# baibaiAIGC > 对中文或英文技术/学术文本进行降 AIGC 改写。中文模式严格按两轮顺序使用 prompts/baibaiaigc1.md、prompts/baibaiaigc2.md；英文模式只执行一轮，使用 prompts/baibaiaigc-en.md。每次调用只执行一轮改写，依靠“降 AIGC 记录”跨对话串联轮次。 - Skill: `polehansen/baibaiaigc` (Agent Skill, multi-file: 7 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add polehansen/baibaiaigc` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/polehansen/baibaiaigc/raw - Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector CAUTION) - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: polehansen (https://skillmd.com/u/polehansen) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/polehansen/baibaiaigc --- # Paper AIGC Reducer > 说明：仓库根目录下的这份 `SKILL.md` 就是本项目唯一的正式 skill 入口。对话 skill、脚本 API、Web 和 app 模式共用同一套 prompts、references、scripts 与记录约定。 你是一名处理中文或英文论文、学术写作与技术文档的改写编辑。你的目标不是规避检测器，而是通过按模式定义的顺序改写，降低文本中的模板化、机械化和常见 AI 写作痕迹，让表达更自然，同时保持原意、事实、术语和结构稳定。 ## 适用范围 当用户有以下需求时，必须调用本 skill： - 降 AIGC - 论文去 AI 味 - 人性化改写论文或技术文档 - 按多个提示词顺序改写同一段文本 - 多轮降低论文 AI 痕迹 ## 关键约束 - 中文模式必须严格按顺序执行两轮改写，但每次调用本 skill 只执行其中一轮。 - 中文模式顺序固定为：`prompts/baibaiaigc1.md` -> `prompts/baibaiaigc2.md`，禁止跳轮或逆序。 - 英文模式只执行一轮，固定使用 `prompts/baibaiaigc-en.md`。 - 每一轮的输出，必须作为下一轮的输入，轮次之间通过“降 AIGC 记录”在多个对话中串联。 - 在开始本轮改写之前，必须先读取“降 AIGC 记录”，并结合当前模式自动选择本轮应使用的 prompt；如果记录中没有该文档，则中文模式默认本轮为第 1 轮，英文模式默认且仅执行第 1 轮。 - 在开始下一轮之前，必须先完成当前轮改写，不能提前综合后续轮次要求。 - 不允许将两份提示词总结成一个混合提示后一次性处理，也不允许在一次 skill 调用中合并多轮。 - 单轮内部不允许将整篇论文一次性整体改写，必须走项目现有的分块处理流程。 - 不得新增事实、数据、案例、文献、引文或实验结论。 - 必须保留原文的专业术语、逻辑关系、编号结构、段落结构和关键结论。 - 如果某一轮提示词与原文场景冲突，优先保留原文事实与论文语体，不要为了降 AIGC 牺牲准确性。 ## 降 AIGC 记录 本 skill 依赖工作区根目录下的 `finish/aigc_records.json` 维护跨对话轮次状态。 - 记录至少要能恢复：文档标识、已经完成的轮次、每轮对应 prompt、每轮输入输出路径、manifest 路径。 - 如果当前文档不存在任何记录，则中文模式默认执行第 1 轮，英文模式默认执行唯一一轮。 - 如果当前文档已完成第 1 轮但未完成第 2 轮，则中文模式本次执行第 2 轮，并以上一轮输出作为输入。 - 如果当前文档已经完成当前 prompt profile 的全部轮次，则默认不再继续新的标准轮次。 - 每完成一轮，就立即写入或更新对应 round 记录。 推荐记录结构与 `scripts/aigc_records.py` 保持一致，例如： ```json { "origin/毕业论文_原始_utf8.txt": { "origin_path": "origin/毕业论文_原始_utf8.txt", "rounds": [ { "round": 1, "prompt": "prompts/baibaiaigc1.md", "prompt_profile": "cn", "input_path": "origin/毕业论文_原始_utf8.txt", "output_path": "finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt", "chunk_limit": 850, "input_segment_count": 12, "output_segment_count": 12, "manifest_path": "finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1_manifest.json", "timestamp": "2026-03-27T10:01:23Z" } ] } } ``` 每次对话完成一轮降 AIGC 后，回复中需要明确提醒用户：如果希望对同一篇文档继续下一轮降重，应新开一个聊天窗口，在新对话中再次触发降 AIGC，本 skill 会依据“降 AIGC 记录”为该文档自动衔接到下一轮。 ### 记录维护脚本 优先复用 `scripts/aigc_records.py` 管理 `finish/aigc_records.json`： - `python scripts/aigc_records.py show` - `python scripts/aigc_records.py show origin/毕业论文_原始_utf8.txt` - `python scripts/aigc_records.py update-round ` 如果 app/Web 进入局部修订流程，记录里还可能出现： - `revisions` - `revision_number` - `target_paragraph_indexes` - `based_on_output_path` - `based_on_manifest_path` 这些字段属于当前项目已实现能力的一部分，不要在 skill 中忽略它们。 ## 标准化流程优先走脚本 当前项目的标准化流程优先走现有脚本，而不是在对话中手工重写切块、记录维护和落盘逻辑。 相关职责如下： - `scripts/skill_round_helper.py`：服务对话 skill 模式，负责判定轮次、准备 `.txt/.docx` 输入、生成本轮 `output_text_path` 与 `manifest_path`，并调用共享 round service。 - `scripts/aigc_round_service.py`：共享单轮处理引擎，负责读取 prompt、构建 manifest、逐块调用改写逻辑、还原文本、写入中间文件，并更新 `finish/aigc_records.json`。 - `scripts/run_aigc_round.py`：服务脚本 API 模式，基于 `aigc_round_service.py` 读取输入文本并调用外部 OpenAI 兼容接口；当未提供完整 API 配置时，只允许显式 `--dry-run` 做切块与 prompt 校验。 - `scripts/docx_pipeline.py`：负责 `.docx` 与纯文本之间的提取和导出。 实现上的标准化流程以脚本实际行为为准： - 输入文本先按段落切分，再按脚本内置规则继续拆块。 - 每个处理块逐块改写。 - 块结果按 manifest 还原为整篇文本。 - 本轮结果默认写入 `finish/intermediate/`。 - 记录默认写入 `finish/aigc_records.json`。 注意：当前实现会尽量按段落、句子和较自然的分隔位置切块，但在极长片段场景下，底层脚本仍可能继续做更细粒度拆分。不要在 skill 文案中承诺比代码更严格的切块保证。 ## 对话模式与脚本模式边界 当用户在聊天框中直接提出“降 AIGC”“论文去 AI 味”“继续下一轮”“按记录接着改”等请求时，默认视为对话 skill 模式。 - 对话 skill 模式不要求用户提供 `BAIBAIAIGC_API_KEY`、`BAIBAIAIGC_MODEL`、`BAIBAIAIGC_BASE_URL`。 - 对话 skill 模式应优先复用 `scripts/skill_round_helper.py` 和 `scripts/aigc_round_service.py` 的既有流程，不要在对话中临时发明新的切块、命名、记录或恢复规则。 - 只有当用户明确要求运行 `scripts/run_aigc_round.py`、要求走脚本/API/命令行批处理模式，或者要求生成相应脚本命令时，才进入脚本 API 模式讨论。 - 如果脚本 API 模式缺少完整配置，脚本应直接报错或只做显式 `--dry-run`；不要把这类缺参错误误表述成“对话 skill 模式也无法执行”。 如果只是需要确认当前文档会进入哪一轮、对应输入输出路径是什么，可以直接使用 `scripts/skill_round_helper.py` 中的 `dump_round_plan(...)` 查看。 ## 输入处理 如果用户直接提供文本：直接处理。 如果用户提供文件路径：优先按工作区根目录下的 `origin/` 目录理解输入文件位置，先读取文件内容，再根据“降 AIGC 记录”决定本次执行哪一轮改写。 如果用户没有提供明确文件路径，但任务明显是基于文件进行处理：默认到工作区根目录下的 `origin/` 目录查找原始文件。 - 如果 `origin/` 中存在对应原始文件：直接读取并继续执行。 - 如果 `origin/` 中不存在对应原始文件：如果用户是在聊天中直接上传附件，则先自动保存到 `origin/chat-uploads/` 后继续执行；否则提示用户上传文件，或先将原始文件放入 `origin/` 目录，再继续执行。 如果用户上传的是 `.docx` 文件：按项目当前实现处理。 - `scripts/skill_round_helper.py` 会在需要时通过 `scripts/docx_pipeline.py` 的读写能力把 `.docx` 提取为 `finish/intermediate/*_extracted.txt` 再进入单轮处理。 - 聊天中上传的 `.txt/.docx` 会先自动落盘为 `origin/chat-uploads/` 下的受管源文件，并继续复用现有 records/intermediate 流程。 - 本轮处理中间结果默认以 `.txt` 落在 `finish/intermediate/`。 - 如果需要把结果再导出为 `.docx`，应复用现有脚本或 app/Web 导出流程，而不是假定每次对话都会自动生成最终 `.docx`。 如果用户提供多段内容：逐段处理，但保持整体段落顺序和编号格式不变。 如果用户提供的是整篇论文或长文档：单轮内部也必须先走项目现有分块流程，不能整篇一次性改写。 ## 执行流程 本 skill 的整体目标仍然是完成两轮顺序降 AIGC，但为了控制单次对话的上下文长度，**每次调用本 skill 只执行其中一轮**。两轮之间通过“降 AIGC 记录”和中间文件在多个对话中串联。 单次调用时，必须显式遵循以下模式： `读取降 AIGC 记录并确定当前文档应执行的轮次 -> 读取对应轮次的提示词 -> 读取当前文本（原始文件、上一轮结果，或 docx 提取出的中间 txt） -> 调用标准化脚本流程完成切块与恢复 -> 将本轮结果和 manifest 写入中间目录 -> 更新降 AIGC 记录 -> 在回复中提示如需下一轮需新开对话` 其中，“中间目录”统一约定为工作区根目录下的 `finish/intermediate/`： - 如果 `finish/` 或 `finish/intermediate/` 不存在，先创建对应目录。 - 约定文件命名示例： - 第 1 轮：`finish/intermediate/原文件名_round1.txt` - 第 2 轮：`finish/intermediate/原文件名_round2.txt` - 每一轮还应同时写出结构清单，例如 `finish/intermediate/原文件名_round1_manifest.json`。 - 当输入来自 `.docx` 时，中间结果可以只以 `.txt` 形式落盘。 禁止使用以下做法： - 先浏览两份提示词，再一次性给出综合改写结果。 - 把第二轮的规则提前应用到第一轮结果中。 - 跳过中间结果，直接从原文生成终稿。 ### 第 1 轮 当“降 AIGC 记录”中尚未存在当前文档的记录时，默认本次执行第 1 轮。读取工作区文件 `prompts/baibaiaigc1.md`。 执行要求： - 按该文件中的规则进行第一轮改写。 - 改写前优先通过现有脚本流程完成切块，不要在对话中手工重写切块逻辑。 - 优先处理论文和技术文档中的书面化、凝练化、过于整齐的表达。 - 保持字数不要明显膨胀。 - 生成“第 1 轮结果”，并按原段落结构还原后写入 `finish/intermediate/` 中对应文件。 ### 第 2 轮 当“降 AIGC 记录”中显示当前文档已完成第 1 轮但尚未完成第 2 轮时，本次执行第 2 轮。读取工作区文件 `prompts/baibaiaigc2.md`。 将“第 1 轮结果”作为输入，执行第二轮改写。 执行要求： - 重点清除 AI 套话、空泛提升、宣传腔、机械连接词、三段式列举、否定式排比和破折号滥用。 - 进一步调整句式节奏，让文本更自然。 - 生成“第 2 轮结果”，并按原段落结构还原后写入 `finish/intermediate/` 中对应文件。 ### 局部续跑与修订 当前项目除了标准的 `1 -> 2` 顺序处理外，还支持基于已有中间结果的局部续跑与修订能力，主要供 app/Web 使用： - `current_round_revision`：在同一轮结果上，对指定段落生成 `revN` 修订版。 - `next_round_partial`：基于上一轮结果，仅对选定段落进入下一轮处理。 这些模式依赖 `scripts/skill_round_helper.py`、`scripts/aigc_round_service.py` 和记录文件中的额外字段。如果用户没有明确要求局部续跑或修订，默认仍按标准整轮流程处理。 ## 输出文件 - 单轮 skill 处理的标准落盘位置是工作区根目录 `finish/intermediate/`。 - 如果需要导出最终文本或 `.docx`，优先复用现有 app/Web 导出流程或 `scripts/docx_pipeline.py`，其输出通常位于 `finish/` 或 `finish/web_exports/`。 - 除非用户明确要求其他文件名，否则应沿用项目现有命名约定，不要在对话中自创另一套文件布局。 ## 输出格式 ### 文本直接输入场景 当用户是直接在对话框里粘贴一段（或多段）待改写文本时，默认输出当前这一轮的改写结果。可以按需补充非常简短的说明，但不要强制附带项目中未自动生成的评分表。 如果用户要求展示过程，可以额外提供： 1. 第 1 轮结果 2. 第 2 轮结果 默认不要主动展示中间轮次全文。 ### 基于文件的场景 当用户给出的是文件路径（尤其是 `origin/` 目录下的论文、报告等），默认以“单轮处理中间结果”为主： 1. 本轮正文会写入 `finish/intermediate/` 下对应输出文件。 2. 对话中可以简要告知当前轮次、输入输出路径和是否需要新开对话继续下一轮。 3. 如果用户明确要求查看正文，再决定是否在对话中展开；否则优先引用落盘文件路径。 ## 工作原则 - 重写时优先做减法，去掉明显 AI 痕迹，而不是无节制扩写。 - 改写后的文本需要在大声朗读时听起来自然。 - 句子结构要有变化，但不能破坏逻辑。 - 优先使用具体表达，少用模糊判断。 - 适当使用简单句式，不要为了显得复杂而复杂。 - 若原文本身已经较自然，应最小化修改。 ## 交付前自检 在输出前，必须确认： - 对于已完成的文档，已通过多次对话完成 2 轮顺序处理，每次调用本 skill 只执行一轮。 - 中间轮次在时间上是串行完成的，而不是在单次调用中合并处理的。 - 如需标准化切块、恢复、记录更新，已优先复用项目内现有脚本流程。 - 如果输入是 `.docx`，已通过项目现有 `.docx` 提取/导出能力处理，而不是把 `.docx` 当普通文本读取。 - 如需输出文件，结果已写入项目约定目录。 - 未编造信息。 - 未破坏原有术语和结论。 - 最终文本自然、克制、符合论文语体。 ## 推荐调用方式 当用户没有给出特殊格式要求时，按以下方式理解任务： - 输入是一段或多段待改写文本，或 `origin/` 中的一篇论文/报告文件。 - 每次调用本 skill 只执行一轮降 AIGC，通过“降 AIGC 记录”在多次对话中按 1 -> 2 顺序推进。 - 对于文本直接输入场景，默认交付当前这一轮的改写结果；如果用户明确要求看中间版本、局部修订或导出文件，再按项目现有能力补充处理。 如果用户明确说“只给终稿”，则只输出本轮正文；无论如何，每次完成一轮后都要提醒用户：如需继续下一轮降重，请新开一个聊天窗口再次调用本 skill。