AI 指纹弱化工具

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install ai-fingerprint-desensitizer
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 ai-fingerprint-desensitizer。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

AI Fingerprint Desensitizer 是一款 Openclaw Skills 工具，用于审阅可能显得泛泛或过于整齐划一的文章。它会检查句式、词汇、结构、节奏和标点模式，然后指出需要审阅的具体句子和维度。它不会依赖替换同义词，而是引导你通过准确细节、真实经历和鲜明观点，改进自己有权处理的内容。
其工作流程会在修改后进行比较检查，以形成闭环，并可按需重复，最多进行所选轮数。附带的 Python 检查器仅使用标准库并在本地运行，因此草稿文本会留在你的设备上。这是一种用于添加真实人类贡献的编辑辅助工具，而不是掩饰抄袭内容、捏造证据或规避平台规则的手段。

应用场景

审阅自己的 AI 辅助草稿，尤其是在措辞或结构显得重复或缺乏个人色彩时。
在发布前找出最需要编辑关注的句子和写作维度。
使用真实案例、经核实的数据、具体情境和自己的判断，改进有权处理的内容。
比较修改前后的草稿，查看五维指纹报告的变化。
使用平台资料参考，根据不同的发布场景调整编辑审阅方式。
在保持事实准确并遵守适用的 AI 披露要求和平台政策的前提下，检查自己的内容。

工作原理

将自己撰写或以其他方式获准处理的草稿作为 Markdown 或文本文件提供，或将其内容粘贴到工作流程中。
运行指纹检查器，评估句式模式、词汇、结构、节奏和标点，并找出值得进一步审阅的句子。
参考报告中表现较弱的维度和改写指南，获取有针对性的修改建议。
通过加入真实、具体的背景信息和个人判断来修改表达；不要为了影响评分而更改事实、法律文本或数据。
使用比较模式运行检查器，审阅原稿和修改后的草稿。
如有需要，再次修改最薄弱的维度并重新检查，同时遵守任何已配置的迭代次数上限和平台要求。

配置指南

提供的技能说明介绍了一个本地 Python 脚本和参考文件；未指定软件包安装命令或外部服务设置。请将技能文件放入智能体的技能工作区，并确保已安装 Python。检查器没有第三方依赖。
运行初始分析：
python scripts/fingerprint_check.py your-draft.md
结合报告查看 references/rewrite-playbook.md，然后将编辑后的版本另存为独立文件。比较草稿：
python scripts/fingerprint_check.py your-draft.md --compare revised-draft.md
仅使用你拥有或获准编辑的内容。确保事实陈述准确，不要编造案例或数据，并遵守相关平台的披露要求和内容规则。

数据架构

该技能的工作流程围绕源草稿、五维分析、修改建议以及可选的修改前后比较展开。文档中说明的输入格式为 .md、.txt 或粘贴的文本。检查器在本地运行；该技能声明草稿不会离开设备。文档未说明需要数据库、网络服务或持久化元数据存储。
Path Purpose
scripts/fingerprint_check.py 仅使用标准库的五维检查和修改前后比较。
references/detection-rules.md 详细的检测标准、阈值和反例。
references/rewrite-playbook.md 分层修改方法及修改前后示例。
references/platform-profiles.md 针对不同平台的优先事项和内容边界。
references/compliance-boundary.md 关于允许和禁止用途的指南。
templates/rewrite-report.md 用于记录修改结果的模板。
报告的五个维度是句式模式、词汇、结构、节奏和标点。技能元数据列出的名称为 ai-fingerprint-desensitizer，版本为 1.0.0，许可证为 MIT，作者为 九品锦鲤e。

高级特性

五个维度的逐句分析结果有助于集中编辑，而不是进行宽泛且缺乏指导的改写。
比较模式可将原始草稿与修改后的文件进行对照审阅。
可重复检查的工作流程能够针对最薄弱的维度进行改进；技能概述还说明可选的最大轮数。
平台资料为不同的编辑优先事项和政策边界提供背景参考；但不保证内容会被接受，也不保证获得特定的检测结果。
改写指南强调实质性改进——具体事实、经核实的案例、真实情境和个人观点——而不是替换同义词。
在本地运行且不依赖第三方 Python 软件包，可使草稿处理过程保留在用户设备上。
合规指南明确禁止改写他人的原创作品、捏造访谈或研究，以及利用此工作流程绕过审核。

name: ai-fingerprint-desensitizer slug: ai-fingerprint-desensitizer
displayName: AI指纹脱敏·五维检测+分层改写+闭环复检（全平台通用）
summary: 检测+改写+复检三步闭环：先定位"哪里像AI"（五维指纹可定位到句），再按分层手法改写，改写后自动复检直到达标。
description: | 平台现在不是"猜"你是不是 AI 写的，是拿语义指纹比对——句子节奏、关联词习惯、段落结构、标点规范度，都对得上就降权。
问题是：你根本不知道自己的稿子哪里像 AI，只感觉"读起来有点平"。

这套做的是检测 → 改写 → 复检的闭环，不是丢你一段 prompt：

1. 五维指纹检测（可定位到句）：句式指纹 / 词汇指纹 / 结构指纹 / 节奏指纹 / 标点指纹，逐维打分并指出最像 AI 的那几句——先知道病在哪，才谈得上改
2. 分层改写手法（不是换词）：具体化替换（抽象论断 → 具体事实/数字/场景）、节奏打散（破坏均匀句长）、视角注入（第一人称经验与时间地点）、信息增量（补真实案例）——平台真正奖励的是"人工介入痕迹"，不是同义词替换
3. 闭环复检：改完自动复检，未达标按最弱维度再改一轮（可设最多轮次），并输出前后对比报告
4. 平台差异：头条（语义指纹比对 + 原创度权重）、公众号（完读率第一）、小红书（AI 辅助需标注）、网文（平台审核红线）各有侧重

⚠️ 合规边界写死在包里：这不是"洗稿工具"，也不是"绕过审核"——是把你自己的内容补足人工痕迹（真实案例、实地数据、个人观点），这恰好是平台规则里明确要求的方向。用在别人的稿子上＝洗稿，包内直接标红。

输入：你的原稿（.md / .txt / 直接粘贴）
输出：五维指纹报告（含问题句定位）+ 改写建议 + 改写后复检对比

触发词：AI味、去AI味、降AI率、AI指纹、AI检测、内容原创度、平台降权、AI生成内容、人工痕迹、改写、去AI化、过检测。
version: 1.0.0
author: 九品锦锂e
license: MIT
category: content-creation