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Agent Skill · 效率

avoid-ai-writting-flavor(避免 ai 写的味道)

avoid-ai-writting-flavor 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。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。

avoid-ai-writting-flavor 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 15,713。

总安装 3,041周安装 128GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,065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
MIT-0
版本
1.0.0

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:avoid-ai-writting-flavor(避免 ai 写的味道)
来源仓库:https://github.com/lancezpf/avoid-ai-writting-flavor
安装命令:
openclaw skills install avoid-ai-writting-flavor
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install avoid-ai-writting-flavor

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

识别并修正学术写作中的 AI 风格特征。特别针对法学硕士级别论文审阅设计。avoid-ai-writting-flavor 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。减少因语言模式暴露导致的拒稿风险。输入文稿后可获针对性润色与结构调整建议。不承诺完全隐藏 AI 生成属性,仅优化表达方式。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install avoid-ai-writting-flavor;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

avoid-ai-writting-flavor 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install avoid-ai-writting-flavor。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

avoid-ai-writting-flavor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

avoid-ai-writting-flavor 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

avoid-ai-writting-flavor 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

avoid-ai-writting-flavor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,041 次,近一周安装 128 次,下载 1,065 次。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。

avoid-ai-writting-flavor 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
avoid-ai-writting-flavor

避免 ai 写的味道 · 本页

3,041—权限未标注MIT-0通过

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

name
avoid-ai-flavor-academic-writing
description
Use when writing, editing, or reviewing academic papers (especially LLM-drafted) to eliminate significant AI-written patterns that reviewers spot instantly, covering citations, punctuation, figures, math notation, and hallucination checking.

消除学术论文中的 AI 味

核心原则

经验丰富的审稿人能一眼识别 AI 生成的文本。以下每一条都是会被标记的信号。逐条检查,全部消除。

检查清单

1. 引用格式 & 真实性验证

  • 引用括号前必须加空格:OpenVLA (Brohan et al., 2023) 而非 OpenVLA(Brohan et al., 2023)
  • 多引用保持格式统一:(Brohan et al., 2022, 2023; Driess et al., 2023)
  • 逐条在 Google Scholar 验证每一条引用。LLM 极易编造看似合理但不存在的文献,这是学术不端红线,无例外

2. 加粗与斜体

适当使用 bold / *italic* 标注关键论断和术语,节省读者注意力。每页几处即可,切忌整句加粗。

3. 去掉多余引号

AI写作最爱用夸张引号做强调,一眼暴露:

  • Bad: The challenge is rarely "predicting the next action correctly."
  • Good: The challenge is rarely predicting the next action correctly.

引号仅用于直接引述或首次出现的专有术语。

4. 禁用破折号连接句子

破折号(em-dash)连接从句是 AI写作 标志性句式,改写为独立短句或逗号分隔:

  • Bad: ...scales up the policy itself—through larger data, more unified action spaces, and stronger representations—including RT-1, RT-2, ...
  • Good: ...scales up the policy through larger data, more unified action spaces, and stronger representations. Representative works include RT-1 and RT-2.

5. 避免反复列举

反复罗列长串引用:在 Related Work 完整列一次即可,其他段落只引 2–3 个代表性工作。每段都堆 10+ 引用 = AI 味。

6. 图片格式

  • 避免 AI 生成的位图质感(nanobanana 风)
  • 导出为 PDF 矢量格式,确保文字可选中复制
  • 图表应看起来像 TikZ / draw.io / PPT 制作,而非 AI 绘图工具

7. 数学符号规范

类型格式示例
向量加粗$\mathbf{x}$, $\mathbf{a}$
标量不加粗$t$, $\alpha$
矩阵大写加粗$\mathbf{W}$, $\mathbf{A}$

向量标量不区分 = 不专业或粗糙生成。

7. 实验图 Caption

  • 图里面不要有大标题横幅(一眼nanobanana),只保留图下方的简洁描述性 caption(可以尽可能把细节描述详细些,只要文字本身避免AI味)
  • 大号 "TITLE" banner 是 LLM 默认输出的典型特征

8. 幻觉引用——最危险的 AI 痕迹

单独强调:这是所有 AI 痕迹中后果最严重的一条。

  • 每一条引用都必须手动在 Google Scholar / 出版商网站核实
  • LLM 会用真实作者名编造不存在的论文
  • 一条幻觉引用 = 学术造假认定风险
  • 不要信任任何你没有亲自验证的引用。一条都不行

速查表

AI 信号修复
Author(Year) 无空格加空格 Author (Year)
引号做强调删引号
破折号连接从句拆成短句
每段堆 10+ 引用Related Work 列一次,其余引 2–3 个
位图风格图表矢量 PDF,可编辑格式
向量标量同样式向量加粗,标量不加粗
图上大标题仅保留下方 caption
未验证的引用立刻查 Google Scholar

平台分布

OpenClaw

79.42%
按下载量换算846

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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