# AI Fingerprint Desensitizer

> 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。

- Skill: `lingyu9495-source/ai-fingerprint-desensitizer` (Agent Skill, multi-file: 7 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add lingyu9495-source/ai-fingerprint-desensitizer`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/lingyu9495-source/ai-fingerprint-desensitizer/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- License: MIT
- Author: lingyu9495-source (https://skillmd.com/u/lingyu9495-source)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/lingyu9495-source/ai-fingerprint-desensitizer

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# AI 指纹脱敏（五维检测 → 分层改写 → 闭环复检）

> 目标不是"把话改得像人说的"，而是**让内容带上真实的人工痕迹**——这是平台规则明确要求、也是唯一长期有效的方式。

## 什么时候用

- 稿子发出去数据明显比平时差，怀疑被判定为 AI 生成内容
- 用 AI 起草了初稿，想让它读起来是"人写的"而不是"AI 拼的"
- 想知道自己的稿子**具体哪几句**像 AI
- 不同平台发同一篇稿，想知道各自的检测偏好

## 三步闭环

```
① 检测（五维指纹）  →  ② 分层改写（按最弱维度下手）  →  ③ 复检（未达标再来一轮）
```

**关键**：不要跳过第 ① 步直接改写。不知道病在哪，改出来还是那股味儿。

## 快速开始

```bash
# 1) 检测：给出五维得分 + 最像 AI 的句子
python scripts/fingerprint_check.py 你的稿子.md

# 2) 按报告里"最弱维度"对照 references/rewrite-playbook.md 改写

# 3) 复检 + 前后对比
python scripts/fingerprint_check.py 你的稿子.md --compare 改后.md
```

脚本**纯标准库零依赖**，本地跑，稿子不出本机。

## 五维指纹（一句话版）

| 维度 | 像 AI 的特征 |
|---|---|
| 句式 | 句子长度太一致、关联词密度高（因此/然而/总之）、三句一段的固定节奏 |
| 词汇 | "首先/其次/最后"、"值得注意的是"、"总的来说"、四字词连用 |
| 结构 | 标准的"总—分—总"、每段首句都是论断、对称排比过多 |
| 节奏 | 段落长度均匀、没有口语插入、没有跑题式的个人插话 |
| 标点 | 全半角完全统一、引号叠用规范得可疑、零错别字零口误 |

详细判定规则（含阈值与反例）见 `references/detection-rules.md`。

## 三条硬规则

1. **信息增量优先于换词**：只换同义词＝换汤不换药，检测照旧。真正降指纹的是**加进去的东西**——具体数字、真实场景、个人判断。
2. **不要改到失真**：专业结论、法条、数据一个字都不能为了"像人"而改错；改写只动表达方式，不动事实。
3. **平台规则是底线，不是障碍**：2026 起主流平台明确要求"AI 仅可辅助、核心观点须有人工介入"。这套工具做的就是补人工介入痕迹，**不是对抗审核**。

## 合规红线（写在最前面，别越线）

- ✅ 可以用：自己的稿子、自己用 AI 起草的内容、自己有授权的材料
- ❌ 不可以用：别人的原创内容（那是**洗稿**）、平台明令禁止的批量生产、伪造采访/调研数据
- ❌ 不要为了"过检测"编造不存在的案例或数据——这是平台最重的红线，比 AI 味严重得多

详见 `references/compliance-boundary.md`。

## 文件说明

| 文件 | 用途 |
|---|---|
| `scripts/fingerprint_check.py` | 五维指纹检测 + 前后对比（零依赖、本地跑） |
| `references/detection-rules.md` | 五维判定规则、阈值、反例 |
| `references/rewrite-playbook.md` | 分层改写手法库（含 before/after 对照） |
| `references/platform-profiles.md` | 各平台检测偏好与红线 |
| `references/compliance-boundary.md` | 合规边界（能做/不能做） |
| `templates/rewrite-report.md` | 改写报告模板 |