AI Speech Detector - AI 风检测技能
本技能用于检测文案中的 AI 风味特征，提供量化评分、领域适配、风格校准和一键修复，支持中文、英文和中英混合文本。
检测维度
核心维度（10个）
| 维度 | 优先级 | 权重 | 检测内容 |
|---|---|---|---|
| 开头套话 | P0 | 15% | 说句大实话、扎心真相、揭秘 |
| 车轱辘话 | P0 | 15% | 首先/其次/最后、总而言之 |
| 虚词堆砌 | P1 | 8% | 其实、而且、但是、实际上 |
| 短句短语 | P1 | 8% | 列表式短句、两字短语堆砌 |
| 结尾套话 | P2 | 5% | 最后说一句、评论区见 |
| 英文 AI 词汇 | P1 | 12% | delve, tapestry, robust, pivotal 等 |
| 结构模式 | P1 | 12% | 二元对立、戏剧化断句、分形总结 |
| 格式模式 | P2 | 5% | 粗体首词列表、Unicode 箭头、破折号 |
| Emoji 滥用 | P0 | 10% | ✅⚠️❌🔥💡✨ 等 emoji 堆砌 |
| 夸大其词 | P0 | 10% | 震惊、颠覆、革命性、绝对、必须、一定 |
增强维度（3个）
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 领域适配 | 学术/社媒/电商/技术/公文领域的特色AI模式 |
| 节奏分析 | 句子长度分布、Burstiness 分数 |
| 中英混合 | 中英夹杂的AI表达模式 |
AI 风指数算法
评分公式
AI风指数 = Σ(维度命中数 × 维度权重) / 文本总字数 × 100 维度得分 = (该维度命中数 / 该维度阈值) × 100，封顶100
阈值参考
| 维度 | 轻度阈值 | 中度阈值 | 重度阈值 |
|---|---|---|---|
| 开头套话 | 1个 | 2个 | 3个+ |
| 车轱辘话 | 2个 | 4个 | 6个+ |
| 虚词堆砌 | 3个 | 6个 | 10个+ |
| 英文 AI 词汇 | 2个 | 5个 | 8个+ |
| 结构模式 | 1个 | 3个 | 5个+ |
| Emoji 滥用 | 1个 | 3个 | 5个+ |
| 夸大其词 | 2个 | 4个 | 6个+ |
综合评级
| 指数 | 评级 | 说明 |
|---|---|---|
| 0-30% | [自然] | 无明显AI痕迹 |
| 30-60% | [轻度] | 有少量AI模式，建议修改 |
| 60-80% | [中度] | AI风明显，需要修改 |
| 80%+ | [重度] | 高度疑似AI生成，必须重写 |
领域适配检测
自动识别文本领域，应用对应检测规则：
| 领域 | 触发关键词 | 特色AI模式 |
|---|---|---|
| 学术论文 | 研究、方法、结论、摘要 | "The implications are significant", "highlighting the need for" |
| 社媒/短视频 | 家人们、绝绝子、沉浸式 | "绝绝子", "泰裤辣", "沉浸式体验", "家人们谁懂啊" |
| 电商文案 | 限量、抢购、秒杀、优惠 | "错过再等一年", "仅剩最后 X 件", "手慢无" |
| 技术博客 | 聊聊、总结一下、不BB | "简单聊聊", "总结一下", "不BB直接上代码", "干货" |
| 公文/汇报 | 贯彻、落实、加强、提高 | "认真贯彻落实", "切实加强", "进一步提高", "扎实推进" |
详见 references/domain-patterns.md
节奏分析（Burstiness）
检测指标
-
句子长度变异系数
- 计算每句字数的标准差
- AI 文本通常标准差 < 8
- 人类文本通常标准差 > 15
-
三句同长度检测
- 连续三句字数相差 ≤3
- 出现一次 = 轻度
- 出现三次+ = 重度
-
段落句数一致性
- 每段句子数基本相同
- 是 AI 的强信号
Burstiness 分数
Burstiness = (句子长度标准差 - 平均句子长度) / (句子长度标准差 + 平均句子长度) AI 文本：-0.5 ~ 0.2 人类文本：0.3 ~ 0.8
中英混合检测
检测中英夹杂的 AI 表达：
| 模式 | 示例 |
|---|---|
| 英文词汇中式用法 | "这个 feature 真的很 robust" |
| 中英套话混合 | "我们需要先 align 一下" |
| 英文形容词修饰中文 | "这个 solution 是 cutting-edge 的" |
| 强行翻译腔 | "让我们 dive into 这个话题" |
详见 references/mixed-language.md
Emoji 滥用检测
零容忍：正式文章中禁止出现任何 emoji。
必须逐行扫描全文，不得遗漏。包括表格左侧第一列、列表前缀、标题装饰、句尾点缀——全部禁止。
检测要点
- 全文扫描：逐行检查，不遗漏任何一个 emoji
- 表格重点：表格第一列左侧经常有 emoji 做装饰，必须删除
- 零容忍：1 个 emoji 也必须报告并修复
详见 references/emoji-patterns.md
夸大其词检测
检测文本中的绝对化语言和夸大表达。AI 倾向于用"必须"、"绝对"、"震惊"制造权威感，人类更常用"可能"、"也许"、"我觉得"。
检测要点
- 绝对化词汇：必须、绝对、一定、肯定、绝不、完全不
- 夸大词汇：震惊、颠覆、革命性、划时代、极其、超级
- 夸大句式：二元对立、绝对化断言、夸大效果范围
详见 references/exaggeration-patterns.md
去 AI 味核心理念
1. 允许不完美
AI 追求"完美"，人类写作有瑕疵。允许：
- 口语化表达（"怎么说呢"、"挺有意思的"）
- 犹豫和不确定（"我不太确定"、"可能吧"）
- 半句话、碎碎念
2. 制造参差
AI 写作节奏均匀，人类写作有起伏：
- 段落长短不一（一段 3 行，下一段 1 行）
- 句子长短交替（两个长句后跟一个短句）
- 结构不完全对仗
3. 留下人的痕迹
AI 写作"正确但空洞"，人类写作有细节：
- 具体数字（"瘦了 12 斤"而非"瘦了不少"）
- 时间地点（"上周三"、"在北京"）
- 个人感受（"第一次用的时候心里打鼓"）
4. 避免 AI 高频模式
- 连接词：首先/其次/最后、综上所述、值得注意的是
- 开场白：在这个...的时代、随着...的发展
- 结尾升华：写在最后、总而言之
风格校准（Voice Calibration）
用户提供自己的写作样本，AI 分析其风格特征后，用该风格重写文本。
使用方式
检测这段文案的 AI 风，并用我的风格重写。 这是我的写作样本： [样本文本]
风格分析维度
- 句子长度模式 - 短促型 / 流畅型 / 混合型
- 词汇水平 - 口语化 / 学术型 / 中间型
- 段落开头方式 - 直入型 / 铺垫型 / 反问型
- 标点习惯 - 破折号 / 括号 / 分号 / 句号极简
- 口头禅/重复语 - 填充词 / 转折词 / 强调词
- 过渡方式 - 显式连接 / 隐式跳跃 / 场景转换
详见 references/voice-calibration.md
风格训练（Style Training）
用户提供一篇或多篇文章，AI 提炼风格特征，生成风格 Profile，然后用该风格创作全新内容。
与风格校准的区别
| 功能 | 风格校准 | 风格训练 |
|---|---|---|
| 样本数量 | 1 篇 | 1-3 篇（推荐 3 篇） |
| 输出 | 重写已有文本 | 创作全新内容 |
| 风格 Profile | 简要分析 | 详细的结构化风格报告 |
| 适用场景 | 修改已有文案 | 用个人风格写新文章 |
使用方式
单样本训练：
训练我的写作风格： [粘贴一篇文章] 然后用这个风格写一篇关于[新主题]的文章。
多样本训练（推荐）：
训练我的写作风格，以下是 3 篇样本： --- 样本 1 --- [文章1] --- 样本 2 --- [文章2] --- 样本 3 --- [文章3] 然后用这个风格写一篇关于[新主题]的文章。
训练流程
用户提供样本（1-3篇） ↓ Step 1: 逐篇分析风格特征 Step 2: 提取跨样本共性，生成风格 Profile Step 3: 输出风格特征报告 + 风格规则 Step 4: 用风格 Profile 创作新内容 ↓ 输出：风格特征报告 + 新文章
风格分析维度
- 宏观结构 - 段落长度、段落组织、开头/结尾方式
- 句子节奏 - 平均句长、句长分布、句式偏好、节奏模式
- 词汇特征 - 词汇等级、用词偏好、高频词、修辞手法
- 语气与视角 - 叙事视角、主观程度、情感温度、权威感
- 标点与格式 - 标点偏好、段落间距、格式元素
输出格式
分析完成后输出：
markdown## 风格特征分析 ### 宏观结构 - 段落长度：中等（150-300字） - 段落组织：总分总结构 - 开头方式：场景引入 - 结尾方式：升华主题 ### 句子节奏 - 平均句长：18字（中等） - 节奏特征：快慢交替 - 句式偏好：陈述句为主（80%） ### 词汇特征 - 词汇等级：通俗偏口语 - 高频词："其实"、"说实话"、"你会发现" - 修辞手法：善用比喻 ### 语气与视角 - 叙事视角：第一人称"我" - 主观程度：主观 opinionated - 情感温度：热情中带幽默 ### 标点与格式 - 标点偏好：破折号用于解释 - 段落间距：疏松 --- ## 风格规则（创作时必须遵守） 1. 开头必须用场景引入 2. 段落长度控制在 150-300 字 3. 句子长短交替 4. 用"我"的视角，口语化表达 5. 善用比喻 6. 结尾要有升华
详见 references/style-training.md
检测输出格式（必须严格遵守）
markdown# AI 风检测 - <文案标题> > 检测时间：<YYYY-MM-DD HH:mm:ss> > 文本长度：<N> 字 > 检测领域：<自动识别或用户指定> --- ## AI 风指数：<XX>% <评级> | 维度 | 命中数 | 阈值 | 得分 | 权重 | 加权得分 | |------|--------|------|------|------|----------| | 开头套话 | N | 3 | XX | 15% | XX | | 车轱辘话 | N | 6 | XX | 15% | XX | | 虚词堆砌 | N | 10 | XX | 8% | XX | | 短句短语 | N | 5 | XX | 8% | XX | | 英文 AI 词汇 | N | 8 | XX | 12% | XX | | 结构模式 | N | 5 | XX | 12% | XX | | 格式模式 | N | 3 | XX | 5% | XX | | 结尾套话 | N | 3 | XX | 5% | XX | | Emoji 滥用 | N | 5 | XX | 10% | XX | | 夸大其词 | N | 4 | XX | 10% | XX | | **总计** | - | - | - | **100%** | **XX** | --- ## 节奏分析 - 平均句长：<N> 字 - 句长标准差：<N> [自然/轻度/中度/重度] - Burstiness 分数：<X.XX> [自然/轻度/中度/重度] - 三句同长度出现：<N> 次 --- ## P0 问题（必须修改） ### 1. <问题类型> - "<词汇>" 位置：第 <N> 行 原文： > <原文内容> 问题：<问题描述> ### Suggested fix <修改建议> --- ## P1 问题（建议修改） ... --- ## 领域特色检测（如识别到特定领域） ### <领域名> | 模式 | 出现次数 | |------|----------| | <模式1> | N | | <模式2> | N | --- ## 中英混合检测（如检测到） | 模式 | 示例 | |------|------| | <模式> | <示例> | --- ## 一键修复 ### 修复后全文 <修复后的完整文本> --- ### Before / After 对比 | 位置 | 原文 | 修复后 | |------|------|--------| | 第1段 | ... | ... | | 第3段 | ... | ... | --- <如果用户提供了写作样本> ## 风格校准 已根据您提供的样本分析风格特征： - 句子长度：<类型> - 词汇水平：<类型> - 段落开头：<类型> - 过渡方式：<类型> ### 用您的风格重写 <重写后的文本> --- <如果 AI 风指数 > 60%> [警告] AI 风较重（XX%），建议应用一键修复或风格校准。 <如果 AI 风指数 <= 30%> [通过] 文本自然度良好，无明显 AI 痕迹。
