用 sepia 的三遍协议给文章去 AI 味

让模型"把这段话改得不像 AI 写的"，你得到的是同义词替换——而真正暴露文本来源的痕迹原封不动。sepia 这个 3k 星的 agent skill 之所以存在，是因为检测研究给出的结论：它引用的 StoryScope 研究（arXiv:2604.03136）里，一个只用叙事结构特征的分类器识别 AI 小说达到 93.2% macro-F1；而人工编辑把表层文风重写之后，检出率也只从 95.5% 降到 93.9%。能扛住改写的痕迹是架构性的。

为什么这个 Skill 重要

sepia 分三遍工作，每遍处理一层：

1. 叙事架构（小说）——停止直接解释主题、松开因果链、把揭示后置、混合情绪模式、给事物起真名字。
2. 篇章推进——去掉段落-设问的模板序列、改善故事中段节奏松散的问题、变化节奏。
3. 表层文风——其他工具止步的经典层：陈词滥调、句法模板、词汇。

专业文体在一份共享清单之上各有各的场景规则——发布说明用户影响优先、PR 回复先给答案并引用 file:line、复盘对人不苛责对机制不留情、工单要可测试的验收标准、技术文章从问题开篇、长篇报道的导语和正文分属两种语域。

一条总原则防止它矫枉过正：向人类的分布校准，而不是把 AI 的分布反过来。每个篇章它只选 3–5 个动作并留有余地，因为每条规则都用上的故事本身就是一份新指纹。

安装

Skills CLI 路线覆盖 77+ 个 agent——在用户作用域装一次：

npx skills add Nanako0129/sepia -g

Claude Code 使用 README 记载的原生插件路线：

claude plugin marketplace add Nanako0129/sepia
claude plugin install sepia@sepia --scope user

Codex、Grok Build、Antigravity 和 QwenPaw 也有原生插件打包；README 的诚实声明值得留意——那里的"verified"指安装完成且入口出现，不代表每个平台的行为都被逐一验证过。一个约束：要装完整的插件包。README 记载单独安装包装器不受支持，因为包装器依赖同包的规范 skill。

实战：先诊断，再修复一份发布说明

先写好草稿——sepia 的 review 操作只诊断不修改。装好 skill 之后：

用 /sepia-review 诊断这份发布说明：按它的评分表列出叙事架构、篇章推进和表层文风三个层面的 AI 痕迹，只诊断，不要改文字。

Review 会报告痕迹聚集的位置——README 自己的实例（一位维护者的 Threads 帖子）里，痕迹在开头和结尾：一段讲改动由来的开场、一句格言式收尾、几处绝对化表述。然后切换操作：

• /sepia-refactor 做最小幅度的原位修改——那位维护者的帖子中段一字未动。
• /sepia-recreate 从源事实和写作意图出发整体重写。
• /sepia-write 从一开始就按协议创作新文本。
• /sepia-hemingway 应用内置的 Hemingway 声音——小说用冰山式省略，专业文体用《堪萨斯城星报》准则。

中文文本的文风检查会加载专门的校准文件（references/languages/zh.md），它建立在四层证据上：HC3 语料、一家台湾出版物约十年间约两千篇文章、119 篇机器生成的对照组文本，以及台湾写作规范。

技巧

• 小说和专业文体失败的方式不同——小说需要架构遍，发布说明需要场景规则。让路由自动选，或者直接调用具体操作。
• 声音叠加是需主动开启的实验特性：告诉 sepia 有声音 skill 在场，它只会选择性应用该配置的动作——3–5 个标志性动作，而不是整篇按这个声音重写。
• 即使加载了声音，对均匀性类问题的检查力度也不减——README 说得很直接：一个声音不能成为节拍器的借口。
• research/ 目录用 arXiv 链接消化了每条规则背后的原始研究。

何时不用这个 Skill

sepia 是一套修复协议，不是规避检测的保证——README 把检测研究当作动机来引用，它承诺的是校准后的写作，不是不可检出的输出。如果你的草稿本来写得就好，跑一遍 review 只多花一道工序，可能所获无几；skill 自己的实例也只修了开头和结尾。而如果你想要跨文档的固定人设声音，要做好自己写人设配置的准备——内置的只有 Hemingway、一个台湾报道声音和一个伴生人设；README 提供了作者自建配置的模板和校验脚本。

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