# Aigc Reduce Playbook

> 「论文 AIGC 报告复核与表达风险诊断」——把检测报告解析、可疑段落定位、证据补强建议、定向表达修订和复核串成闭环。 适用于中文学位论文/期刊在 PaperYY、PaperPass、知网等平台出现 AIGC 疑似提示，或导师认为文字过度模板化、 证据链不足、论证太顺滑的场景。目标是回到真实材料和学术表达质量，不承诺平台结果、不提供造假方案。 包含平台差异认知、风险定位杠杆、报告解析脚本、 铁律、以及该做/不该做清单。触发词：AIGC报告复核、AIGC疑似、AIGC检测、PaperPass、PaperYY、知网AIGC、 论文AI痕迹、表达太模板化、证据链不足、AI味风险。已整合：理论+替换表(references/theory/)、5维语义检测(references/detector/)、全部脚本(scripts/)，单一入口。 分工（去AI味三角）：语体正向写法→ thesis-style；"像不像AI"的判定→ thesis-deai-review； 本 skill 专管 **平台检测报告**（PaperYY/PaperPass/知网）的解析、定位与合规修订闭环。

- Skill: `gxgeek-n/aigc-reduce-playbook` (Agent Skill, multi-file: 14 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add gxgeek-n/aigc-reduce-playbook`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/gxgeek-n/aigc-reduce-playbook/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: gxgeek-n (https://skillmd.com/u/gxgeek-n)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/gxgeek-n/aigc-reduce-playbook

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# 论文 AIGC 报告复核与表达风险诊断（Playbook）

把「检测报告 → 定位高疑似句 → 回查真实材料 → 定向修订表达 → 编译/复核」串成可复用闭环。**理论/替换表见 `references/theory/`，5维语义检测见 `references/detector/`，本 skill 是 AIGC 报告复核和表达风险诊断入口。**
> **配套 `thesis-deai-review`（项目级）管"判断什么该改不翻车"**（体裁基准校准、"完美统计=强信号"、保留真实不完美、"别改成口语"铁律）。本 playbook 管平台工具+复测，deai-review 管确定性脚本与隔离 AI 并行判断，配合用。

## 学术诚信边界

- 本 skill 不承诺任何 AIGC 检测平台给出特定结果，也不提供伪装、篡改 PDF 或篡改字符编码的方法。
- 只允许基于真实材料做表达修订、结构调整、证据补强和风险定位。
- 不新增不存在的数据、访谈、日志、引用、案例或导师意见。
- 检测报告只能作为写作风险线索；最终质量以学校规范、事实证据和导师意见为准。

## 0. 一句话心智模型（先建立，否则白干）

**AIGC 检测器 = 拿一个"裁判 AI 模型"算你的文字"有多好猜"（困惑度）+ "句长够不够起伏"（突发性）。**
- **不同平台 = 不同刻度的尺子**：同一篇文 PaperYY 判 19.6%、PaperPass 判 49%，都不算错。**别拿最严平台的分吓自己。**
- **真正算数的是学校的工具（多为知网）**；PaperYY/PaperPass 只是便宜预检。
- 统计型检测器**惩罚"信息密集的流畅学术中文"本身**——你写得越像正经论文，它越觉得像 AI。所以**有地板，降不到 0**。

## 1. 风险收敛杠杆排序（按质量收益）

| 杠杆 | 风险收敛 | 伤质量? | 说明 |
|---|---|---|---|
| **破枚举/序号** | 高 | 否 | "首先/随后/最后""第一/第二/第三""其一~其四""一是二是""(1)(2)(3)"→流水句。**头号 AI-tell** |
| **打散句长(突发性)** | 高 | 否 | 长短句交错，插极短句。人类 CV≈0.52 vs AI≈0.32 |
| **数据句瘦身** | 中 | 否 | "由A提升至B""从表X看…占比…说明…"模板→数字不动、换动词/语序，删与表重复的罗列 |
| **数据罗列搬进表格** | 中 | 否 | 纯数字句→小表格，进"不予检测"区，移出分母（结构法，不反弹） |
| **特异性下沉** | 中 | 否 | 把已有真实细节(日期/角色/事故)织进泛句，拉高困惑度。**绝不编造** |
| **删空洞对冲/套话** | 中 | 否 | 一定/初步/相对/系统性/多维度/聚焦/提供了参考/值得注意的是… |
| **方法定义句改写** | 中 | 否 | PDCA/LDA/帕累托等标准定义→嵌入本文具体语境（同时降查重） |
| 换冷僻词/加口语/打乱 | 高 | **是** | ❌ 机审过、人审挂(导师答辩看出别扭)。**学位论文别用** |

## 2. 闭环流程（每轮）

1. **独立基线审查**：先调用 `thesis-deai-review`，按该 Skill 的“脚本与 AI
   隔离并行审查”流程冻结同一提交；两路完成前不得互看结果。
2. **拿报告**：用户上传 PaperYY(AIGC) / PaperPass(查重+AIGC) 离线报告包。
3. **解析高疑似句**：`scripts/parse_paperyy.py <report.html>` 或 `parse_paperpass.py <dir>` → 抽出 `class='high'` 句子，按章节聚类成 JSON。
4. **剥正文**：`scripts/strip_tex.py chapterN.tex` 把 LaTeX 剥成纯中文，用于定位 .tex 段落。
5. **多 subagent 改写**：按章节分不重叠文件（c1=摘要+Ch1, c2=Ch2, c3=Ch3+4, c4=Ch5-7），每个 agent 拿本簇高疑似 JSON + 杠杆清单 + 铁律，用 Edit 工具精确改 .tex。**文件不重叠才能并行。**
6. **编译验证**：`xelatex→biber→xelatex×2`，查 `Reference.*undefined`=0、页数正常、`grep '——|·|．|et al\.'` 标点干净。
7. **本地复扫**：重新调用 `thesis-deai-review` 自带扫描器与隔离 AI，
   再用 `scripts/aigc_scan.py`（突发性CV/模板密度）或 5维规则做改前后对比。
8. **版本管理**：worktree 提交 → 合并 main → 复制 PDF/DOCX 到桌面 `论文_v{N}` → CLAUDE.md 版本+1。
9. **复测**：用户重传平台确认实际降幅。**本地工具测不出平台精确%，必须复测。**

## 3. 铁律（违反即前功尽弃）

1. **禁止 LLM 全量重写**——会叠加 AI 指纹，检测率反弹到 ~100%。只做**确定性局部改写**（拆句/换序/换动词/删序号）。
2. **零编造**——不加论文里不存在的任何数字/事实/案例/引用。
3. **全保留**：数据、`\cite{}`/`\ref{}`、术语首次定义、英文缩写、访谈原话与编号、PDCA 波折细节。
4. **保学术书面语**——严禁口语/网络词/情绪词（"颇有看点""绝了""太好了地"这类一律不要）。
5. **不 churn 已自然的句**——只动仍标红的；反复改同一句会反弹。
6. **破折号每段 ≤1**；模板声明/授权书/目录不用动（官方查重排除）。

## 4. 该做 / 不该做

**✅ 该做**：破枚举、打散句长、数据句瘦身、特异性下沉、数据→表格、删套话、方法定义句本地化。
**❌ 不该做**：
- 用 AI 一键重写/"处理后的Word"（容易制造新模板化表达）。
- 换冷僻词+加口语处理检测提示（人审挂）。
- `scramble-pdf` 这类篡改 PDF unicode 的工具——**学术造假，PDF 会坏，会被查**。
- 为最严平台(PaperPass)硬刚到很低——性价比极低，它可能把真人的信息密集段落也判成高疑似。

## 5. 实战轨迹（本 MEM 论文，参考量级）

| 版本 | PaperYY AIGC | PaperPass AIGC | 做了什么 |
|---|---|---|---|
| v36 | 41.8% | — | 起点 |
| v38 | 29.9% | 56.47% | 60处：打散数据句/破枚举/删对冲 |
| v39 | 19.6% | 49.46% | 50处：通用方法定义句本地化(双降) |
| v40 | (待测,预计~15%) | 48.65% | 32处：数据句瘦身/特异性下沉(对PaperPass仅降0.8pp=触底证据) |

**经验值**：不同平台刻度差异很大，历史项目里 PaperYY 对定向修订更敏感，PaperPass 对信息密集的真人学术中文也会给高疑似。不要为了某个平台数字牺牲论文质量；报告只当定位线索。

## 6. 平台与工具速查

- **检测**：PaperYY(AIGC，便宜，接近多数校线)、PaperPass(查重+AIGC，最严，离群偏高)、维普/PaperFree(查重便宜)、**知网(学校官方，贵，问学院有无免费名额)**。
- **本地**：`scripts/`(本skill内置: 5维规则/8维扫描/报告解析)、`scripts/aigc_scan.py`(8维统计)、`humanize-chinese`(纯Python本地，但自动改写太口语，只借鉴技巧别直用)。
- **查重 ≠ AIGC**：查重=和别人撞(改写/搬表格)；AIGC=像机器写(打散/特异化)。两者杠杆有重叠(方法定义句本地化同时降两者)。
- **报告解析脚本**：见 `scripts/`（PaperYY HTML / PaperPass JS / strip_tex）。