前言¶
把文章交给 LLM 润色、扩写或直接生成之后，常有一个顾虑：这段文字会不会被判定为 AI 写的。人工写的也可能被误判，AI 写的也可能侥幸通过，光看一遍很难有把握。已有的检测做法通常是把整篇文本丢给一个检测器，拿到一个概率数字，至于哪一段、哪一句、哪个词出了问题，以及怎么改，往往没有下文。
下面介绍的 Skill 试图把「检测」和「修改」接起来：先输出整篇的 AI 率和分维度得分，再逐段标出可疑文字并给出修改建议，需要时还能展示修改前后的对比。
这是什么¶
「AI 味检测」是一个面向内容创作场景的 Skill，坐标 @user_b2ed7aff/ai-detector-new，发布者 user_b2ed7aff，来源 community，当前版本 1.0.0，分类 content-creation，在 SkillHub 页面显示评分 100000、下载 956 次、安装 0 次。标签 requires_api_key=false，即不依赖外部 API Key。
它解决的问题是：用户拿到一篇中文或英文文章，想知道它「像不像 AI 写的」，以及如果像，具体该改哪里。官方简介的一句话定位是：「一键检测中英文文章的 AI 写作痕迹，输出 AI 率百分比和四维度分析，并提供逐段修改建议，让文章更像真人写的。」
核心功能¶
根据官方简介，这个 Skill 的能力按检测流程可以拆成四步。
1、整篇 AI 率。输出一个百分比，表示这篇文章被判定为 AI 生成的概率。
2、四维度分解。把检测结果拆成词汇、句式、结构、风格四个维度分别给分。这一步的作用是定位问题类型：是词汇太套路，还是句式太整齐，或是结构太模板化。
3、逐段标注。对文章逐段标出可疑文字。官方简介还提到会给出评级（A-F），评级对应的具体分档标准未在资料中给出。
4、修改建议与对比。针对可疑段落给出改写建议，并展示修改前后的对比。当用户在检测完成后提出「降 AI 味」「去 AI 味」等修改需求时，官方简介说明会继续使用该 Skill 的第四步执行逐段修改和对比展示。
触发方式上，官方简介列出了三类场景：用户直接要求「检测AI味」「查AI率」「AI味检测」「这篇文章像AI写的吗」「帮我降AI味」「去AI味」「降低AI检测率」「humanize」「AI detection」；用户粘贴或上传文章询问是否像 AI 写的、AI 含量多少；用户要求对已生成的文章做 AI 味分析或改写为更像真人写作。
安装与启用¶
安装命令未能核实，此处不给出。本次抓取官方页面（https://api.skillhub.cn/user_b2ed7aff/ai-detector-new 与 https://www.skillhub.cn/skills/user_b2ed7aff/ai-detector-new）均失败，页面上没有可引用的安装命令、目录路径或配置字段。该 Skill 属于 community 来源，基于通用 SKILL.md 格式，用户可凭坐标 @user_b2ed7aff/ai-detector-new 在 SkillHub 检索后按平台说明启用。标签 requires_api_key=false 表明启用时不需要额外申请 API Key。
典型用法¶
资料中没有命令行形式的示例，下面用官方简介给出的触发语句说明调用形态。这些语句本身来自官方简介，是用户向 Skill 发起请求的方式。
检测整篇文章：
帮我检测AI味：
<粘贴文章内容>
已知是 AI 生成的文章，询问 AI 含量并要求改写：
这篇文章AI含量多少？帮我降AI味，改成更像真人写的。
英文场景同样适用：
humanize this text / AI detection for this article
适用场景与注意¶
适合两类人。一是内容创作者和编辑：稿件经过 LLM 改写后，想在发布前做一次自查，确认是否存在明显的 AI 写作痕迹。二是需要批量处理的开发者：在自己的流程里接入检测环节，先拿到 AI 率，再对高分段落做改写。
限制和坑要如实说明。
1、检测准确率没有在资料中给出。所有检测类工具都存在误判，AI 率百分比应作为参考信号，而不是裁决。
2、评分与下载数据（评分 100000、下载 956 次）来自 SkillHub 页面快照，会随时间变化。
3、评级 A-F 的分档标准、四维度得分的量纲和阈值均未在资料中出现，不要据此做精细比较。
4、安装与调用的具体方式未能从公开页面核实，接入前需自行在 SkillHub 确认。
小结¶
这个 Skill 的价值在于把检测和改写放在同一个流程里：先给出整篇 AI 率和词汇、句式、结构、风格四个维度的分解，再逐段标出可疑文字并给出修改建议和前后对比。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_b2ed7aff/ai-detector-new。
