Academic Unslop Skill 是一个面向中英文学术论文的 AI 写作风险检测与改写技能，主要用于识别和降低论文文本中可被外部 AI 检测系统捕捉的写作模式。
用途 该技能针对正式硕士论文写作场景，检测英文和中文论文文本中的 AI 写作风险模式。英文文本使用保守的 D1–D17 框架，中文文本使用中文文本 AI 风险模块加共享结构级检查，混合文档按语言分段路由。其目标是对段落级和文档级 AI 风险进行评分，并通过减少外部检测器敏感特征来改写高风险章节。
主要能力
- 段落级与文档级 AI 风险评分。
- 英文 D1–D17 框架与中文 AI 风险模块的双语言路由。
- 识别共享外部检测器敏感特征，如重复模板、均匀节奏、机械式报告顺序、过度平滑的学术推理。
- 基于外部检测器结果进行校准，例如当已知 Turnitin AI 分数时，将其作为校准信号并更严格地调整内部评分。
- 提供闭环逐章改写流程，每轮仅处理一个最高风险章节。
- 采用最小编辑原则，仅编辑现有句子，禁止整段或整节重新生成。
- 字数保持规则，改写后段落字数不得低于原段落。
- 升级阶梯机制，当某章改写后仍高于目标时，逐级尝试更强但仍安全的技术。
- 改写疲劳检测，触发时恢复历史最低版本并报告下一步未尝试的安全选项。
使用方式 该技能以技能文件（SKILL.md）为核心权威，规定工作流级输出结构，包括阶段顺序、目标锁定、版本台账、质量门 A–J、总结、外部重测停止和 DOCX 输出门。参考文件仅提供段落级证据模板、示例和技术特定子字段。工作流包含快速模式、工作模式（英文路由/中文路由）、完整分阶段模式/论文证据审计、技能审计模式等。强制闭环为：选取仍处于或高于目标（默认 30%）的最高分章节，仅改写该章节，输出改写章节与证据，停止并请用户用 CNKI / Turnitin 重测，根据新分数决定锁定、继续同章升级或回滚。
适用场景
- 用户拥有、撰写、合著或明确授权编辑的论文文本。
- 需要诊断和降低 AI 写作风险模式的硕士论文写作。
- 需要基于外部检测器结果进行校准的改写流程。
- 中英文混合文档的分段处理。
限制
- 不得用于虚假陈述作者身份、隐藏禁止的 AI 使用、捏造研究贡献或绕过机构的披露或评估规则。
- 低内部评分不等于文本安全，不能作为文本安全的证明。
- 不能保证、暗示或独立于学术诚信、意义保持和基于证据的修订来优化检测器结果。
- 若用户设定低于 30%（尤其低于 15%）的目标，技能会警告该目标可能不现实，且不能保证达到。
- 禁止反向翻译、禁止整段重新生成、禁止删除内容或合并句子作为常规 AI 风险技术。
- 当无法建立来源追溯时，应写“Author confirmation needed”而非添加句子。
- 关于收费、价格、平台支持等具体信息暂未提供。