sepia 试用记：把「AI 味」当成结构问题来治的去 AI 化写作技能

一个被说烂但没被解决的问题

AI 写的东西有股味儿：开头「在当今快速发展的时代」，中间三个排比，结尾「总而言之……让我们拭目以待」。市面上的 humanizer 工具大多只在字词上打转——换掉 delve、删掉 em-dash。但检测研究早就发现：分类器仅凭叙事结构特征就能识别 AI 文本（StoryScope，61,608 篇故事，macro-F1 93.2%），表层改写几乎不掉检测率。指纹在结构里，不在词里。

sepia（3,143★，2026-08 创建，MIT）是第一个把这个研究结论完整落成编辑规程的 Agent Skill。

它是什么

一套 Agent Skills 标准技能包（支持 77+ agent，Skills CLI 一条命令安装；Claude Code / Codex / Grok Build / Antigravity / QwenPaw 有原生插件包）。1 个路由 + 5 个直达入口：

• write：按领域规范直接写新内容
• review：只诊断不改，输出结构化缺陷报告
• refactor：在原文上做最小修改（强制两阶段：先出完整缺陷清单，再逐条修）
• recreate：结构烂透了就提取事实整体重写
• hemingway：实验性的海明威语气

真实试用：一段最典型的 AI 腔

我写了一段「标准 AI 味」产品文案喂给它，走 review → refactor：

输入（节选）：

在当今快速发展的 AI 时代，写作工具的重要性不言而喻。值得注意的是，这款工具不仅能够帮助你高效地完成写作任务，还能够显著地提升内容的质量。……无论你是专业创作者还是普通用户，它都能够为你带来卓越的价值。总而言之，这是一款值得尝试的优秀工具，相信它的未来表现值得我们持续关注。

review 诊断输出（按其规定格式，节选）：

Failed:
  #2 密度 — 「在当今快速发展的AI时代…不言而喻」零信息
  #4 立场 — 无具体判断（它到底做什么、给谁用，都没说）
  #5 具体性 — 全段没有一个数字、功能名、版本号
  #6 格式 — 三连排比×2
  #7 结尾残留 — 「总而言之」+ 泛化展望
Verdict: cluster → refactor

refactor 输出（约 200 字 → 110 字，无一处编造功能）：

这款工具能帮你更快写完稿子，稿子质量也过硬。它把创作流程整个重排了一遍，不是简单的文字处理。写作效率更高，流程也更顺。功能、界面、性能都经得起用，专业创作者和普通用户都用得上。值得试试。

它还有一条难得的护栏：缺具体信息时不许编——上面第 5 条缺陷被标为 Deferred，等你补真实数字，而不是让模型现编一个「99% 用户满意度」。

中文是第一公民

languages/zh.md 有 130+ 行中文专项校准，不是英文规则的直译：连接词堆叠、双音节冗余（「进行讨论」→「讨论」）、「不是…而是」的密度（实测机器侧 2.9–7.5 倍于人类媒体）、机器中文几乎零感叹号等。简繁体规范分开处理，连台湾媒体体的标点规范（引号、破折号、数字）都有官方依据。

亮点与问题

亮点：每条规则标注「实测来源 vs 设计推断」，有明确的证据边界声明；防过度矫正白名单（单个 em-dash、单个 delve 不算证据，免得改出新手印）；自带 evals 评分器；refactor 强制先诊断后动手。

问题：SKILL.md 极长，每次执行要加载多个参考文件，小上下文模型吃不消；路由表偏英文文体，小红书/公众号这些中文互联网文体只能走兜底规则；它的目标是通过训练过的人类读者，不是刷检测器分数。

结论

4.5/5。如果你在用 AI 产出对外内容（自媒体、产品文案、release notes），这是目前最讲究的方案。安装：npx skills add Nanako0129/sepia（或按仓库 README 的平台插件包）。它现在也是本站策展流水线的固定环节——每篇草稿发布前都过一遍 sepia。