1实现原理 · 为什么它能做到
反「去 AI 味」是产品立场：识别 AI 特征是为了让作者看清自己的文字，而不是伪装成人类，因此默认模式只诊断、不改写。
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**默认只识别，不改。**
注：这里在做什么：把「AI 味」重新定义为「太完美」——写得太好、太光滑、太均匀、没有一处是作者自己也没想通的（原则 1），于是检测目标从「删特征」变成「找出可辨认的作者痕迹」。同时明确「花时间去 AI 味不如花时间把事情搞清楚」，避免落到降重式改写。
检测模式是「22 个特征 × 按文本顺序」的逐处扫描：报告不按特征归类，而是沿原文顺序逐处引用并就地标注特征号与严重度。
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按文本顺序逐处指出问题，不按特征分类。
注：报告骨架写死为「**命中 X 处 AI 指纹**」+ 每处「> 引用原文」+ 一句问题说明 + 反引号行 `特征 #N 特征名 严重度`。按文本顺序而非特征聚类，是为了让作者拿着报告沿自己文章一路改下去，而不是在 22 个类别间来回跳。
严重度三档，把「几乎只有 AI 会这样」和「人也会这样」分开，避免机械判定。
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- 🔴 强信号 — 几乎只有 AI 会这样做
注：三档为 🔴 强信号 / ⚠️ 中信号（AI 高频但人也可能做）/ 💡 弱信号（需结合体裁与上下文）。这是与「AI 味检测器」类工具最实质的区别：先给判断强度分级，再让人决定改不改。
改写引导模式（用户说「我想改」后触发）不代笔：按严重度逐条追问每个特征背后的意图，一次只问一个问题，回答后才给「修改方向」而不是改好的文本。
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3. 用户回答后，给出修改方向（不是修改结果）
注：流程 4 步写死在 SKILL.md：严重度高→低逐条追问 → 每条只问一个问题并等回答 → 给方向不给成品 → 用户明确说「帮我改」才给具体改法且必须体现用户回答中的偏好。改完的文字仍是作者的，符合「改写必须基于用户自己的偏好」。
22 条追问映射表内联在 SKILL.md，每条写明「背后意图」与一句追问示例，把抽象特征变成可执行的提问脚本。
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「1.7 秒」「2.3 秒」这种数字你量过吗？你当时真的感受到的是什么？用你嘴上会说的词来描述。
注：表体为「特征 N — 特征名 / 背后意图 / 追问」三段（特征 13 每个段落都有收束金句 → 背后意图「每段有记忆点」→ 追问「你这篇文章最重要的一句话是哪句？」），并提示「实际追问时要根据具体文案和命中情况调整措辞，不要照搬模板」。
误伤控制写进判据：给出 5 条特征的阈值与例外（如「不是 X 是 Y」800 字内 3 次以上才算、收束金句仅适用于公众号长文）。
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鲁迅、李敖、罗翔都用。低密度是正常修辞
注：误伤表为「特征 / 触发阈值 / 说明」三列，覆盖 #8 不是X是Y、#7 替读者说蠢话、#13 收束金句、#1 堵住反驳、#5 命名仪式；并单列「⚠️ 误伤警告：短视频文稿中段段金句是体裁要求，不是 AI 味。检测前先问用户这是什么体裁。」
体裁识别前置：按短视频文稿 / 公众号长文 / 推文 / 学术正式文体四类调整适用条款，未写明体裁时须在报告中注明模型自己的判断。
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检测前先判断文案体裁，不同体裁的判定标准不同
注：调整项具体到条目号（短视频不判定 #13、更看 #16/#17；推文不适用 #14；学术文体不判定 #1/#2）。把「同一句话在不同体裁里是不是 AI 味」显式建模，减少误判。
追问自身的自检规则：写追问时不许犯被检测的特征，例如不用选择题结构（替用户想答案）或「不是 X 是 Y」。
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不用选择题结构（A 还是 B？）→ 这是在替用户想答案
注：自检共 5 条，全部指向模型自己的措辞。这是一条少见的「元纪律」：检测工具的交互语言必须满足它自己主张的标准，否则整套方法论自相矛盾。
2核心能力
0122 特征逐处检测报告（引用原文 + 内联特征号与严重度 + 按文本顺序）
02改写引导：按严重度逐条追问意图，一次一个问题，给方向不给成品
03误伤控制：5 条特征的触发阈值与例外条件
04体裁自适应：四类体裁各自禁用/加强的判定项
05特别警告：对「帮我去 AI 味」「改成不像 AI 的」等诉求直接给出反向回应
06负向纪律：没有 AI 味就说没有，不硬凑报告
4风险提醒 风险提醒：绿色 · 放心使用
风险提醒：绿色 · 放心使用
- 检测结论是编辑意见，不是事实判定 — 22 个特征与阈值是作者的经验归纳（无标注语料、无统计依据）；「几乎只有 AI 会这样做」对单篇文案并无验证基础。用户若把它当客观指标，可能改掉本该保留的个人风格。
- 反向引导风险：反对「去 AI 味」的立场会抑制合理改写 — 对确实需要更清晰表达的用户，skill 会先把诉求拉回检测与追问，可能多绕几轮；且「如果你像任何一个人，你就不像 AI」属修辞论证，不是可检验命题。
- 无敏感信息处理意识 — 检测报告会逐处引用用户原文，若文案含客户信息、未公开数据或个人信息，这些片段会被再复制进会话记录；SKILL.md 无脱敏或提示条款。
- 提示注入面（宿主通用） — 粘贴的文案即不可信文本；SKILL.md 未要求模型把输入当纯数据，仅靠风格禁令间接约束。宿主若不隔离，文案内的指令文本可能影响后续行为。
风险提醒：绿色，放心使用。自证：dbs-ai-check 目录只有 SKILL.md 与 agents/openai.yaml，无 scripts/references/模板/数据文件，无脚本执行、无网络端點、无凭证读取、无本地文件写入，全部能力由 SKILL.md 的 prompt 判据表与输出模板兑现；唯一输入是用户在本轮对话中粘贴的文案；结尾只做一次软提示（「下一步不确定时，可以输入 `/dbs`」），不触发任何工具。挡位核查（按「端点是否构成必要外发」口径）：目录内不含任何 URL 或后端名，无 CDN/字体/接口引用。风险仅剩提示层与输出质量（见 risks）。
5第二遍独立确认
- [ok] 「22 个特征」数量属实 — 对 SKILL.md 逐条计数，`**特征 N —` 形式的条目恰为 22 条（特征 1 堵住所有反驳 … 特征 22 对「深刻」的过拟合），与 description 一致，无夸大。
- [ok] 无脚本/无网络/无凭证/无写入 — 目录仅 SKILL.md + agents/openai.yaml；token 扫描（http|curl|wget|API_KEY|token|secret|\.env|bash|exec|python|~/\.）零命中；SKILL.md 无任何工具调用或读写文件指令。
- [ok] 严重度三档确实写死 — 「🔴 强信号 — 几乎只有 AI 会这样做 / ⚠️ 中信号 — AI 高频但人也可能做 / 💡 弱信号 — 需要结合体裁和上下文判断」三行逐字存在。
- [ok] 「默认不改」是否被机制保证 — 开篇「**默认只识别，不改。**」，报告模板末尾写「以上是检测结果，不涉及修改」，改写必须由用户说「我想改」触发；三条互相印证，非空口宣称。
- [ok] 误伤警告与体裁调整不是装饰 — 误伤表 5 行含具体阈值；体裁表 4 行含具体条目号禁用（#13/#16/#17/#14/#1/#2）；特征 13 行内另有一条独立 ⚠️ 提示。
- [ok] 与 marketplace 条目描述一致 — marketplace.json 描述「扫描文案中的 AI 生成痕迹，输出检测报告。默认只诊断不改。」与 SKILL.md description 及正文一致。
- [ok] 元数据（license/stars/last_push/installs/commit） — GitHub API：stars 10121、pushed_at 2026-09-07T03:48:59Z、license.spdx_id NOASSERTION（根 LICENSE 为 CC BY-NC 4.0，非商业）；本地 HEAD = 8b8e33f1ecaed8cee606fe950c4426b525ead314 = 任务 pin。
- [discrepancy] meta.installs 值域校正（批4 质检 2026-09-15） — 原记录为 skills.sh 仓库级聚合徽标（579.6K（skills.sh 徽标 /b/dontbesilent2025/…），并非本 skill 的单体安装量；站内惯例只记可定位的单 skill 数值 → 校正为 null（其他 25 份 dbs 报告本就为 null，修此 8 份以齐平）
6结论
适合：适合自媒体作者、公众号写手、短视频文案作者在发布前做一次「机器味体检」，尤其当读者反馈「像 AI 写的」但说不清具体位置时——报告能定位到句子。也适合需要改稿但不想被代笔的作者：它用追问把表达权留在作者手里。对想学习「如何设计带误伤控制与元纪律的检测型 skill」的作者，是一份结构完整的参考样本（特征表 + 阈值表 + 体裁表 + 追问脚本四件套）。
不适合：不适合期望一键降重/一键改写的用户（需先检测、再逐条追问、用户明确说「帮我改」才动手，流程刻意慢）；不适合需要客观可验证指标的场景（无统计依据、无模型检测器，纯人工经验判据）；不适合学术写作与法律文书的合规检查（它自己就把 #1/#2 在学术文体下排除，不承担规范论证责任）；也不适合处理含敏感信息的稿件而无法接受会话内二次引用原文的情况。
安装 agent 直装可复制
① 本站镜像 更新 2026-09-15
方式 A · 人下载镜像包下载 dbs-ai-check.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agent2ebc4b2111d7ab06…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库dontbesilent2025 / dontbesilent2025/dbskill
原始 GitHubdontbesilent2025/dbskill ↗
Stars10121
最近推送2026-09-07
本 skill commit
8b8e33f1ec许可CC BY-NC 4.0（仓库根 LICENSE 首行「Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)」，条款为 Attribution + NonCommercial，Copyright (c) 2026 dontbesilent。**非商业授权**：个人/学习/研究可直接使用，商业用途需单独授权；GitHub API license.spdx_id 为 NOASSERTION（CC 系非 SPDX 标准标识））
本站信息
收录日期2026-09-06
分类内容创作
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
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