雪橇

上周用这个技能给一个学生的毕业论文做了 AI 味诊断，41 页 / 1.3 万字，最后输出一份完整的 AI 味诊断报告。说说真实体验。 **用法很简单**：触发词扔过去（我用的是「去AI味」），它会按 SKILL.md 里 9 类 AI 模式逐条扫描，再用 5 维度评分（直接性 / 节奏 / 信任度 / 真实性 / 精炼度）打出 1-10 分总分（满分 50）。 **最让我意外的命中**： 1. 引言用 2018 年 CNNIC 数据（论文写于 2026）—— SKILL.md 里「模糊归因 / 知识截止穿帮」这条直接抓到。 2. 「某热门手机 / 某购物软件」—— 实际截图明摆着是天猫 + vivo iQOO 15 Ultra，「过度模糊的指代」命中。 3. 准确率 94% / 91% / 86.6% 全是整数 ——「数据过于齐整」一条本来我自己都漏了，技能给提了出来。 最终给这篇论文打 12/50（重度 AI 痕迹），数字和我作为大学老师的主观判断高度一致，可以拿去当证据。 **优点**： - 体系化程度高，9 类模式 + 5 维度评分基本覆盖了「这段是不是 AI 写的」的所有判别角度； - 翻译质量好，把维基百科「Signs of AI Writing」的英文判别逻辑顺畅地搬到了中文场景，连「-ing 式肤浅分析」「否定式排比」这种细节都翻得明白； - SKILL.md 自带改写示范，不是只识别不动手，给我省了大量重新组织语言的功夫。 **不足（也是改进建议）**： 1. 评分维度名（直接性 / 节奏 / 信任度…）偏抽象，第一次用得回头对照说明，建议在每个维度名后加一句话定义； 2. 针对学术中文场景（毕业论文、文献综述）的「伪学术腔」可以再细化几条本地化规则，比如「随着……的不断深入」「具有重要的理论意义和现实意义」这类中文论文专属套话； 3. 缺一个「分章节诊断 + 汇总报告」的工作流提示，41 页的文档我是自己分段处理的，如果 SKILL.md 里能给出建议流程会更省事。 总体 4 星——扣 1 星留给本地化空间。对中文写作者、教师、自媒体编辑都强烈推荐，2 虾米回本就一次实战。