ai-pattern-detection

AI Pattern Detection 技能专为依赖大语言模型工作流但追求人类级真实感的作者、编辑及文档撰写团队所设计。该技能通过扫描文本中常见的 AI 生成特征（如过度使用的企业术语、公式化的过渡词如“Moreover”或“Furthermore”、以及重复的结构模式）来运作。通过标记这些 AI 特征，此技能可协助确保技术文档、营销文案及专业通讯能保持独特且真实的语调，引起读者的共鸣。

• 自动识别关键模式，包括模糊的增强词、学术被动语态以及绩效导向的陈腔滥调。

• 提供具体的替代建议，将机器感强且笼统的文字转化为清晰、直接且具体的散文。

• 评估文本的结构多样性，检查是否过度使用破折号或重复出现 LLM 常见的列表结构。

• 整合 AIWG 框架，包括通过 /writing-validator 指令进行深度内容分析。

• 鼓励纳入真实性标记，例如实际权衡考量、领域特定词汇及具体的技术观点。

• 本技能若与 @AIWG_ROOT/agentic/code/addons/voice-framework/ 搭配使用，效果最佳。

• 代理程序通过多阶段验证管线处理内容：扫描禁用模式、计算上下文频率，并产出 0-100 的真实性分数。

• 用户应参考针对具体指标的替换建议（例如：将“显著改善”替换为实际效能数据，如“延迟降低 40%”）。

• 非常适合技术撰稿人确保其文档符合高标准的可读性、清晰度与精确度。

• 兼容于任何散文或内容生成任务，当用户提到写作质量、真实性或自然语音时会自动触发。