换或删除(对照黑名单)
  • [ ] 消灭了所有「N个方面:第一…第二…第三…」并列模板
  • [ ] 摘要已改为非标准四段式(维普权重 1.8x)
  • [ ] 注入了具体数据 / 真实案例 / 个人观察
  • [ ] 全文风格一致(无拼接断层)
  • [ ] 论证深度有自然的浅→深节奏变化
  • [ ] 脚注引用完整保留
  • [ ] 文档格式无损(字体、行距、页眉)
  • [ ] 改后总字数偏差 <15%

输出骨架

【战场态势】各章节 AIGC 率 + 优先级排序
【改写方案】每章节策略(整段重写 / 局部手术 / 微调 / 不动)
【执行结果】改动清单 + 脚注保留确认
【预估效果】各章节预估改后 AIGC 率
【复检建议】下一步行动
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