avoid-ai-writing 一页纸速查表 · 53 类 AI-isms + 45 type + 中文 ZH 规则

avoid-ai-writing · 一页纸速查表

v3.16.0 · 53 类 prose pattern · 45 detector type · 49 issue weight · 中文 ZH 规则 + 工程实践

仓库conorbronsdon/avoid-ai-writing

版本v3.16.0 (2026-07)

规模2448 ⭐ / 226 🍴

LicenseMIT

依赖零

平台10+ Agent

图例 53 类 prose pattern 49 个 issue weight 评分公式强 corroborator 中文 ZH 规则 CI workflow 发布前 P0 清单两个 skill 的 diff 6 条反哺行动参考文献

图例与三组划分

P0 发布事故 P1 结构性 AI 痕迹 P2 风格判断题 Tier 1 词汇(见词即报) Tier 2 词汇(同段 2+ 才报) Tier 3 词汇(密度阈值)

三组故意不强制对齐:仓库 README 公布的 53 个 prose pattern(面向人)、detector 暴露的 45 个 issue type(执行体)、SKILL.md 的 ### 章节(包含 writer-side 测试)。差异在 detector/CATEGORIES.md 中维护映射,CI 强制反漂移。

53 类 prose pattern(按 8 组)

1. Content Patterns(7)· 严重度 P0/P1

P0 1. Significance inflation

普通事实外挂"历史意义"尾巴。标志着转折点 / 具有里程碑意义 → 删后事实不受损即气球

P1 2. Notability name-dropping

借名号替代证据。被 NYT/YC/红杉同时看好 → 一个有上下文的来源胜过四个名号

P1 3. Superficial -ing analyses

尾链 -ing 装深刻。从而彰显 / 体现着 / 折射出 → 用具体事实代替

P1 4. Promotional language

推销性语言。nestled within / vibrant / thriving / breathtaking → 说事实

P0 5. Vague attributions

无来源归因。专家认为 / 研究显示 / 业内普遍认为 → 补作者/报告/日期

P1 6. Formulaic challenges

套路化挑战。Despite challenges... 持续繁荣 → 点名挑战与应对

P1 7. Novelty inflation

新奇性注水。没人谈 / 首次提出 / 大家都忽略 → 用现象级证据

2. Language Patterns(7)· 严重度 P1/P2

P1 8. Word replacements (3 tiers)

Tier 1 见词即报(leverage→use、commence→start、robust→strong、seamless→smooth、delve→explore...)
Tier 2 同段 2+(foster、navigate、empower、ecosystem...)
Tier 3 密度阈值(innovative、scalable、significant...)

P2 9. Copula avoidance

系动词回避。serves as / features / boasts → is / has

P1 10. Synonym cycling

同义词轮换。开发者/工程师/实践者/建设者 → 重复最准确的那个

P1 11. Template phrases

模板短语。a [adj] step towards [adj] infrastructure → 说具体结果

P1 12. Filler phrases

填充短语。In order to / Due to the fact that → to / because

P1 13. False ranges

虚假范围。从 Big Bang 到暗物质 → 列实际主题

P1 14. Parenthetical hedging

括号式对冲。工具(像 X 和 Y) → 直接列出或删

3. Structure Patterns(9)· 严重度 P1/P2

P1 15. Formatting

破折号 / 粗体过用 / emoji 标题 / bullet 重。em-dash ≥ 1/1000 words 报

P1 16. Sentence structure

It's not X — it's Y + 三段式 + 多重否定 → 直接肯定句

P2 17. Structural issues

段落均匀 / 句长均一 / 完美语法 → 变长 + 碎句 + 疑问

P2 18. Transition phrases

Moreover / Furthermore / In today's [X] → and / also 或重组

P1 19. Inline-header lists

速度: 速度提升了… → 直接写观点

P1 20. Title case headings

中文不适用(英文 Title Case)。

P1 21. Numbered list inflation

7 个理由 / 5 个建议 → 砍到 2-3 个真正成立的

P1 22. False concession

假装权衡。虽然 X 有局限，但仍然卓越 → 真权衡

P1 23. Rhetorical question openers

修辞性问句开场。如果有一种更好的方法呢? → 直接抛主张

4. Communication Patterns(9)· 严重度 P0/P1

P0 24. Chatbot artifacts

Certainly! / Hope this helps! / Let me know if… → 整段删除

P1 25. "Let's" constructions

Let's explore / Let's break this down → 直接开始

P0 26. Cutoff disclaimers

截至我的知识更新 / 基于有限资料 / 无法访问实时数据 → 查证后重写

P2 27. Generic conclusions

未来可期 / Only time will tell / 拭目以待 → 具体收尾或删

P2 28. Emotional flatline

What surprised me most / I was fascinated to discover → 写出触发情绪的事实

P1 29. Reasoning chain artifacts

Let me think step by step / Breaking this down → 先结论,后证据

P1 30. Sycophantic tone

Great question! / You're absolutely right! → 删

P1 31. Acknowledgment loops

You're asking about… / To answer your question… → 直接答

P2 32. Confidence calibration

It's worth noting / Interestingly / Surprisingly → 让事实说话

5. Meta Patterns(4)· 严重度 P2

P2 33. Excessive structure

200 字 5 个 header → 合并,改用具体标题

P2 34. Rhythm and uniformity

句长 15-25 全一致 → 短长交错 + 碎句 + 问句

P2 35. Over-polishing

每处不规则都被砂平 → 保留自然不流利

P1 36. Rewrite-vs-patch threshold

5+ 词汇 + 3+ 模式 + uniform rhythm 三项同时命中 → 停止 patch,整篇重写

6. Structural Detection v3.4(6)· 严重度 P1

P1 37. Tier 3 phrases (multi-word boilerplate)

同 phrase ≥2 → tier3-phrase;≥3 distinct → tier3-phrase-cluster(权重 12)。the integration of / decentralized compute / community-driven / long-term sustainability

P1 38. Future-narrative closers

may become one of the most important narratives of the next market cycle → 改成可证伪预测

P1 39. Hedge-stacked predictions

could potentially create / may eventually unlock → 留一个 hedge,删其余

P1 40. "Real/actual" adjective inflation

real on-chain tokenomics / actual reward sustainability → 删空心加强词,加具体主张(carve-out: 显式对比时合法)

P0 41. Hashtag stuffing

6+ 个 hashtag 几乎必为 LLM 社交输出 → 限 2-3 个 specific tag 或删

P1 42. Bare noun-phrase bullets

5+ 短 NP 列表无动词无数值 → 改写为完整 claim(carve-out: 真实列表内容合法)

7. AI-tool fingerprints v3.5-3.8(9)· 严重度 P0/P1

P0 43. Unfilled placeholders

[Your Name] / [INSERT SOURCE] / 2025-XX-XX → 发布事故,必删

P0 44. Chatbot citation markup

citeturn0search0 / oai_citation / contentReference[oaicite:0] → smoking gun,必删

P0 45. AI-tool URL parameters

utm_source=chatgpt.com / utm_source=copilot.com → 删跟踪参数

P0 46. Speculative gap-filling

maintains a low profile / likely began his career → 删猜测或补来源

P1 47. Hyphenated-pair overuse

high-quality, well-architected, future-proof solution → 砍到真正起作用的修饰

P1 48. Infomercial engagement hooks

The catch? / The kicker? / 你猜怎么着 → 删钩子,直说事实

P1 49. Low vocabulary diversity (TTR)

≥200 tokens 且 TTR<0.4 → 拓宽具体所指(名字 / 案例 / 数字)

P1 50. Self-labeling significance

That last move is the contrarian one / This is the interesting part → 删标签,让论证说话

P1 51. List-label periods

- Intros. Years of conferences → 改用冒号

8. Conversational-register v3.15(2)· judgment-only

judge 52. Wall-of-text replies

4+ 句 / 150 词内 / 零换行的 issue/PR/IM 回复 → 按 thought boundary 分段

judge 53. Recap-flattery opener

先复述对方刚做的工作并夸奖 → 先给结论,谢意留一句

49 个 detector type 与权重

type	权重	触发条件	中文场景适用?
`tier1`	5	见词即报	✗ 词表全英文,需重建
`tier2`	3	同段 2+ distinct	✗ 词表全英文,需重建
`tier3`	2	密度 max(3, words*3%)	✗ 词表全英文,需重建
`transition`	2	Moreover/Furthermore/...	✗ 需翻译为中文过渡词
`chatbot`	8	Certainly!/Hope this helps!	△ 中文"希望对你有帮助"需加
`sycophantic`	8	Great question!	△ 中文"好问题!"需加
`filler`	2	In order to/Due to the fact	△ "为了"/"由于事实上"需加
`generic-conclusion`	3	Only time will tell	△ "未来可期/拭目以待"需加
`lets-construction`	2	Let's explore	△ "让我们来/下面我们一起"需加
`reasoning-artifact`	6	Let me think step by step	△ "让我一步步思考"需加
`acknowledgment-loop`	3	You're asking about…	△ "你问的是..."需加
`significance-inflation`	4	watershed moment/pivotal	✗ 需中文"标志着/真正/终于"规则
`vague-attribution`	5	Experts believe	△ "专家认为"通用
`hollow-intensifier`	2	very/really/extremely	✗ 中文"非常/真的/极其"需加
`emotional-flatline`	2	I was fascinated to discover	✗ 需中文"最浪漫/最扎心"规则
`novelty-inflation`	3	first time/never before	△ "首次提出/没人谈"通用
`cutoff-disclaimer`	10	As of my knowledge cutoff	✓ "截至我的知识更新"通用
`template-phrase`	3	a [adj] step towards [adj]	✗ 需中文模板短语库
`false-concession`	2	While X has limitations…	△ "虽然 X 有局限,但仍然"通用
`rhetorical-question`	2	What if there were a better way	△ 通用
`confidence-calibration`	2	It's worth noting/Notably	△ "值得注意的是"需加
`em-dash`	4	≥1/1000 words	✗ 中文合法标点,阈值错配
`uniformity`	5	句长 15-25 全一致	✗ 阈值按英文 token 校准
`formatting`	3	bold/e overuse	△ 主人 bold house style 误伤
`tier3-phrase`	3	同 phrase ≥2	✗ 需中文"生态+赋能+长期"等
`tier3-phrase-cluster`	12	≥3 distinct boilerplate phrases	✗ 同上
`hashtag-stuff`	12	≥6 hashtag 块	✓ 通用,但应允许 per-author baseline
`bullet-np-list`	10	5+ NP-only bullets	✓ 通用
`hedge-stack`	6	could potentially create	△ "可能将会"通用
`future-narrative`	12	may become one of most important	△ 通用
`real-actual-inflation`	5	real on-chain X	✗ 需中文"真正/真实/实际"规则
`social-cta-closer`	8	Follow for more/Like if useful	✓ 通用
`formulaic-opener`	8	Imagine a world where…	△ 通用
`speculative-opener`	8	Imagine a world…	△ 通用
`title-case-header`	4	Title Case	✗ 中文无 Title Case
`parenthetical-hedge`	3	(like X and Y)	✓ 通用
`smart-punct-signature`	6	curly quotes + em-dash + Oxford comma + zero typo	✗ 中文无 curly quotes 习惯
`punct-distribution`	6	段间 CV<0.25 且 mean≥0.04	✗ 阈值按英文 token 校准
`fnword-trigram-entropy`	5	function-word 三元组熵	✗ 阈值按英文 token 校准
`cross-para-burstiness`	5	相邻段句长方差	✗ 阈值按英文 token 校准
`normalization-flag`	9	ZWSP/homoglyph ≥2	△ 同形字符在中文场景少
`low-ttr`	3	≥200 tokens 且 TTR<0.4	✗ 中文无空格分词,TTR 失效
`ai-placeholder`	10	[INSERT...]	✓ 通用
`ai-citation-markup`	15	citeturn0search0 等	✓ 通用,但国产 LLM token 未覆盖
`ai-utm-source`	12	utm_source=chatgpt.com	✓ 通用,但应加 utm_source=qianwen/yumi 等

评分公式与阈值

rawScore = sum(ISSUE_WEIGHTS[i.type] for i in deduped_issues)
score = min(100, round(rawScore / log2(wordCount / 50) * 10))
label(score):
  ≤15  → Minimal AI signals  (#44bb66 绿)
  ≤35  → Some AI patterns     (#88bb44 绿黄)
  ≤60  → Moderate AI signals  (#ddaa00 黄)
  ≤80  → Strong AI signals    (#ff8833 橙)
  >80  → Heavy AI patterns    (#ff4444 红)
document_classification(三分类) =
  UNSCORED if too short / too long / empty
  AI_ONLY  if strongCorroborator 任一
  AI_ONLY  if score > strong_threshold
  HUMAN_ONLY if score < weak_threshold
  MIXED otherwise

四个强 corroborator(任一即足以推 AI_ONLY)

① cutoff-disclaimer

LLM 自己承认。截至我的知识更新 / 基于有限资料

② normalization-flag ≥ 2

ZWSP / homoglyph ≥ 2。普通人类不会在自己文章里塞零宽字符

③ reasoning + chatbot 共现

让我一步步思考 + 希望对你有帮助

④ denseAIVocab

≥4 distinct tier1 + ≥1 tier2 cluster + ≥1 transition,三项同时出现

工程哲学:"组合证据,不凭单点定罪"。分数连续单调、分类分段离散。FN-biased:MIXED 区间宽,AI_ONLY 要多信号协同。

中文 ZH 规则(必须为中文独立实现)

detector 中文化的核心不是"翻译词表",而是重写规则体系。以下 12 类中文特有 AI 痕迹在英文 detector 中 100% 漏报:

ZH-1 "读完 X,我……"开场模板

跨文章重复才是信号。改为直接抛矛盾/数据/失败案例

ZH-2 "为了让你明白……咱们"教学转场

类比只解决真实理解难点

ZH-3 三幕编号 + 仪式化收尾

不要每篇强制三段 + "带走的启发"

ZH-4 中文引号概念化过量

同段 3+ 概念引号 → 检查是否在制造"新概念感"

ZH-5 粗体金句 + 否定式对仗

一篇保留一处真正承担结论的金句即可

ZH-6 单一类比过度映射

类比只解释一个结构关系,不替代证据

ZH-7 四字判断和对仗整齐度

连续三句都以四字概念收束时,改写其中一两句

ZH-8 canned emotion 标签

最浪漫的地方 / 最扎心 / 这最赛博 → 写出触发情绪的技术细节

ZH-9 "真正/终于/才算拉开序幕"目的论结尾

中文 significance inflation 与 future narrative 的混合体

ZH-10 文末分类 hashtag + 品牌 emoji

5-6 个 + 🎙️ → 社交发布只留 2-3 个,品牌签名应由模板统一

ZH-11 "从 A 到 B" 伪转折标题

要明确 A、B 的判定条件与中间机制

ZH-12 文白 register 混杂

口语 / 古典隐喻 / 企业黑话之间每句切换 → 必须服务于受众

中文 Tier 1/2/3 词汇分层(应作为 humanizer-zh 词表)

层级	例子	触发	修复
Tier 1	开启新篇章、历史性时刻、未来可期、赋能千行百业、谱写华章	见词即报	除非有事实支撑
Tier 2	生态、协同、赋能、释放、重塑、关键、深度融合	同段 2+ 才报	用数字或具体机制
Tier 3	创新、有效、显著、动态、可扩展	密度阈值	换数字,不要换同义词
Tier 3 phrases	深度融合、持续赋能、释放潜力、长期价值、用户参与、生态协同、迈出重要一步、打开新的想象空间	同 phrase ≥2 → phrase;≥3 distinct → cluster	保留 1 个主张,补事实

CI workflow(三个文件)

detector-test.yml

触发:detector/**、package.json、自身改。
动作:npm test(60 fixtures + categories contract)
目的:防 detector 代码回归

plugin-skill-sync.yml

触发:SKILL.md/README/plugins/.claude-plugin/scripts 改。
动作:(1) 校验 JSON;(2) check-pattern-count.sh;(3) sync-plugin-skill.sh;(4) git diff 非空即 fail
目的:防 plugin bundle + 文档计数漂移

release.yml

触发:CHANGELOG.md 改 + 手动 dispatch。
动作:awk 切版本段 + gh release create
目的:把"在哪发布"自动化

发布前 P0 清单(跨 skill 通用)

机械检查,LLM 改写前 1 秒跑一次:

P0 字符串扫描 - 一旦出现立即按发布事故处理
citeturn0search0
oai_citation
contentReference[oaicite:*]
[INSERT SOURCE]
[INSERT *]
[Your Name]
2025-XX-XX
utm_source=chatgpt.com
utm_source=copilot.com
utm_source=claude.ai
截至我的知识更新
基于有限资料
我无法访问实时数据
(中文对应:【插入案例】、(未填字段))

两个 skill 的 deep diff(摘要)

缺口模式	deai-rewrite	humanizer-zh	建议
AI-tool fingerprints (43-45)	✗	✗	必加 P0 清单
vague attribution (5, 46)	✗	✓	deai 补
Tier 3 phrase stacking (37)	✗	✗	两 skill 都补
"real/actual" inflation (40)	✗	✗	两 skill 都补
rewrite-vs-patch (36)	✗	✗	两 skill 都补
wall-of-text + recap-flattery (52/53)	✗	✗	两 skill 都补(会话场景)
synonym cycling 护栏 (10)	✗(反向制造)	✓	deai 必须修方向
emotional flatline ZH 版	△	△	两 skill 都补中文极值形容词
cutoff disclaimer (26)	✗	✓	deai 补
hashtag stuffing (41)	✗	✗	两 skill 都补(社交发布 profile)

6 条反哺行动(按优先级)

行动 1 (立刻):把"AI-tool fingerprints + cutoff disclaimer + vague attribution"作为跨 skill 统一 P0 清单,写入 ~/.workbuddy/MEMORY.md。5 分钟。

行动 2 (本周):为 deai-rewrite 加 precheck.py(30 行 Python 离线预筛)。

行动 3 (本周):在 humanizer-zh 加 5 条中文特有规则(ZH-5/8/9 emotion/significance 中文版、Tier 3 中文 phrases、骨架相似度、4 字成语堆叠)。

行动 4 (本月):改 5 篇抽样的固定开场模板——"读完 X,我……" 不应再走阅读反应路径。

行动 5 (本月):把 humanizer-zh 升级到带阈值、优先级、上下文 profile 的执行规则,按 01-patterns-deepread.md §4 Diff G-L 直接粘贴。

行动 6 (长期):把 detector 思路移植到 humanizer-zh,做 Python 简化版:tier1_zh.py + tier2_cluster + tier3_density + strongCorroborator。

参考文献

仓库(本地克隆):
C:\GitHub\docs\_refs\avoid-ai-writing\

研究报告(本地):
01-patterns-deepread.md · 53 类 AI-isms 完整解构 + 双 skill deep diff
02-engineering-anatomy.md · detector 架构 + 反漂移工程 + 跨平台分发
03-ecosystem-positioning.md · 在 LLM 检测领域的生态位 + 横向对比
04-audit-report.md · 5 篇抽样实证审计 + 修复建议

主深度文章:
avoid-ai-writing-deep-dive_feynman.md · 8 章费曼风格深度解读

关键仓库文件:
SKILL.md · 53 类 prose pattern 完整目录
detector/patterns.js · 1737 行零依赖 detector
detector/CATEGORIES.md · prose ↔ type 反漂移契约
scripts/check-pattern-count.sh · CI 反漂移工程核心
scripts/sync-plugin-skill.sh · 跨平台同步
.github/workflows/*.yml · 3 个 CI workflow

审计脚本:
_research/avoid-ai-writing/run-audit.js · 可重复跑的离线审计
_research/avoid-ai-writing/audit-results.json · 5 篇详细命中数据

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图例与三组划分

53 类 prose pattern(按 8 组)

1. Content Patterns(7)· 严重度 P0/P1

2. Language Patterns(7)· 严重度 P1/P2

3. Structure Patterns(9)· 严重度 P1/P2

4. Communication Patterns(9)· 严重度 P0/P1

5. Meta Patterns(4)· 严重度 P2

6. Structural Detection v3.4(6)· 严重度 P1

7. AI-tool fingerprints v3.5-3.8(9)· 严重度 P0/P1

8. Conversational-register v3.15(2)· judgment-only

49 个 detector type 与权重

评分公式与阈值

四个强 corroborator(任一即足以推 AI_ONLY)

中文 ZH 规则(必须为中文独立实现)

中文 Tier 1/2/3 词汇分层(应作为 humanizer-zh 词表)

CI workflow(三个文件)

发布前 P0 清单(跨 skill 通用)

P0 字符串扫描 - 一旦出现立即按发布事故处理

两个 skill 的 deep diff(摘要)

6 条反哺行动(按优先级)

参考文献

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