No AI Slop 是一个面向 AI 辅助写作场景的开源 Skill，目标是从文章中移除 20 多种常见 AI 冗余表达，同时尽量保留个人写作风格。AI 味清理这个说法，关键在后半句：不是把文章改得“像人写的”就算完，而是把那些高度模板化的句式挑出来、改掉，同时留住作者自己的词汇、节奏、幽默感，甚至有意保留的不完美。项目采用 MIT License，还提供 ChatGPT 插件版本。
AI 味清理先分清：它不是 AI 生成内容检测器
先把一个容易误解的点说清楚：它可以检测 AI 写作套路模式，但不会猜测文章是否由 AI 写成。即使文章出现某种套路模式，也不能据此证明文章一定由 AI 生成，官方说明已经明确了这一点。所以更准确的理解是“AI 写作套路检查”，而不是传统意义上的 AI 生成内容鉴别器。拿它当鉴定结论用，是用错了工具。
场景痛点很好理解：AI 写作工具能快速生成语法完整、结构清晰的内容，但大量生成文本也容易出现相似的表达习惯，例如“这不是 X，而是 Y”“没人告诉你的是……”以及“未来不是正在到来，它已经发生”等高度模板化的句式。更值得注意的是，当文章交给 AI 二次润色时，原本属于作者的词汇、节奏、幽默感甚至有意保留的不完美，都可能被进一步抹平。
AI 味清理清单：20 多种套路拆成可识别的模式
它没有把“去 AI 味”停留在一句笼统的提示词上，而是把问题拆成了 20 多种可以具体识别的表达模式。第一类是二元对比与铺垫式开头：类似“It’s not X. It’s Y.”的二元对比，“Here’s the thing”“Let me be clear”等铺垫开头，以及“What nobody tells you”“The part everyone misses”等伪洞察式表达。
第二类是夸张表达与虚假权威：“a testament to”“marks a pivotal moment”之类的重要性夸大表达，“experts agree”“studies show”等缺乏具体出处的模糊归因，同时还检查同义词循环和故作深刻的结尾。第三类是基础可读性检查：文章是否适合直接进入重点、是否过度使用被动语态、句子是否难以理解，以及是否应该用具体细节替代抽象表达。
三种用法：改文章、只检测、故意生成对照样本
第一种是修改文章：把文章交给它，它会检查文本中的套路模式并进行修改，同时尽量保留个人声音，完成后还会列出具体修改内容，方便继续人工审核。这个“列出改动”很关键——作者仍然可以知道哪些地方发生了变化，而不是把整篇文字交给模型重新改写。
第二种是只检测不修改：它会引用检测到的具体模式，但不会根据这些特征猜测文章究竟是不是 AI 生成的，适合只想先看问题清单、再自己动手改的人。第三种比较有意思，是故意生成对照样本：让它故意生成尽可能典型、尴尬的套路文本，可以用于讽刺、演示，或者帮助理解项目到底在清理什么类型的表达。
安装与使用：交给 AI 编程助手装，命令只有三条
安装可以把指令直接交给 ChatGPT、Claude Code、Codex 或其他支持相关 Skill 的编程助手全局安装；也可以使用官方提供的包管理命令安装：
npx skills add petergyang/no-ai-slop --skill no-ai-slop --global --yes装好后使用方式同样简单，修改文章、只检测、生成对照样本各一条命令，装完先用一小段自己的旧文章试一遍，看它列出的改动是否符合你的语气，再决定是否纳入日常流程：
/no-ai-slop （你的文章）
/no-ai-slop is this slop? （你的文章）
Draft an AI slop post about （主题）工作流建议是：先让 AI 完成内容初稿，再用它检查二元对比、伪洞察、夸张表达和模糊引用等问题，最后由作者决定哪些修改应该保留。它的规则目标明确，能针对 20 多种模式检查，并同时关注主动语态、具体细节和句子可读性；修改模式会列出改动内容，检测模式则不会武断判断文章是否由 AI 生成。
适合谁与局限：常写、常被 AI 润色的人最受益
对于经常使用 AI 辅助写作的人来说，这种方式更容易形成固定工作流：初稿交给 AI，套路检查交给它，定稿权留给作者。如果你几乎不用 AI 写东西，或者文章本来就是手写、语气已经很个人化，它能挑出来的东西就很少，装的意义不大。另外要再次提醒：它解决的是文本表达模式问题，不能把检测结果理解为 AI 内容鉴定结论。
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