前言¶

把中文论文段落交给模型润色后，常遇到一种尴尬：句子更顺了，AIGC 检测却亮了。知网、维普、万方、朱雀这类平台的判据并不只看语义，句长过于均匀、连接词层层堆叠、段落结构高度模板化，都可能被当作生成痕迹。人工逐句改写费时，且容易破坏术语、引用和论证逻辑。

下面介绍一个针对这个场景的 Agent Skill：论文降AI率（@user_a73a4047/thesis-deai）。它按检测平台的特征做差异化改写，在保留学术表达的同时，打破容易被判定为机器生成的句法与结构特征。

这是什么¶

论文降AI率是一个中文学术论文段落改写 Skill，坐标 @user_a73a4047/thesis-deai，由社区开发者 user_a73a4047 发布与维护，分类为 content-creation，当前版本 1.0.2，标注为社区来源（community）。Skill 采用通用 SKILL.md 格式，无需 API Key（requires_api_key=false）。

它解决的问题是：当一段中文学术论文文本被知网、维普、万方或朱雀等 AIGC 检测平台标红，或 AI 率过高时，按不同平台的检测特征做差异化改写，降低可被识别的机器生成痕迹，同时保留学术内容本身。

需要先说明边界：它不直接生成论文内容，也不保证特定通过率。它处理的是已写好的段落，不是代写。

核心功能¶

1、按检测平台特征差异化改写。知网、维普、万方、朱雀对文本特征的敏感点并不相同，Skill 针对各平台特征调整改写策略，而不是用同一套模板应付所有平台。

2、打破句长均匀。机器生成文本常表现为句长接近、节奏单一。改写时主动调整句长分布，让句子长短错落，恢复自然口语与书面混合的节奏。

3、打破连接词堆叠。过度使用「因此」「此外」「综上所述」一类连接词是典型生成痕迹。改写时重新组织句间关系，减少模板化衔接。

4、打破模板段落结构。统一「观点—解释—例子—总结」的四段式展开也是可识别特征。改写时调整段落内部组织方式，避免结构过于规整。

5、保留术语、引用和论证逻辑。改写只动表达形式，不动学术内核：专业术语保持准确，文献引用位置与含义不变，论点的推进链条不被打断。

6、缺少待改写文本时主动询问。若用户没有给出具体段落，Skill 先追问待改写文本，而不是凭空操作。

7、遇到学科专有表述无法确认时保留待确认标记。改写涉及某学科特有概念、缩写或固定表述时，若无法确认准确含义，不擅自替换，而是保留待确认标记交由用户核实。

安装与启用¶

官方地址：https://api.skillhub.cn/user_a73a4047/thesis-deai
SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_a73a4047/thesis-deai

该 Skill 基于通用 SKILL.md 格式，坐标 @user_a73a4047/thesis-deai。本次尝试抓取官方页面未成功，未从官方资料中核实到具体的安装命令、目录路径或 Cursor / Codex CLI / Claude Code 的分别启用方式，因此这里不给出命令。请以官方地址页面的说明为准，避免使用来源不明的安装命令。

典型用法¶

使用场景是：用户已经有一段中文学术论文文本，被某平台判定 AI 率过高或标红，希望得到改写。

1、准备待改写文本。把需要处理的段落完整给出，并说明目标检测平台，例如知网、维普、万方或朱雀。平台信息决定差异化改写策略的选择，请尽量写明。

2、给出改写要求。可以说明保留哪些术语、引用或论证结构，也可以指出希望重点处理的方向，例如句长调整或连接词削减。

3、核对改写结果。拿到改写段落后，重点核对三件事：术语是否仍准确，引用是否仍在原位且含义未变，论证逻辑是否连贯。对保留的待确认标记，逐一确认后替换为确定表述。

4、重新检测。把改写后的段落送回目标平台检测，观察 AI 率变化。若仍偏高，针对该平台的特征再做一轮调整。

适用场景与注意¶

适合使用的场景：

• 中文学术论文段落已被知网、维普、万方或朱雀之一标红或 AI 率过高，需要针对该平台特征做改写。
• 已有成型段落，只是想降低机器生成痕迹，同时要求术语、引用和论证逻辑不受影响。
• 希望改写时对无法确认的学科专有表述保留标记，交由作者本人把关。

需要注意的限制：

• 不直接生成论文内容。没有现成段落时，Skill 会询问待改写文本，不会代写。
• 不保证特定通过率。AIGC 检测模型会更新，改写效果随平台版本和文本本身而变化，不能承诺某个确定数值。
• 改写不改变观点。如果原段落本身论证薄弱，改写只会让表达更自然，不会让论证变得更成立。
• 引用与术语需作者复核。改写保留术语和引用，但最终学术准确性仍应由作者确认。
• 安装方式未能从本次抓取的官方资料中核实。请以官方页面为准。

结尾¶

论文降AI率的价值在于把「降 AI 率」这件事从泛泛润色，变成按平台特征定向、保留学术内核的改写。它解决句长均匀、连接词堆叠和模板段落结构这类可被检测的特征，同时不触碰术语、引用和论证逻辑，并明确不代写、不承诺通过率。

官方地址：https://api.skillhub.cn/user_a73a4047/thesis-deai