Unslop 是一款面向散文式写作的技能，目标是让文本读起来像作者状态良好时亲手写出的文字——去除套路化表达，保留实质内容。
用途
该技能围绕多种写作任务模式展开：起草（Draft），即根据简报、素材和预期读者撰写文本；编辑（Edit），即以最小改动去除明显的 AI 写作痕迹；审计（Audit），即只报告具体位置和模式名称，不做改写；文件编辑（File edit），即修改指定文件中的文字，同时保留代码、数据、frontmatter 和链接目标；仓库审计（Repo audit），即为人工复核排序文字文件，仅在用户同时要求修复时才改写；嵌入模式（Embedded），即为其他任务（如 PR 描述或邮件）清理文本，只返回最终文本。如果用户询问某段文字是否由 AI 撰写，应执行写作审计，不推断作者身份，也不引用 AI 检测器作为证据。
主要能力与核心约定
该技能强调将简报与成品分开，关于文本的指令不应出现在文本中；锁定实质内容，保留事实、数字、名称、日期、URL、引用、引语、技术主张、因果主张、义务以及有意义的限定语；匹配作者，提供的写作样本优先于通用风格规则，保留词汇、节奏、直白程度、幽默、不确定性和有意的粗糙边缘；尊重证据边界，绝不为了让模糊文本显得具体而编造功能、轶事、指标、来源、引语、负责人、截止时间或结果；外科手术式编辑，清晰的人类句子无需润色，错误地压平声音比漏掉一个 AI 痕迹更糟；保护字面内容，除非用户要求，否则不重写代码、命令、标识符、引文、引用文字、数据或链接目标；为写作而非检测器优化，不添加奇怪措辞、假错误、不可见字符或虚构细节来规避检测。
工作流程
流程包括：通读完整输入，识别文本、读者、媒介、目的和请求的模式；记录核心主张和值得保留的声音信号；锁定对保留敏感的内容；自由起草或收集候选 AI 痕迹；在修改前逐一验证候选问题（去除是否会丢失含义、是重复套路还是有意选择、是宣告观点还是真正提出观点、是否增加了证据机制或特色、作者是否会为其辩护）；按顺序重写：先删除泄漏的聊天机器人痕迹、占位符和无依据主张，再删去清嗓、重复、膨胀的意义和泛泛结尾，用有来源的机制、后果、例子或数字替换抽象表达，在提升清晰度时优先使用直接动词和具名主体，修正重复结构、节拍式节奏和装饰性格式，仅在来源或作者支持时添加个性；将改写与原文比较，任何丢失或新增的主张都是缺陷；朗读结果，修正机械对称、断断续续、平淡以及编辑过程中引入的新套路。
默认规则（非教条）
默认不使用长破折号，若作者样本或内部风格有意使用则匹配其频率；将关注词汇视为审阅信号而非禁用词，保留精确的技术、法律、科学和领域术语；当主体重要时优先主动语态，当主体未知、无关或语域有意省略时保留被动语态；根据含义变化节奏，而非强行改变句子长度；使用自然数量的列表项；保留承重的对比、片段、隐喻或收尾句，重写重复的修辞习惯；中性文字适用于参考、法律、科学和技术材料，不要在其中加入玩笑或第一人称；已经写得好的文字不要动。
输出方式
编辑模式：先返回修订文本，仅在有助于用户评估重大改动时添加简短修改说明。审计模式：对每个发现，给出准确位置、模式名称、原因和最小可行修复，报告集群而非作者身份结论。文件编辑：只修改请求的文字并报告简洁摘要。仓库审计：报告最差的候选文件和主要模式，除非被要求否则不批量改写。嵌入模式：只返回最终文本。文件、仓库、面向检测器、高风险或非英语工作请阅读模式与媒体说明。
确定性检查
当本地文本文件可用时，使用附带的脚本查找审阅候选并比较对保留敏感的 token。相对于本 SKILL.md 解析 scripts/audit-prose.mjs；当前目录不同时传入绝对目标路径：
node scripts/audit-prose.mjs audit path/to/file-or-directory node scripts/audit-prose.mjs compare original.txt rewrite.txt
可添加 --json 输出机器可读结果，--include-quotes 扫描块引用，或 --fail-on-invariant-change 使比较在 CI 中失败。该脚本报告信号，无法判断声音、真实性或作者身份。
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