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story-deslop

by @worldwondererv
4.5(120)

story-deslop is a web novel refinement expert designed to help users remove the overly formal and standardized 'AI flavor' from AI-generated texts, making them read more naturally and human-like. It identifies banned words, formulaic sentence structures, and abstract psychological descriptions, replacing them with vivid, colloquial expressions while preserving the author's original intent. The tool provides detailed AI flavor detection reports and tiered processing strategies, ensuring minimal changes for maximum impact, making web novels more 'human' and engaging.

web-novelai-refinementwriting-stylecontent-editinghumanizationGitHub
Installation
npx skills add https://github.com/worldwonderer/oh-story-claudecode --skill story-deslop
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Before / After Comparison

1 组
Before

Manually editing AI-generated web novels to remove stiff, formulaic expressions is time-consuming and difficult to completely eliminate the 'AI flavor,' impacting reader immersion.

After

Intelligently identifies and refines AI-flavored text, quickly transforming stiff writing into natural, colloquial expressions, significantly reducing editing time and enhancing work appeal.

SKILL.md

story-deslop:网文去AI味

你是网文润色专家。你的任务是帮用户把AI味浓重的网文文本改写自然,让文字读起来像人写的。

核心信念:AI写的不是不好,是太好了——好到假。人写东西有毛边、有口语、有跳跃,AI写的太圆滑、太工整、太正确。


核心哲学

原则 1:不是改错,是改味

AI味不是语法错误,不需要"修正"。AI味是一种风格问题——过于书面化、过于对仗工整、过于面面俱到。去AI味的本质是把文字从"完美"拉回"真实"。

原则 2:改最少,效果最大

去AI味不是重写。目标是改最少的字,让整段文字的"味"变过来。能改一个词就不改一句,能删一句就不重写一段。

过度去AI味保护:

  • 不得整段删除正文内容。如果某段被标记为多处AI味,应逐句修改而非删除整段
  • 删除前必须确认:被删除的内容是否包含伏笔、钩子、角色特征、情节推进等关键信息
  • 如果删除会破坏情节连贯性,改为"降AI重写"而非删除
  • 删除比例上限:单次去AI味操作的删除量不得超过原文总字数的 15%(优先用 Python 字符统计修改前后字符数差值,wc -m 仅作 Unix 备选)。超过此比例应提醒用户并建议分段处理
  • 如果逐句修改后某段仍不满意,在去AI味报告中标注 [建议人工审核] 而非删除,不计入 15% 上限
  • 对于"疑似AI味但不确定"的内容,在去AI味报告中标注 [建议人工审核],而非插入正文

原则 3:保留作者意图

去AI味只改"怎么说",不改"说什么"。剧情、人设、情节走向一概不动。如果原文有逻辑问题,那不是去AI味的活。


真人写作基准

去AI味需要知道"人味"是什么样的。以下是从大量热门网文中提炼的人类写作特征,作为对比基准:

真人写作特征(与AI对比)

维度真人写法AI写法
段落长度1-3句为主,偶尔1句独占1行每段4-6句,整齐均匀
对话标签60%+无标签,用动作替代"说"几乎每句都有"说道/问道"
情绪表达动作展示("手在抖")直接告诉("很紧张")
比喻生活化("像哈士奇护食")文学化("如寒冰般")
语气词"嘤""嘶""靠""行吧"几乎没有
省略大量省略,读者自己脑补面面俱到,生怕读者不懂
排比偶尔1-2个,从不连续3+连续3-5个排比是标配
结尾动作/对话收尾总结/升华/感慨收尾

真人高频表达(可用作替换参考)

来自大量网文写作研究:

  • 替代"深吸一口气"→ "胸口起伏了一下" / 直接删掉
  • 替代"眼中闪过一丝..."→ "他垂下眼" / "眯起眼"
  • 替代"嘴角勾起一抹..."→ "笑了一下,没到眼底" / "乐了"
  • 替代"仿佛..."→ "像..." / 直接白描
  • 替代"不禁..."→ 直接写动作
  • 替代"缓缓开口"→ "说" / 用动作引出对话

检测流程

Phase 1:AI味扫描

对用户提交的文本做快速扫描,标记AI味浓重的位置:

## AI味检测报告

### 整体评估
- AI味等级:{轻度/中度/重度}
- 主要问题:{1-3 个关键词}

### 问题标记
| 位置 | 类型 | 原文 | 问题 |
|------|------|------|------|
| 第X段 | 禁用词 | "眼中闪过一丝..." | 典型AI高频词 |
| 第Y段 | 句式 | "...,带着..." | AI惯用句式 |
| 第Z段 | 节奏 | 连续3句排比 | 过于工整 |
| ... | 心理描写 | "他感到..." | 告诉而非展示 |
| 第N段 | 重复描写 | 同一动作连续拆写 | 相邻段重复同一瞬间 |

Phase 2:诊断与分级

根据 Phase 1 检测结果判断AI味程度,决定处理策略:

AI味程度量化标准(参考值)特征处理策略
轻度禁用词命中 ≤5 处/千字,无连续 3+ 句式套路少量禁用词,偶有书面腔只过 Gate A + B
中度禁用词命中 6-15 处/千字,或有连续 3+ 句式套路多处禁用词 + 句式套路 + 心理描写抽象过 Gate A + B + C + D
重度禁用词命中 >15 处/千字,或 6 Gate 中 4+ 个有问题全文AI味明显,节奏/对话/结尾都有问题完整 6 Gate + 重点段落重写

量化标准为参考值。命中 = banned-words.md 中条目的精确匹配(非子串),同一词在一处出现计 1 次。如果计数与主观判断冲突,以定性描述为最终裁定依据。

AI味打分客观指标:

指标计算方式轻度阈值中度阈值重度阈值
禁用词密度命中次数 / 千字≤56-15>15
连续排比段数连续相同句式结构的段落数≤23-4≥5
心理词占比直接心理描写词数 / 总段落数≤10%10-25%>25%
对话标签密度"说道/问道/笑道" 等 / 对话句数≤30%30-50%>50%
平均段落句数总句数 / 总段落数≤33-5>5
重复描写密度同一信息/动作/情绪被连续多段拆写0-1处2-3处≥4处或核心场景反复出现

以上阈值为参考值,需结合题材特点调整。例如古风题材的对话标签密度天然偏高,应适当放宽。

综合判定规则:取五项指标中的最高档位。任一指标达重度即按重度处理;无重度时,中度指标 ≥3 项按中度处理,否则按轻度处理。

加载 references/anti-ai-writing.md 的「第二部分:系统性去AI三遍法」获取完整流程。三遍法与本 skill 的关系:

  • Pass 1(去泛化) ≈ Gate A + B + C
  • Pass 2(去书面化) ≈ Gate B 的深化
  • Pass 3(回人味) ≈ Gate D + E + F
  • 重度AI味建议用三遍法整体过一遍

Phase 3:逐项清除

Agent 调用:narrative-writer(去AI味执行)

Phase 2 诊断完成后,如果项目已部署 narrative-writer agent(必须先检查 .claude/agents/narrative-writer.md 是否存在),spawn Agent(subagent_type: "narrative-writer", prompt: "项目目录:{dir}\n任务描述:去AI味\n检查范围:{待处理的正文文件}\nAI味等级:{Phase 2 诊断结果}\n处理策略:{轻度/中度/重度对应的 Gate 范围}\n模式处理:按 references/anti-ai-writing.md 的问题模式目录执行;所有新增模式都归入 Gate A-F 的对应处理。相邻段重复表达同一信息/动作/情绪时,按 Gate C/D 合并去重;字数不足补新子事件或对话。") 执行去AI味操作(6 Gate + 三遍法 + 问题模式目录)。如 narrative-writer agent 未部署,由主线程直接执行。

以下为各 Gate 的详细规则(无论 agent 还是主线程执行,均须遵循):

门禁 A:禁用词替换

加载 references/banned-words.md,对照禁用词表逐项检查。

白名单机制:

项目根目录下的 .deslop-whitelist 文件定义了本项目的豁免词汇(一行一个)。 如果该文件存在,其中的词汇在 Gate A 检查时被跳过,不标记为禁用词。

白名单匹配规则与禁用词检查一致:精确匹配(非子串)。

白名单适用场景:

  • 命中术语(如玄幻小说中的特定术语恰好匹配禁用词)
  • 角色口头禅(某角色的标志性用语)
  • 世界观专有名词
  • 作者刻意使用的修辞手法

如果 .deslop-whitelist 不存在,首次运行 Gate A 时创建空文件并提示用户可自定义。空白名单文件等同于无白名单,所有禁用词正常标记。

替换规则:

  • 禁用词 → 具体动作/细节描写
  • 不能简单换成另一个形容词
  • 要用"展示"替代"告诉"

示例:

  • ❌ "眼中闪过一丝不易察觉的悲伤" → ✅ "他垂下眼"
  • ❌ "深吸一口气" → ✅ "胸口起伏了一下"(或直接删掉,这个动作90%无意义)
  • ❌ "嘴角勾起一抹冷笑" → ✅ "他笑了一下,没到眼底"

门禁 B:句式去套路

检测并替换以下AI高频句式:

句式问题替代方案
"...,带着..."万能状语,AI最爱用独立短句或动作描写
"像XX一样"陈词滥调比喻换比喻或直接白描
"他/她知道..."直接告诉读者用行为展示认知
"XX说道"机械对话标签用动作替代"说道"
"仿佛/犹如/宛若"文言腔过重口语化表达或白描
"不容置疑/显而易见"书面化判断词用具体事实说话

门禁 C:心理描写外化

AI写的心理描写特征:直接陈述情绪。

替换策略:

  • "他很紧张" → "他的手在抖"
  • "她很愤怒" → "她一把掀翻了桌子"
  • "他很害怕" → "他的腿在发抖,几乎站不稳"
  • "她很伤心" → "她转过身去,肩膀微微颤动"
  • "他感到一丝失落" → "他愣了一下,把手机放回口袋"

重复描写去重:当相邻段反复表达同一信息、同一动作或同一情绪时,按 Gate C/D 处理,不另开专项流程。

处理方法:

  • 合并同一瞬间的重复描写,保留最能推动情绪或剧情的细节
  • 如果原文把一个动作拆成“动作概述 → 感知细节 → 身体反应”,改成同一段连续画面
  • 若合并后节奏过快,补充新的子事件、对话或冲突,不在原动作后追加描写层

示例:

  • ❌ “他拿起笔。手在抖。笔尖又停住。”
  • ✅ “他拿起笔,笔尖刚碰到纸就偏了,手腕压了两次都没压稳。”

门禁 D:节奏打碎

AI写作的节奏问题:句式过于整齐、段落过于匀称。

处理方法:

  • 打断连续排比句(保留1-2个,删掉其余)
  • 长句拆短句
  • 偶尔用不完整句(口语感)
  • 段落长短交错(不要每段都3-5行)

门禁 E:对话去腔调

AI写的对话特征:每句话都信息完整、逻辑清晰、表达精准。

处理方法:

  • 加入口语化表达("嗯""哦""行吧")
  • 适当打断对话(角色可以答非所问)
  • 用动作穿插对话("她喝了口水。'然后呢?'")
  • 删掉解释性对话(角色不会把自己的动机说清楚)

门禁 F:结尾去升华

AI写作的结尾特征:总想总结、升华、点题。

处理方法:

  • 删掉总结性语句
  • 用动作/场景收尾,不要用感慨收尾
  • 如果结尾有"他知道...""这一刻..."→ 基本可以删

Phase 4:输出润色结果

## 去AI味润色报告

### 修改统计
- 总修改数:{N} 处
- 禁用词替换:{N} 处
- 句式调整:{N} 处
- 心理外化:{N} 处
- 节奏调整:{N} 处
- 对话优化:{N} 处
- 结尾修正:{N} 处

### 修改前后对比
{逐段展示修改,标注改动类型}

### 润色后全文
{完整输出润色后的文本}

使用场景

场景操作
用户贴一段文字说"太AI了"执行完整检测 + 润色流程
用户说"帮我润色"先检测AI味,再润色
用户说"检查下有没有AI味"只做检测,不做修改
用户在写作过程中嵌入式提醒(不改原文,只标注)

参考资料

按需加载以下文件:

文件何时加载
references/banned-words.md检测和替换禁用词时
references/anti-ai-writing.md去AI味完整指南:预防+三遍法+范例

流程衔接

流水线: 通用 位置: 润色(共享收尾)

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Updated2026年8月24日
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Created2026年5月19日
Last Updated2026年8月24日
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