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AI 工具权限需确认github未标认证来源可访问clear审计通过

ai-proofreadingAI 校对

Agent Skill

ai-proofreading 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,354

周安装

57

GitHub Stars

44

下载量

474
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-proofreading(AI 校对)
来源仓库:https://github.com/alchaincyf/glm-claude
仓库路径:skills/ai-proofreading
安装命令:
npx skills add https://github.com/alchaincyf/glm-claude --skill ai-proofreading
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/alchaincyf/glm-claude --skill ai-proofreading

简介

AI 味审校技能通过系统化三遍流程降低文本 AI 检测概率,提升内容的人情味与真实感。

  • 适用于中文语境下机械表达、过度正式及结构僵化等典型问题的风格优化需求。
  • 第一遍重构内容骨架,第二遍润色语言温度,第三遍强化个性印记与口语化特征。
  • 使用前需确认原文主题与目标受众,确保改写方向符合实际传播场景而非单纯追求“不像 AI”。
  • 建议搭配 AI 检测工具实时反馈调整幅度,在自然流畅与合规安全之间取得平衡。

SKILL.md

AI味审校

何时使用此Skill

当用户出现以下任一需求时,使用此技能:

  • 提到内容"AI味太重"、"像AI写的"、"太机械"
  • 要求"降低AI检测率"、"更像人写的"、"自然一些"
  • 需要"口语化"、"有温度"、"接地气"的表达
  • 内容被AI检测工具标记为高AI概率
  • 希望文章更具个性和真实感

核心目标

通过系统化的三遍审校流程,将内容的AI检测率从80-100%降低至30%以下,让文章更具人味和真实性。

执行流程

第一遍:内容结构调整 (P0级检查)

目标:修复明显的AI结构特征

检查要点

  1. 避免教科书式结构

- ❌ "首先...其次...最后..."的机械结构 - ✅ 使用自然的转折和过渡

  1. 避免定义式开头

- ❌ "什么是XX?XX是指..." - ✅ 直接切入主题或使用引子开头

  1. 避免总结式结尾

- ❌ "综上所述,总而言之..." - ✅ 自然收尾或留有余韵

  1. 增加个人化表达

- 插入个人观点、经历、感受 - 使用"我觉得"、"在我看来"等表达

第二遍:语言风格优化 (P1级检查)

目标:让语言更自然、更有温度

检查要点

  1. 替换书面化词汇

- ❌ "进行"、"实现"、"提供" - ✅ "做"、"完成"、"给"

  1. 增加口语化表达

- ❌ "该产品具备..."、"此方法..." - ✅ "这个产品能..."、"这个方法..."

  1. 使用生活化比喻

- 结合日常生活经验打比方 - 避免过于专业的抽象表达

  1. 调整句式节奏

- 长短句结合,避免全是长句 - 适当使用设问、感叹等句式

第三遍:细节润色 (P2级检查)

目标:增加真实感和可信度

检查要点

  1. 增加具体细节

- 补充时间、地点、人物等具体信息 - 使用数字、百分比等量化表达

  1. 添加情绪色彩

- 适当表达惊讶、失望、兴奋等情绪 - 使用感叹词、语气词增加感染力

  1. 优化连接词

- 减少"因此"、"然而"、"另外"等正式连接词 - 使用"不过"、"而且"、"对了"等口语连接

  1. 检查逻辑合理性

- 确保论证过程自然流畅 - 避免过于完美的逻辑闭环

质量标准

  • AI检测率 < 30%
  • 保持原意不变
  • 增加至少3个个人化表达
  • 语言风格与目标读者匹配

*最后更新:2024年*

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

28.37%
按下载量换算134

OpenCode

23.38%
按下载量换算111

Gemini CLI

18.92%
按下载量换算90

Antigravity

13.68%
按下载量换算65

windsurf

7.57%
按下载量换算36

Codex

3.26%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

来源信息

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