前言¶
用大模型写章节很快，交稿前却常卡在几件事：句式太匀、连接词过密、平台抽检里「AI 辅助」口径对不上，还有「像不像自己写的」这种难量化的质感问题。单靠「换几个词」往往压不住机器感，也留不住你惯用的术语和叙事节奏。
下面介绍 SkillHub 上的 小说润色蒸馏专家（fiction-polish-distill，当前版本 1.0.27）。它把质量检测、去 AI 味、润色、风格蒸馏、作家仿写、日韩文体适配、合规与痕迹扫描等能力收进一套 SKILL.md 工作流，并附带可本地执行的 Python 脚本；作者侧仍以人工定稿为主，Skill 侧强调改稿建议与质检报告，而不是直接产出可投稿成品。
这是什么¶
小说润色蒸馏专家 是面向网文与长篇虚构写作的 Agent Skill，维护方为 SkillHub 社区作者 灵感引擎工坊（页面标识 user_0fcf0d65，规范名为 @indiv-bin1732/fiction-polish-distill）。分类为 content-creation（内容创作），子类包含文章写作、内容改写。
它解决的核心问题可以概括为：在中英日韩四语场景下，对已有文稿做结构化诊断与质感优化，支持提取个人风格 DNA、按作家档案给仿写建议、轻小说/韩网文适配，以及自进化反 AI 词库与模拟专家团会诊式质检。Skill 自述定位为「以人类为主导的 AI 辅助网文创作质量工作台」，处理完成后会提醒按平台规则做 AI 辅助声明，不承诺通过任意检测或审核。
官方入口：
- 社区页：https://skillhub.cn/skills/user_0fcf0d65/fiction-polish-distill
- API 标识：https://api.skillhub.cn/user_0fcf0d65/fiction-polish-distill
核心功能¶
以下能力均来自 Skill 包内 SKILL.md 与 references/、scripts/ 说明，按模块归纳。
质感与改写¶
- 去 AI 味：三档（保守 / 标准 / 深度），结合 14 类词表与 7 种「人味」技法，配套
scripts/deai_loop.py做检测—去味—复检闭环。 - 智能润色：5 原则 + 6 灵魂元素，支持术语锁定；规则见
references/polish-rules.md。 - 风格蒸馏：从多篇文本提取风格参数（词汇 / 句法 / 语气 / 篇章等），双引擎与交叉验证见
references/distillation-engine.md。 - 作家仿写：内置中英日 27 位作家风格库（
references/writer-styles.md），可对库外作家走「用户提供样本 → 蒸馏 → 仿写」降级路径。
体裁与语言¶
- 语言：中 / 英 / 日 / 韩自动检测与深度适配；其他语言由上层模型识别后回退英文模式（见
references/language-guide.md）。 - 体裁：中文网文、英文小说、日本轻小说、韩国网文、出版文学等，清单见
references/fiction-genres.md。 - 日韩适配：轻小说、ロマンスファンタジー等文体规则见
references/japanese-korean-fiction.md。
质量、合规与进阶工具¶
| 能力 | 触发示例 | 脚本或文档 |
|---|---|---|
| 质量检测 / 人工质感评分 | 「检测这段」 | scripts/quality_check.py |
| 开篇体检（起点 / 番茄 / 晋江口径） | 「开篇体检」 | scripts/opening_check.py |
| 统一流水线 | 「处理这段，走全流程」 | scripts/pipeline.py |
| 合规申报与平台体检 | 「合规体检」「申报清单」 | scripts/compliance_engine.py |
| 原创 / 洗稿自查（本地启发式） | 「查重」「洗稿自查」 | scripts/originality_check.py |
| AI 痕迹六层扫描 | 「AI痕迹扫描」 | scripts/six_layer_scan.py |
| 红蓝对抗审稿 | 「红蓝审稿」 | scripts/red_blue_review.py |
| 实体与剧情追踪 | 「追踪角色」 | scripts/entity_tracking.py |
| 情绪曲线 | 「情绪曲线」 | scripts/emotion_curve.py |
| 平台规范联网核实 | 「核实最新平台规范」 | scripts/platform_policy_check.py |
| 自进化反 AI 词库 | 「进化反AI词库」 | scripts/evolve_blacklist.py |
| 模拟专家团会诊 | 「专家会诊」 | 流程见 references/expert-verification.md（虚构 7 位专家角色） |
反 AI 黑名单单一数据源为 references/antiai_blacklist.json，自进化脚本更新后供质检与去味模块共用。
计费与依赖¶
本 Skill 为 按次付费：单次 0.20 元，通过支付宝完成支付（SKILL.md 付费说明）。安装时会拉取官方支付组件 @alipay/agent-payment，需具备 alipay-bot 二进制；每次用户请求前按 Skill 要求执行 scripts/pay_gateway.mjs 的 probe / pay / complete 流程。留痕与反馈数据声明为仅存本地、不上传云端。
安装与启用¶
先做 CLI 检查，再把 Skill 装进当前 Agent 的 skills 目录（装错目录 Agent 不会加载）。安装步骤依据 SkillHub 安装文档 与 skillhub search 返回信息。
1. 安装 SkillHub CLI（未安装时）¶
command -v skillhub && skillhub --version
若未安装，可执行：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
2. 安装小说润色蒸馏专家¶
搜索确认 slug 与命名空间：
skillhub search fiction-polish
安装到对应 Agent 的 skills 目录（--dir 必填）。示例：
# Cursor
skillhub install fiction-polish-distill --dir ~/.cursor/skills/
# Claude Code
skillhub install fiction-polish-distill --dir ~/.claude/skills/
# Codex（用户级或项目级）
skillhub install fiction-polish-distill --dir ~/.codex/skills/
# 或项目下 .agents/skills/
索引中的规范安装形式为：
skillhub install fiction-polish-distill --namespace indiv-bin1732 --dir <你的 skills 目录>
也可让 Agent 按社区页提示，读取 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 后安装 @indiv-bin1732/fiction-polish-distill。
安装完成后重启或刷新 Agent，使新 Skill 生效。包内自带 Python 脚本，需在技能目录下具备可运行的 python3 环境；部分能力可选依赖 jieba（见 scripts/common.py 说明）。
典型用法¶
Skill 不强制固定流程：用自然语言说明意图即可。下列示例摘自 SKILL.md「使用示例」节，便于对照预期产出。
对话入口（推荐）¶
帮我把这段文字去AI味：【粘贴 AI 生成的章节】
润色这段，保留术语【RAG】【LLM】
从我的文章里提取写作风格
用海明威风格重写这段
按轻小说风格改写这段
这段帮我专家会诊
处理这段，走全流程
命令行辅助（可选）¶
在 Skill 解压目录下，可直接调用脚本做本地验证（路径以你本机安装位置为准）：
python scripts/quality_check.py 章节.md
python scripts/pipeline.py 章节.md --platform 起点 --chapters
python scripts/evolve_blacklist.py evolve <语料目录/>
python scripts/platform_policy_check.py --refresh
输入过短（少于约 50 字）时 Skill 会提示补充文本；单次超过约 50000 字会建议按 3000–5000 字分段处理。风格蒸馏建议至少 3 篇参考文本，仅 1 篇时只做基础分析并提示局限。
适用场景与注意¶
适合谁
- 网文、轻小说、韩文连载作者，需要在定稿前做去机器感、润色与开篇/合规自检。
- 用 AI 起草后希望保留术语、拉齐个人风格或对标特定作家语感的创作者。
- 需要在本地跑质检脚本、生成申报清单或红蓝审稿报告，而不是只依赖一次性对话的团队。
使用注意
- 付费与支付链路：按次 0.20 元；未走完支付网关时不应视为已解锁完整服务流程。
- 产出性质：文档明确输出为改稿建议与报告，人工质感评分低于 80 会建议二次处理；不保证通过平台 AI 检测或审核。
- 检测与查重：原创自查、同质化指数为本地启发式，非权威鉴定。
- 专家会诊：为模拟专家团流程，专家为虚构角色，标准与
quality_check.py对齐。 - 内容安全：涉政 / 涉黄 / 涉暴等未通过安全过滤的内容会被拒绝处理。
- 社区数据：SkillHub API 公开字段显示分类为 content-creation；下载量、星标等会随社区更新变化，以 SkillHub 页面为准。
结尾¶
小说润色蒸馏专家把「去 AI 味—润色—蒸馏—仿写—多语适配—合规与痕迹扫描」串成可对话、可脚本验证的一条链路，并强调人类定稿与平台声明义务。若你正在 SkillHub 上找网文向创作 Skill，可从官方社区页查看说明与安装提示：
https://skillhub.cn/skills/user_0fcf0d65/fiction-polish-distill
