用途：针对已有界面进行反“AI 感”审计、清理或改动后验证，减少无依据的通用默认样式，而不破坏产品事实、品牌决策与既有功能。
主要能力：区分静态源码特征、显式本地上下文、渲染交接证据、无障碍与行为检查以及智能体判断；按引擎、证据类型、检测/修复置信度、规则类别、集群、例外状态与处置方式对每个发现分类；支持审计（只读）、清理（限定范围编辑）和验证三种模式。
使用方式：先确认具体目标与模式，读取项目权威文件、令牌/主题、代表性组件和数据行为依赖。运行静态检测：node skills/ai-design-slop-remover/scripts/detect-slop.mjs --target <path> --json。仅在报告差异时可用 --baseline <result.json> --only-new。清理模式下按最小安全类别应用，参考修复手册，最多两轮编辑。验证时重跑检测器、项目检查与已验证的渲染交接，最终输出韩语 v2 报告。
适用场景：保留品牌与功能的前提下，移除 UI 中无支撑的通用装饰、模板化元素；验证清理是否引入回归。
限制：不得自动删除有记录的品牌色/字体/渐变、产品/法律/本地化文案、URL、路由、表单名称/契约、分析、状态/数据逻辑、真实资产或明确参考对齐。不创建 .ai-slop-remover.json，不安装包，不访问凭据、部署或发布。网络、凭据、破坏性操作、生产部署等需授权。缺少上下文时保持未知，不确定时询问或阻断。