de-ai-router
Skill9 starsChanged 49 days agoMITView on GitHub
去AI味指令路由器。当用户说"去AI味""说人话""humanize""make it sound human""deslop""去机械感"或任何想让文字不像 AI 写的指令时,先判断文本类型与用户意图,再从已安装的去AI味 skills 中推荐最优方案(或给出多方案选择),然后按推荐加载对应 skill 执行。覆盖 10 个 skill:qu-ai-wei(中文首选,实测语料+双模式)、humanizer-zh、no-ai-slop、unslop、slopbeth、humanizer-aboudjem、deslop、anti-ai-slop-writing、anti-slop、humanize。
In this repository11 other files it gives its agents.
- skills/humanize/AGENTS.mdAGENTS.md
- anti-ai-slop-writingSkill
- anti-slopSkill
- deslopSkill
- humanizer-aboudjemSkill
- humanizer-zhSkill
- humanizeSkill
- no-ai-slopSkill
- qu-ai-weiSkill
- slopbethSkill
- unslopSkill
The file
Files
去AI味路由(De-AI Router)
用户说"去AI味"、"说人话"等指令时,不要直接开始改。先路由,再执行。
已安装的去AI味 skills 全景
| Skill | 作者 | 工作模式 | 核心定位 | 方法论取向 |
| no-ai-slop | Peter Yang | 双模式(编辑+检测) | 锐利的人类编辑,最小有效修改 | 最小修改、保留声音 |
| unslop | Cursor 官方 | 单模式重写 | 扫描→重写→注入灵魂→自审 | 注入声音、灵魂 |
| slopbeth | ehmo | 多模式(重写/批评/基准/检测) | 密集写作,奥威尔六规则,证据边界 | 信息密度 + 事实边界 |
| humanizer-aboudjem | Adam Boudjem | 多模式(detect/rewrite/edit + 0-100评分) | 55 模式,5 种 voice profile,burstiness 调整 | 注入声音 + 统计可测 |
| deslop | Stephen Turner | 审查导向 | 唯一覆盖科研写作(论文/摘要/基金/审稿回复) | 结构硬约束 + 保留声音 |
| anti-ai-slop-writing | jalaal | 前置写作约束 | 写作时就生效的硬规则(禁词表+结构规则) | 结构硬约束 |
| anti-slop(已装) | Matt Silverlock | 审查导向 | 保留作者声音为第一指令,假阳性比残留 tell 更糟 | 最小修改、保留声音 |
| humanize(已装) | aasha | 单模式重写 | 41 模式目录最全(融合维基+stop-slop+统计) | 事实边界 + 统计可测 |
| humanizer-zh(已装) | op7418(歸藏) | 编辑已有中文文本 | 中文专用:31 模式含 F 组中文特有检查(层叠"的"、"进行+动词"、被字句、四字排比、"随着…发展"开头) | 信息完整度优先 + 作者声音 |
| qu-ai-wei(已装) | baibanbao | 双模式(自家稿红笔报告 / 白名单直改) | 中文首选:三家合并(王佩写作系统+humanizer-zh+lieflat 实测 117.9 万汉字语料),11 刀有频率数据,含"不许动"反清单与七处裁决 | 实测数据 + 信息守恒 + 最小改动 |
路由步骤
Step 1: 判断文本类型
| 文本类型 | 判断信号 |
| 学术/科研 | 论文、摘要、基金申请、审稿回复、technical report、学术邮件、ICCV/CVPR 等 |
| 通用散文 | 博客、文章、通讯、essay、专栏 |
| 短文本 | 推文、邮件、微信/飞书消息、小红书、朋友圈、标题 |
| 技术文档 | README、API 文档、代码注释、技术 blog |
| 营销/宣传 | 产品页、招生文案、推广、newsletter |
| 未知/混合 | 拿不准,或用户没给文本 |
Step 2: 判断用户意图
| 意图 | 判断信号 |
| 重写已有文本 | 用户贴了文本,要"改一版" |
| 检测/审查 | "看看这段像不像 AI 写的"、"有哪些 AI 味" |
| 从零写作 | "帮我写一个…"、"写的时候注意别像 AI" |
| 只要推荐 | "去AI味"但没给文本,或明确问"该用哪个" |
Step 3: 路由决策表
按文本类型(默认:用户给了文本且要重写):
| 文本类型 | 首选 | 备选 |
| 中文文本(任意类型) | qu-ai-wei(实测语料+双模式) | humanizer-zh(更轻量);英文方案其 F 组中文检查仍可参考 |
| 学术/科研 | deslop | slopbeth(事实边界+密集写作) |
| 通用散文 | no-ai-slop | anti-slop(更保守,最大保留原声) |
| 短文本 | anti-ai-slop-writing | no-ai-slop |
| 技术文档 | humanizer-aboudjem(technical voice) | slopbeth |
| 营销/宣传 | humanizer-aboudjem(warm/blunt voice) | unslop |
| 未知/混合 | humanize(41 模式最全面) | humanizer-aboudjem |
按意图覆盖:
| 意图 | 方案 |
| 检测但不改写 | no-ai-slop detect 模式(只点名模式+引用原句,不评分不猜) |
| 检测 + 量化评分 | humanizer-aboudjem detect 模式(0-100 分) |
| 最大程度保留原声 | anti-slop(外科手术式措辞修改)或 no-ai-slop |
| 文本平淡无味要注入个性 | unslop(官方流程)或 humanizer-aboudjem(voice profile) |
| 从零写作防 AI 味 | anti-ai-slop-writing(前置硬规则)或 slopbeth(奥威尔六规则) |
| 密集、信息密度优先 | slopbeth |
| 严谨事实边界(不编造) | humanize 或 slopbeth(证据边界模式) |
| 中文文本去 AI 味 | qu-ai-wei(默认;自家稿出红笔报告,别人稿/只去味选白名单模式)。轻量场景用 humanizer-zh |
| 中文自己的文章要下狠刀+声音校准 | qu-ai-wei 自家稿模式(B 级红笔报告,不直接动稿) |
输出格式
用户要推荐(默认): 给 1 个方案 + 一句话理由(引用上面表格的方法论定位)。
用户要选择: 给 2-3 个方案,每个附:名字 / 为什么适合这段文本 / 代价(如"会更大刀阔斧改")。
输出示例:
这段是学术写作,推荐 deslop —— 它明确覆盖论文/审稿回复场景,且走"审查→外科手术式修改"路线,不会动你的论证结构。如果你更在意信息密度和事实边界,备选 slopbeth。
执行
- 按路由结果用 Skill 工具加载对应 skill。
- 把用户文本传给该 skill 执行。
- 若用户对结果不满意("太过了"/"还不够"),在路由表内切换:改得太狠 → 换 anti-slop / no-ai-slop;还不够人味 → 换 unslop / humanizer-aboudjem。
注意事项
- 路由只在用户发"去AI味/说人话/humanize"类指令时触发,不影响普通写作任务。
- 用户明确指名某个 skill(如"用 deslop")时,跳过路由直接执行。
- 中文文本优先考虑对中文支持好的方案;中文一律首选 qu-ai-wei(模式一说"问一句"时再选模式);轻量场景或 qu-ai-wei 不可用时退 humanizer-zh。anti-ai-slop-writing 的禁词表含中英双语,适合中文短文本的前置写作约束。humanizer-aboudjem 自带 patterns.zh.md 中文模式目录。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

