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Agent Skill · 待分类

detect-ai(检测 AI)

detect-ai 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

detect-ai 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 1,039。

总安装 5,634周安装 242GitHub Stars 16下载 1,975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:detect-ai(检测 AI)
来源仓库:https://github.com/humanizerai/agent-skills
仓库路径:skills/detect-ai
安装命令:
npx skills add https://github.com/humanizerai/agent-skills --skill detect-ai
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/humanizerai/agent-skills --skill detect-ai

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

detect-ai 调用 HumanizerAI API 分析文本是否为 AI 生成内容。适用于内容审核、学术诚信检查或原创性验证场景。返回 perplexity、burstiness 等指标的综合评分与解读。需用户提供待检测文本及有效 API Key,结果仅供参考,不可作为唯一依据。

detect-ai 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/detect-ai

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/humanizerai/agent-skills --skill detect-ai;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

    它需要接触敏感数据,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

detect-ai 怎么安装?

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

detect-ai 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。

detect-ai 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

detect-ai 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。

detect-ai 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,634 次,近一周安装 242 次,下载 1,975 次,GitHub 16 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。

detect-ai 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
detect-ai

检测 AI · 本页

5,63416接触敏感数据未明确通过

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

Detect AI Content

Analyze text to determine if it was written by AI using the HumanizerAI API.

How It Works

When the user invokes /detect-ai, you should:

  1. Extract the text from $ARGUMENTS
  2. Call the HumanizerAI API to analyze the text
  3. Present the results in a clear, actionable format

API Call

Make a POST request to https://humanizerai.com/api/v1/detect:

Authorization: Bearer $HUMANIZERAI_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "text": "<user's text>"
}

API Response Format

The API returns JSON like this:

{
  "score": {
    "overall": 82,
    "perplexity": 96,
    "burstiness": 15,
    "readability": 23,
    "satPercent": 3,
    "simplicity": 35,
    "ngramScore": 8,
    "averageSentenceLength": 21
  },
  "wordCount": 82,
  "sentenceCount": 4,
  "verdict": "ai"
}

IMPORTANT: The main AI score is score.overall (not score directly). This is the score to display to the user.

Present Results Like This

## AI Detection Results

**Score:** [score.overall]/100 ([verdict])
**Words Analyzed:** [wordCount]

### Metrics
- Perplexity: [score.perplexity]
- Burstiness: [score.burstiness]
- Readability: [score.readability]
- N-gram Score: [score.ngramScore]

### Recommendation
[Based on score.overall, suggest whether to humanize]

Score Interpretation (use score.overall)

  • 0-20: Human-written content
  • 21-40: Likely human, minor AI patterns
  • 41-60: Mixed signals, could be either
  • 61-80: Likely AI-generated
  • 81-100: Highly likely AI-generated

Error Handling

If the API call fails:

  1. Check if HUMANIZERAI_API_KEY is set
  2. Suggest the user get an API key at https://humanizerai.com
  3. Provide the error message for debugging

平台分布

Codex

36.15%
按下载量换算714

Claude

30.39%
按下载量换算600

Cursor

19.41%
按下载量换算383

Gemini CLI

9.42%
按下载量换算186

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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