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中文学术降 AIGC Skill
中文学术实证论文的 AI 痕迹消除器。不是"改同义词"，不是"打乱语序"，而是系统性地重构中文 AI 文本的统计学特征，让它回归到真实研究者写作的语言分布上。
适用场景
- 中文期刊投稿前的 AIGC 率自查与修改
- 学位论文（本/硕/博）应对知网 AMLC 检测
- 基金申请书、开题报告、研究报告去 AI 化
- 已完成英文投稿、需要中文摘要/中文版本的场景
- CoPaper.AI 等工具生成初稿后的人工化处理
核心理念
三个错误的做法（很多教程都在做但无效）：
- ❌ 同义词替换：把"关键"改成"核心"，把"重要"改成"显著"——检测器看的是 n-gram 统计分布，不是单词替换
- ❌ 句式倒装：简单把"由于 A，所以 B"改成"B，这是因为 A"——句法模板没变
- ❌ 全文重写交给 AI：换另一个 AI 改写，只是从一种 AI 痕迹换成另一种
本 Skill 的正确路径：针对中文 AI 的五大结构性特征做定点破坏，而非字词层面的表面修改。
中文 AI 文本的五大结构性特征
与英文 AI 不同，中文大模型的痕迹主要表现在：
- 四字套话密度过高：每 200 字出现 3+ 个"综上所述/不可否认/毋庸置疑/显而易见"之类
- 虚词与关联词冗余：过度使用"然而/因此/此外/而且/并且/以及/等等"
- 主语回避与隐藏被动：大量"本文认为/本研究发现/相关研究表明"式的模糊主语
- 句长方差低：句子长度集中在 20-35 字，缺乏人类写作的节奏跳跃
- 结论绝对化：倾向使用"证明了/确立了/充分说明/必然导致"等过强断言
本 Skill 针对上述 5 大特征，提供 17 类细分诊断规则（详见 references/patterns.md）。
五步闭环工作流
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│ 1. 定位扫描 │ → │ 2. 诊断分类 │ → │ 3. 差异化改写 │
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│
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│ 5. 二次复查 │ ← │ 4. 五维自评 │ ←────────┘
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Step 1 · 定位扫描
接收用户提交的文本，按 references/patterns.md 的 17 类规则做全文扫描，输出结构化问题清单：
## AI 痕迹定位报告
| 段落 | 原文片段 | 命中规则 | 严重度 |
|------|---------|---------|--------|
| ¶2 | "毋庸置疑，数字化转型..." | P01 四字套话 | 高 |
| ¶3 | "...此外，该研究还..." | P04 显性连接词 | 中 |
| ¶5 | "本文认为该机制充分证明了..." | P12 绝对化断言 | 高 |