用途
anti-wechat-ai-check 是一个面向微信公众号内容发布的 AI 痕迹检测与人性化润色技能。它用于检测文章中的 AI 生成痕迹（如模板短语、过渡词堆砌、句式雷同等），给出风险评分和修改建议，并可输出人性化润色后的版本。其检测逻辑基于微信公众平台运营规范 3.27 条款（非真人自动化创作行为）。
适用场景
- 用户准备将 AI 辅助写作的文章发布到微信公众号
- 用户想检查一篇文章是否有明显 AI 痕迹
- 用户想将 AI 生成的草稿改写为更自然的人类风格
工作流程
该技能要求按顺序执行以下步骤：
Step 1：获取文章 确定输入来源：若用户提供文件路径则读取文件；若用户在对话中粘贴文本，则保存到临时文件或使用 --text 参数。
Step 2：运行分析 使用命令行调用分析脚本：
python skills/lovstudio-anti-wechat-ai-check/scripts/analyze.py \
--input <path> --format json
或使用内联文本：
python skills/lovstudio-anti-wechat-ai-check/scripts/analyze.py \
--text "文章内容" --format json
Step 3：呈现发现 向用户展示：风险评分（0-100）与风险等级（LOW / MEDIUM / HIGH）；发现的模板短语及其位置；结构问题（过渡词密度、段落均匀度等）；句子问题（句长一致性、重复开头、"的"字过多）。
Step 4：询问用户 使用 AskUserQuestion 询问下一步操作，选项包括：
- 仅查看报告：用户自行修改，技能结束
- 给出修改建议：列出每个问题的具体修改建议，不改原文
- 直接输出修改版：输出人性化润色后的完整文章
Step 5：人性化润色（如被请求） 改写时遵循以下规则：
- 5a. 消除模板短语：删除或替换报告中标出的每个模板短语。例如"随着科技的不断发展"改为直接说具体的事（"去年 ChatGPT 发布后..."）；"综上所述"删掉或换成口语化收尾。
- 5b. 降低过渡词密度：目标过渡词密度 < 15%；删除不必要的"首先/其次/此外/另外"；用具体逻辑关系替代泛化连接词。
- 5c. 打破句式均匀：刻意制造长短句交替（短句 < 15 字，长句 > 40 字）；加入口语化表达、反问句、感叹句；偶尔使用不完整句或省略句。
- 5d. 打破段落均匀：有的段落只有一两句话，有的段落可以很长；避免每段都是"论点 + 论据 + 小结"的三段式。
- 5e. 增加人味：加入个人经历、具体案例、数字细节；使用口语化表达（"说白了"、"讲真"、"你想想"）；适当使用不规范但自然的表达；减少"的"字使用（目标 < 5%）。
- 5f. 保留原意：核心观点和信息不能丢失；专业术语保留，不要过度口语化；保持原文的立场和态度。
Step 6：输出 以 markdown 输出人性化后的文章。若输入为文件，还可提供将结果写回文件（带 -humanized 后缀）的选项。
CLI 参数
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| --input, -i | — | 输入文件路径（.md、.txt） |
| --text, -t | — | 要分析的内联文本 |
| --format, -f | text | 输出格式：text 或 json |
依赖
无外部依赖，仅使用标准库。