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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-29 · 当前星标 ★ 424
使用教程
环境要求
- Python 3.10+
- 一个支持技能的助手
安装与启动步骤
-
1克隆到技能目录
它是一份检测文字「机器味」的技能。
git clone https://github.com/seyedehsanhadi/sloptrim.git ~/.claude/skills/sloptrim -
2对一份文档跑检测
它会给模式、指标与总分。
python scripts/detect.py draft.docx -
3看它标出的具体位置
定位到句比给分数有用。
-
4按建议改写后再测
分数下降不代表读起来更好,要人读一遍。
如何确认成功
一份典型的机器生成文稿能被标出多处套话与冗余结构,改写后分数下降且人工通读更顺
注意事项
- 它检测的是文字里的套话与冗余模式,不是判断是否 AI 生成。
- 指标只能辅助,好文字不能靠打分生成。
- 技术文档与文学作品的评判标准不同,阈值要按体裁调。
- 过度改写会把必要的限定语也删掉。
核心亮点
- 纯 Python 标准库实现,零依赖、零网络、零模型,安装即用且不泄露内容
- 可直接作为 Claude Code 插件/技能接入,在代理保存文件时自动扫描
- 对每个散文文件给出量化分数,便于在 CI 或提交前设置阈值拦截
不足之处
- 仅做检测不做改写,发现 AI 味后仍需人工或另找工具处理
- 基于规则/模式匹配,对新型或刻意规避的 AI 文风可能漏判
适用场景
- 在 Claude Code 写完 README、设计文档后自动打分,超阈值提醒修改
- 把 sloptrim 加入 CI,阻止 AI 生成的大段套话进入代码库
- 内容团队批量检查 AI 辅助产出的博客草稿,筛出机器味重的段落
替代项目
textstat、write-good、vale
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