前言¶

編標產出越來越依賴模型，隨之而來的是一類固定的毛病：句式套模板、詞彙堆砌、數據張冠李戴、格式殘留，讀起來一眼「AI 腔」。人工逐段看費時，看漏一處又容易被評標識破。老默去AI味道大師就是針對這個問題的一道門禁：把「去AI化」做成可執行的檢測流程，覆蓋詞彙、模板、內容、宣講、數據、一致、輸出潔淨度、排版節奏八個層面，對技術標、商務標、方案、報告等編標輸出做統一掃描。

下面介紹這個 Skill 的定位、能力和用法。

這是什麼¶

老默去AI味道大師（座標 @user_f67fc7cb/lm-qaiwd-skill）是一個社區來源的編標「去AI化」Skill，發佈者 user_f67fc7cb，分類 office-efficiency，版本 1.0.0，聲明無需 API Key（requires_api_key=false）。它要解決的問題很集中：把編標過程中容易出現的 AI 痕跡、虛假內容、冗餘和格式問題，用一套強制流程攔下來，而不是靠人工零散檢查。

官方一句話簡介是「標書去除AI味道技能」。

核心功能¶

按 Skill 的說明，它提供一套八層檢測體系，對應編標輸出裏幾類典型問題：

1、詞彙層：排查模板化的用詞和堆砌的修飾語。
2、模板層：識別千篇一律的句式結構。
3、內容層：去除虛寫、僞述等空泛表述。
4、宣講層：糾正過度承諾、誇大式宣講。
5、數據層：覈對數據真實性，做防幻覺與溯源。
6、一致層：檢查前後表述、邏輯是否自洽。
7、輸出潔淨度層：清理殘留的格式、標記等不潔輸出。
8、排版節奏層：規整表格、段落，避免排版散亂。

官方將這套檢測定位爲編標體系「去AI化」的唯一入口與強制門禁，覆蓋技術標、商務標、方案、報告等全部編標輸出物。在編制、潤色、審查、審覈、複覈這些環節中會被強制自動加載。觸發關鍵詞包括：去AI化 / AI味 / 精簡 / 刪減 / 標書優化 / 投標文件 / 技術方案 / 潤色 / 去AI痕跡 / AI指紋 / 六層檢測 / 七層檢測 / 八層檢測 / 輸出潔淨度 / 排版節奏 / 表格規整 / 段落工整 / 紅線 / 防幻覺 / 溯源 / 標書審查 / 技術標審查 / 審覈 / 複覈 / 質檢 / 標書自檢。

需要注意：這套八層體系、觸發關鍵詞和「強制門禁」的定位來自 Skill 自身的說明，官方抓取到的簡介只有「標書去除AI味道技能」一句，兩者詳略不同。

安裝與啓用¶

公開資料中未給出可直接執行的安裝命令或目錄路徑。目前能確認的是：該 Skill 發佈在 SkillHub，座標爲 @user_f67fc7cb/lm-qaiwd-skill，來源爲 community，標籤聲明 requires_api_key=false。因此啓用前不需要準備 API Key，但具體通過哪種客戶端（Cursor、Codex CLI、Claude Code 等）加載，資料裏沒有說明，本文不作推測。

典型用法¶

可用的可復現流程來自官方對觸發條件的描述：

1、在編制、潤色、審查、審覈或複覈技術標、商務標、方案、報告、投標文案時，該 Skill 會按觸發關鍵詞自動加載。
2、加載後，對當前編標輸出按八個層面逐項掃描，重點處理去AI腔、去虛、去僞、去冗餘、去格式殘留，並對數據做真實與溯源覈對。
3、掃描結果用於修訂，使輸出滿足「去AI化」的門禁要求。

適用場景與注意¶

適合經常產出技術標、商務標、方案、報告等編標文檔、又希望降低 AI 痕跡和數據錯誤的人。它的價值在於把零散的人工檢查固化成統一流程。

限制也在此：官方公開資料對八層檢測的具體判定標準、規則細節和評分口徑沒有展開，實際效果需要在自己的文檔上驗證。此外該 Skill 爲社區來源，使用前建議自行審查其檢測規則，避免誤判。

結尾¶

老默去AI味道大師把「去AI化」從靠人工逐段看，變成一套可執行的八層檢測門禁，覆蓋詞彙、模板、內容、宣講、數據、一致、輸出潔淨度、排版節奏，適用於技術標、商務標、方案、報告等編標輸出物。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_f67fc7cb/lm-qaiwd-skill