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cnki-aigc-降重-skill
Claude Skill：针对中文学术论文，把知网AIGC检测器标为"红色显著"的段落改写到落出红色区间，且不改变事实/数字/术语/引用。
关键词：知网AIGC检测、知网降重、降AI率、AIGC降重、毕业论文降重、本科论文AI率、知网AI检测、Claude Skill、Claude技能
A Claude Skill for rewriting Chinese academic papers flagged as AI-generated by CNKI's AIGC detector. Reduces "AI rate" while preserving facts, numbers, terms, and citations. See README_EN.md for English.
这个项目解决什么问题
2024年起，知网在重复率检测之外加了AIGC检测。本科毕业论文、硕博学位论文、期刊投稿都要过这一关。很多自己写的论文也会被误判为AI生成，因为"学术语体本身像LLM输出"。
市面上的"降AI率"教程大多停留在"换同义词""加废话"——这两种方法都没用。本skill基于一次实战提炼：
| 指标 | 首检 | 复检 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 总AI率 | 20.6% | 10.1% | -10.5个点 |
| 第1部分 | 4.2% | 0.0% | 全部归零 |
| 第2部分 | 26.0% | 15.8% | -10.2个点 |
| 第3部分 | 22.6% | 13.7% | -8.9个点 |
更关键的：全文红色显著片段全部降为疑似——这是质变。10%左右是中文学术语体的下限，再降会损失学术性。
核心原理：知网检测器到底抓什么
不是抓"AI写的"，而是抓5种语言模式。理解这5种比记规则更重要：
- 句法节奏的可预测性 — LLM句长集中在20-35字（正态分布），人类是齐夫分布
- 信息密度的均匀性 — LLM每段密度都差不多，人类有"高密度论证段"和"低密度铺陈段"
- 术语的句法位置固定 — LLM爱把术语放主语位置；人类更常放话题或宾语位置（不动术语本身，挪它的角色）
- 连接词功能重叠 — LLM爱用"因此/从而/进而/由此"，功能高度重叠
- 模板段功能全等性 — 三/四项工整排比、抽象名词链、段尾元话语收束
怎么用
方法1：在Claude里加载（推荐）
- 把
SKILL.md复制到你的Claude Skills目录 - 在Claude对话框里输入
/cnki-aigc-降重或直接说"我有一段被知网标红的论文，帮我改" - 贴一段红色显著文本进去（建议<800字一段）
- Claude会按skill流程返回：改写版 + 改了哪些高危特征 + 未动的部分
方法2：当prompt直接用
如果你不用Claude Skill功能，直接把 SKILL.md 的正文当系统prompt用：
你按下面这套规则给我改写论文段落：
（粘贴SKILL.md正文）
我现在贴一段被知网标红的：
（贴你的段落）
输入长度自动切换
- <800字：交互式精修（一段一段改）
- >800字：批量模式（先列高危段落清单让你选，再批量改）
不适用的场景
- ❌ 摘要/Abstract（结构化文本天然像AI，但通常不计入AI字符数）
- ❌ 文献引用密集段（"X等（2020）发现……"难以脱模板）
- ❌ 研究方法固定描述（"采用双向固定效应模型"是规范表达）
- ❌ 非学术文本（自媒体、营销文案、小说）
不要做的事
- ❌ 换同义词（"显著"→"明显"）：检测器抓句法不抓词汇
- ❌ 全面口语化：会从AI腔倒向博客腔，老师评阅观感差
- ❌ 把"较为""一定程度上""显著"删光：保留余地的学术语反而是人写的特征
- ❌ 给术语加引号造距离感（"所谓……"）：这是LLM典型动作
边界提醒
- 想降到5%以下？劝退。低于10%通常意味着语体已经不像学术论文。
- 论文是自己写的却被误判？仍按本流程处理，特征是相同的。
- 别的检测器（万方、维普、Turnitin）？规则大致通用，但本skill的实测数据只针对知网。
实战样例
见 examples/ 目录。每个样例包含：
- 原段（被标红的文本）
- 命中了哪些高危特征
- 改写版
- 自检过的5项
贡献
发现新的LLM特征？在不同检测器上有不同表现？欢迎提issue或PR。
协议
MIT License — 用、改、商用都可以，没有限制。
致谢
工作流的提炼源于一次本科毕业论文降AI率实战，由 Claude 协助完成。