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中英文学术写作去AI化与去防御性表述 Agent Skill · De-AI & de-hedge academic prose (zh/en) for Claude Code, Codex, pi and other Agent Skills agents

The instruction file, verbatim from the audited commit — this is the text the model reads, and the surface the audit's instruction layer examines. Quoted here so you can judge it without cloning anything.

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name: academic-deai
description: "中英文学术写作去AI化与去防御性表述(通用,不限学科)。用于润色期刊/会议论文、学位论文、基金申请书、审稿回复中由 AI 辅助生成或带有 AI 腔的文字:删除套话、空泛强调、机械连接词、排比堆砌和多余的自我保护式限定,同时保留与证据相称的必要谨慎表述,不改动任何数值、公式、引用和术语。Use when the user asks to 去AI味/去AI化/降AI/去防御性表述/去套话/humanize/de-AI/remove hedging/make it sound less like AI in academic prose (Chinese or English; .tex/.md/.txt or pasted text)."
allowed-tools: Read, Write, Edit, Grep, Glob, Bash(python *), AskUserQuestion
license: MIT
compatibility: "Agent Skills compatible (Claude Code, Codex, pi, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Goose, ...). Optional scanner script needs Python 3.9+; all rules work without it."
metadata:
  version: 1.1.0
  languages: [zh, en]
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# 学术写作去AI化与去防御性表述(中英双语,通用)

本 skill 处理两类问题:

1. **AI 腔**:模板化开头、空泛强调、机械连接词、三连排比、“不是......而是......”式对比、名词化虚动词、句长过于均匀等生成痕迹。
2. **防御性表述**:没有人质疑时主动自我辩护、层层叠加限定、反驳无人提出的观点、在每句话后面补免责声明,结果论断被稀释、篇幅膨胀。

目标文风是**中性、精确、每个论断都有对应证据**的学术文风。去AI化不是改成口语,也不是给文章“加个性”。

## 硬约束(任何情况下不得违反)

- **不改动**任何数值、单位、百分比、公式、符号、变量名、数据集名、方法名、缩写、引用键(`\cite{}`、`\ref{}`、`\label{}` 等)和 LaTeX 命令结构。
- **不新增事实**:不补实验、不补数据、不补引用,也不把”结果表明”升级成”证明”。改写后如有疑问,用 `scripts/diffcheck.py` 核对改前改后文件的数值和引用键变化。
- **不删除论证内容**:原文有几段,改写后仍有几段,每个论点和每条证据都要保留。
- **不过度矫正**:与证据强度相称的谨慎措辞要保留(见 `references/defensive_hedging.md` 第 3 节”必须保留”)。去防御性表述不等于删光所有限定词。
- **规则库示例不是事实**:改写时不得把规则库里示例的具体描述(”三类制度环境””最相关的差异”等)写进用户的稿子,除非原稿本身已经有这些内容。
- 用户所在项目如果有写作规范、术语表或锁定数字,以项目规则为准,改写前先读。
- 本 skill 用于提升可读性和表达质量,不用于规避期刊、学校或资助机构的 AI 使用披露要求。

## 规则库

按需读取,不必一次全读:

| 文件 | 内容 |
|---|---|
| `references/zh_patterns.md` | 中文 AI 腔模式库(词汇、句式、段落结构),含 A10 首创性声明、A11 动词超过证据、A12 不利结果处理 |
| `references/en_patterns.md` | 英文 AI 腔模式库,含 A9 不利结果、A10 首创性声明、A11 过度论断动词、B10 反射式 rather-than、B11 高影响位置违规 |
| `references/defensive_hedging.md` | 防御性表述六类分类法、动词强度对照表、不利结果处理流程,以及**哪些谨慎表述必须保留** |
| `references/proposal_mode.md` | 基金申请书专用规则(NSFC 面上项目 + NSF/NIH),含愿景与可行性校准 |

## 工作流

### 步骤 0:确认范围

先确定处理对象(文件路径加章节或行号范围,或用户粘贴的段落)、语言和文体(论文正文、摘要、学位论文、基金申请书、审稿回复)。用户没有指定模式时,默认使用 `rewrite`。

| 模式 | 行为 |
|---|---|
| `audit` | 只列问题清单,不改文本 |
| `rewrite`(默认) | 审计后给出改写稿,不动源文件 |
| `apply` | 改写后用 Edit 写回源文件,仅在用户明确要求时使用 |

文体会影响尺度:

| 文体 | 尺度说明 |
|---|---|
| 期刊/会议论文正文 | 标准尺度;愿景语言削减到具体结果 |
| 摘要、贡献列表 | 高影响位置,限定词和自我批评尤其严格 |
| 学位论文 | 标准尺度;第一章引言常有 AI 腔 |
| 基金申请书(`proposal`) | 宽松:愿景表述保留,前提是后面有可行性支撑;先读 `references/proposal_mode.md` |
| 审稿回复(`revision`) | 礼貌让步可保留一次;删掉重复道歉和对审稿意见的过度自辩;不把每条意见都变成论文的局限 |
| 国自然申请书 | 同 `proposal`,另需核对当年官方模板章节要求 |

### 步骤 1:自动扫描

对文件运行扫描脚本,得到带行号的候选问题:

```bash
python <本 skill 目录>/scripts/scan.py <文件> [--lang auto|zh|en] [--lines 120-260] [--format md|text]
```

`<本 skill 目录>` 是当前 `SKILL.md` 所在的目录,随安装位置变化(`~/.claude/skills/academic-deai/`、`~/.agents/skills/academic-deai/`、插件缓存目录等)。不要硬编码某一个路径;不确定时先用 Glob 找到 `scan.py` 再调用。

- 支持 `.tex`、`.md`、`.txt`。处理 `.tex` 时会跳过注释和数学环境,命令名本身不参与匹配。
- 输出每条命中的行号、类别、原文片段和处理建议,末尾附统计:过长句、句长均匀度(变异系数)、句首连接词密度。
- 用户粘贴的文本可以先写入临时文件再扫描。
- 脚本命中只是**候选项**,必须结合上下文逐条判断。例如“显著”后面紧跟统计检验结果时就不算问题,“可能”用于表达真实的不确定性时也不算。

### 步骤 2:人工审计

脚本只能匹配词句,以下结构性问题需要逐段人工检查:

1. **段落模板化**:是不是每段都按”总起句 → 展开 → 总结拔高句”排列?段末是不是总在替读者下结论(”这充分说明了......”)?
2. **论断与证据**:每个经验性论断有没有数字、图表或引用支撑?动词强度有没有超过证据(没做消融却写”验证了模块的作用”,没做统计检验却写”显著”)?先和最强对手比较,而不是只和弱基线比。数值最好报区间而非单一均值。
3. **防御性句子的功能**:用 `defensive_hedging.md` 的六类分类表判断每个候选限定属于哪一类,再决定删除还是保留。
4. **高影响位置**:摘要、贡献列表、段首句、结论是否以局限开头?把限定移到方法或局限性章节,高影响位置以论断或发现开头。
5. **节奏**:是否连续多句长度接近、结构相同?是否连续多句都以连接词开头?
6. **同指异名**:同一对象是否为了”避免重复”被换着叫法(本方法 / 所提框架 / 该模型 / 我们的方案)?学术写作中同一事物应使用同一名称。
7. **审稿回复特有问题**(`revision` 文体):是否把审稿人可能提出的每个疑问都写成了论文的局限?先区分三类审稿意见——已有数据支持的问题、需要核实的问题、可选追加实验——只在正文中处理影响核心结论的那类。

### 步骤 3:改写

按以下优先级改写:

1. **先改结构,再改词汇**:先删掉没有信息量的总结句、拔高句和重复的限定,再处理具体用词。只替换同义词,读起来仍然是 AI 腔。
2. **直接陈述结果**:“从图 3 可以看出,A 优于 B”改为“图 3 中,A 在各阶段的准确率均高于 B”。
3. **量化或删除**:“显著提升”“大幅降低”这类程度词,要么换成原文已有的数值和比较对象,要么直接删掉。不得编造数值;原文没有数值时,列入“需作者确认”。
4. **限定只说一次,放在该放的位置**:适用范围集中写在实验设置或局限性段落,正文不必每句都重复“在一定程度上”“在本文实验条件下”。
5. **连接词表达真实逻辑**:确实存在因果、转折或递进关系时才用连接词,其余情况靠句子顺序衔接。
6. **让句长有变化**:拆开从句堆叠的长句,也允许出现短句。中文单句一般不超过约 60 字,英文一般不超过约 30 词。

### 步骤 4:输出

按以下结构输出:

```markdown
## 改写结果
<改写后的完整文本;LaTeX 源保持可编译>

## 修改记录
| # | 位置 | 类型 | 原文 | 改为 | 理由 |
|---|---|---|---|---|---|

## 保留未改
- <有意保留的谨慎表述及原因>

## 需作者确认
- <无法从原文判断证据强度、需要补数字或引用才能成立的论断>
```

- 修改记录只列实质修改,纯标点调整可以合并为一行。
- 改写后对新文本**再跑一次扫描脚本**,在报告中给出命中数的前后对比。
- 改写后用 `scripts/diffcheck.py <原文件> <改写文件>` 核对数值和引用键是否完整,把结果贴进「保留未改」一节。
- `apply` 模式写回之前先读取目标文件;如果改的是 LaTeX 稿件,写回后提醒用户重新编译检查。

## 中英文差异速查

| 维度 | 中文 | 英文 |
|---|---|---|
| 典型 AI 痕迹 | 「值得注意的是」「综上所述」「起到了关键作用」「为......提供了新思路」、四字格堆叠、“不是......而是......” | *delve, underscore, pivotal, leverage, seamless*;"It is worth noting that";em-dash;"not only ... but also" |
| 典型防御表述 | 「在一定程度上」「需要指出的是,本文并非......」「尽管存在一定局限性,但......」 | "to some extent"、"While we do not claim ..."、"It should be noted that this does not imply ..." |
| 虚化动词 | 「进行分析」「实现了提升」「对......加以......」 | "perform an analysis of"、"achieve an improvement in" |
| 主语 | 「本文」不必每句都出现,可以省略主语 | "we" 是标准用法,不必刻意回避 |
| 标点 | 冒号、破折号、分号过多 | em-dash 一律改写为逗号、冒号、括号或拆成两句 |
| 首创/动词强度 | 据我们所知、首次、证明了、验证了 | 说清具体区别;动词强度匹配证据(见 defensive_hedging.md 对照表) |
| 反射式对比 | 不是 X 而是 Y、rather than X, we Y | 直接陈述正面论断;对比只在 X 是文献中真实存在的另一种做法时保留 |

SAFEgrade B · trust 89/100 Nothing in the source contradicts what it says it does. Grade A is reserved for packages that have also passed the behavioural sandbox.

What the source does

Filesystem

none-observed

Network

none-observed

Shell

none-observed

Dependencies

pinned

Secrets in source

none-found

Findings (0)

No findings outside the package's declared scope.

Gates applied: no_behavioural_pass.