by xiaofenggan01 · Claude Skill · ★ 410
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AIGC Reduce 降低学术论文 AIGC 查重率的 Claude Code Skill。 基于知网 3.0、万方、PaperPass、PaperPure 等主流检测器的技术原理，结合 humanizer skill（源自 Wikipedia "Signs of AI writing"）的 AI 痕迹识别方法论，通过三轮降重协议（去除痕迹 → 注入人类特征 → 自检审计）让文本呈现「人类写作」的统计特征。 安装 安装后，当你在 Claude Code 中提到「降 AI 味」「降 AIGC 率」「去 AI 检测」等关键词时，该 skill 会自动触发。 为什么需要这个工具？ AIGC 检测器已经在各大高校强制使用。但检测技术存在根本性局限： 写得好 = 判 AI？ 高质量流畅论文假阳性率 6.5%，有口语化瑕疵的论文仅 1.8% 跨平台结果不一致： 同一篇论文知网 AI 率 35%，万方仅 12% 术语密集型论文受害： 术语密度 20% 时假阳性率 8-12% 检测器依赖浅层特征： DPO 训练可使检测准确率下降 60% 核心思路：不是帮人作弊，而是帮本来是人写的论文降低被误判的风险。 三条铁律 禁止 AI 全量重写 — AI 重写 AI 文本 = 叠加 AI 指纹（PaperPure 实测：重写后检测率升至 100%） 修改率必须 40% — 轻度修改（40%）可达 60-80% 确定性替换 — 每次只改一小处，不经过 LLM 的 token 采样 三轮降重协议 第一轮：去除 AI 痕迹（减法） 扫描文本 → 词级替换 → 句级重构 → 段落调整，确保修改率 40%。 替换操作覆盖三个层级： 词级（10-15%）：模板词、72 个中文 AI 高频词、动词的系统性替换 句级（15-20%）：语序重组、长句拆分、被动改主动、主语更换 段落级（10-15%）：对称段长打破、段间过渡、语义注入 第二轮：注入人类特征（加法） 源自 humanizer skill 的核心洞察：只去除 AI 痕迹不够，干净但无灵魂的文本和 AI 文本一样容易被检测。 节奏工程：故意制造长短句交错，目标突发性 CV 0.45 不确定性注入："推测…""猜测…""不过还需要更多数据支持" 操作细节补充：加入实验观察、参数波动、异常说明 声音校准：如果用户提供参考文本，分析并匹配其写作风格 第三轮：Anti-AI 审计（自检） 审视文本，回答"这段话为什么还像 AI 写的？"，逐项排查 10 种深度 AI 痕迹模式： 重要性膨胀（"至关重要""不可忽视"） 同义词轮换（同一概念被叫了 3 个以上名字） 三板斧强迫症（连续出现"A、B和C"三件套） 系词回避（AI 不用"是"，偏用"作为/体现/代表"） 模糊归因（"有研究表明"无引用）
| Stars | 410 |
| Forks | 18 |
| Language | Python |
| Category | Claude Skill |
| License | MIT |
| Quality Score | 63.2831373484888/100 |
| Open Issues | 1 |
| Last Updated | 2026-06-28 |
| Created | 2026-05-02 |
| Platforms | claude-code, python |
| Est. Tokens | ~6k |
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aigc-reduce is primarily written in Python.
You can find installation instructions and usage details in the aigc-reduce GitHub repository at github.com/xiaofenggan01/aigc-reduce. The project has 410 stars and 18 forks, indicating an active community.
aigc-reduce is released under the MIT license, making it free to use and modify according to the license terms.
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