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Agent Skill · 研究检索

ai-pattern-detection(AI 模式检测)

ai-pattern-detection 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ai-pattern-detection 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 73,226。

总安装 119周安装 17GitHub Stars 120下载 140核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-pattern-detection(AI 模式检测)
来源仓库:https://github.com/jmagly/ai-writing-guide
仓库路径:skills/ai-pattern-detection
安装命令:
npx skills add https://github.com/jmagly/ai-writing-guide --skill ai-pattern-detection
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/jmagly/ai-writing-guide --skill ai-pattern-detection

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

AI 模式检测技能用于自动扫描内容中的 AI 生成写作特征并提供更自然的替代表达。适用于需要提升文本真实性、降低 AI 检测率或优化写作风格的内容生成与编辑场景。通过三遍审校流程调整内容结构、语言风格和表达方式,让输出更具人味和可读性。安装前请确认仓库权限、维护状态及是否涉及文件读写或网络访问等操作。

建议结合具体业务需求核对输出是否符合目标受众的语言习惯和表达偏好。

来源仓库内路径:skills/ai-pattern-detection

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/jmagly/ai-writing-guide --skill ai-pattern-det…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

ai-pattern-detection 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/jmagly/ai-writing-guide --skill ai-pattern-detection。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ai-pattern-detection 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ai-pattern-detection 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

ai-pattern-detection 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

ai-pattern-detection 用的人多吗?

公开数据是累计安装 119 次,近一周安装 17 次,下载 140 次,GitHub 120 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ai-pattern-detection 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
ai-pattern-detection

AI 模式检测 · 本页

119120需要联网未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

AI Pattern Detection Skill

Purpose

Automatically scan content for AI-generated writing patterns and provide authentic alternatives. This skill activates when Claude generates or reviews text content, ensuring outputs maintain human-like authenticity.

When This Skill Applies

  • Generating any prose, documentation, or written content
  • Reviewing or editing existing documents
  • User mentions "AI detection", "writing quality", "authentic voice"
  • User asks to "make it sound more natural" or "less robotic"
  • Creating marketing copy, documentation, or communications

Detection Categories

Critical Patterns (Always Flag)

These immediately identify content as AI-generated:

  1. Corporate Buzzwords: "seamlessly integrates", "cutting-edge", "revolutionary", "next-generation", "comprehensive solution"
  2. Vague Intensifiers: "dramatically improves", "significantly enhances", "vastly superior"
  3. Formulaic Transitions: "Moreover,", "Furthermore,", "Additionally,", "In conclusion,"
  4. Performative Language: "aims to provide", "strives to achieve", "designed to enhance"
  5. Academic Passive: "It has been observed that...", "It can be argued that..."

Structural Patterns (Flag When Overused)

  1. Three-item lists: "reliable, scalable, and secure"
  2. Em-dash overuse: Multiple em-dashes in a paragraph
  3. Identical paragraph structure: Topic → 3 points → conclusion repeated
  4. Balanced hedging: "While X has challenges, it also offers opportunities"

Contextual Patterns (Check Frequency)

Words acceptable at 1:1000 ratio but problematic at 1:100:

  • manifest, revolutionary, next-generation
  • robust, scalable, comprehensive
  • synergy, leverage, utilize

Replacement Guidelines

Instead ofUse
"plays a crucial role""handles" / "manages" / "does"
"seamlessly integrates""works with" / "connects to"
"cutting-edge""new" / "recent" / specific tech name
"Moreover,"[just start the next sentence]
"comprehensive solution"[specific description of what it does]
"dramatically improves"[specific metric: "reduces latency by 40%"]
"robust""handles X requests/second" / "99.9% uptime"

Authenticity Markers to Include

Strong authentic content includes:

  1. Specific opinions: "I prefer X because..." not "X is preferred"
  2. Acknowledged trade-offs: "This approach sacrifices Y for Z"
  3. Real-world constraints: "Budget limited us to..."
  4. Uncertainty where appropriate: "We're not sure yet whether..."
  5. Varied sentence structure: Mix short and long, different openings
  6. Domain-specific vocabulary: Use actual technical terms, not generic descriptions

Application Process

When generating or reviewing content:

  1. Scan for critical banned patterns
  2. Count contextual pattern frequency
  3. Check structural variety
  4. Suggest specific replacements
  5. Verify authenticity markers present

Examples

Before (AI-Detected)

The platform seamlessly integrates cutting-edge technology to dramatically improve workflow efficiency. Moreover, it plays a crucial role in enabling next-generation solutions. In conclusion, this comprehensive approach transforms how teams collaborate.

After (Authentic)

The platform connects to existing tools through standard APIs. Initial tests show 40% faster task completion. Teams report fewer context switches between applications.

Script Reference

For automated scanning, use scripts/pattern_scanner.py which:

  • Counts pattern frequencies
  • Flags critical violations
  • Generates replacement suggestions
  • Produces authenticity score (0-100)

Integration

This skill works with:

  • /writing-validator command for explicit validation
  • writing-validator agent for deep analysis
  • Any content generation task automatically

References

  • @$AIWG_ROOT/agentic/code/addons/voice-framework/README.md — Voice framework for target style profiles
  • @$AIWG_ROOT/agentic/code/addons/aiwg-utils/rules/instruction-comprehension.md — Parsing content requirements accurately
  • @$AIWG_ROOT/agentic/code/frameworks/sdlc-complete/README.md — SDLC framework context for documentation quality
  • @$AIWG_ROOT/docs/cli-reference.md — CLI reference for writing-related commands
  • @$AIWG_ROOT/agentic/code/addons/aiwg-utils/rules/research-before-decision.md — Research patterns before making writing recommendations

平台分布

Codex

35.88%
按下载量换算50

Claude

27.94%
按下载量换算39

Cursor

18.44%
按下载量换算26

Gemini CLI

8.27%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

可疑

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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