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Agent Skill · 开发

story-deslop(故事情节)

story-deslop 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。

story-deslop 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 5,282。

总安装 6,605周安装 278GitHub Stars 556下载 2,313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:story-deslop(故事情节)
来源仓库:https://github.com/worldwonderer/oh-story-claudecode
仓库路径:skills/story-deslop
安装命令:
npx skills add https://github.com/worldwonderer/oh-story-claudecode --skill story-deslop
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/worldwonderer/oh-story-claudecode --skill story-deslop

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

story-deslop 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 等协作信息,适合整理代码变更与项目状态。适用于围绕仓库状态或协作事项进行信息梳理的场景。通过 npx skills add 命令安装,需参考原始 README 了解具体调用方式。

安装前应确认权限范围、维护状态及是否会执行命令或读写文件。建议结合来源仓库验证其实际功能和集成限制。

来源仓库内路径:skills/story-deslop

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/worldwonderer/oh-story-claudecode --skill stor…;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

story-deslop 怎么安装?

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

story-deslop 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。

story-deslop 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

story-deslop 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。

story-deslop 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,605 次,近一周安装 278 次,下载 2,313 次,GitHub 556 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。

story-deslop 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
story-deslop

故事情节 · 本页

6,605556只读未明确通过

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

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。

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 |

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味程度特征处理策略
轻度少量禁用词,偶有书面腔只过 Gate A + B
中度多处禁用词 + 句式套路 + 心理描写抽象过 Gate A + B + C + D
重度全文AI味明显,节奏/对话/结尾都有问题完整 6 Gate + 重点段落重写

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

门禁 A:禁用词替换

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

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"
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

下一步建议

触发条件推荐话术
去完AI味想继续写「润色完了,继续写下一章。用 /story-long-write 或 /story-short-write。」
发现整体结构有问题「AI味只是表层,结构问题需要拆文。用 /story-long-analyze 或 /story-short-analyze。」

语言

  • 用户用中文就用中文回复,用英文就用英文回复
  • 中文回复遵循《中文文案排版指北》

平台分布

Codex

34.74%
按下载量换算804

Claude

34.73%
按下载量换算803

Cursor

18.84%
按下载量换算436

Gemini CLI

9.07%
按下载量换算210

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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