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.

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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。

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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：

1. 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
2. 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"
3. 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）
4. 连接词功能重叠 — LLM爱用"因此/从而/进而/由此"，功能高度重叠
5. 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

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怎么用

方法1：在Claude里加载（推荐）

1. 把 SKILL.md 复制到你的Claude Skills目录
2. 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"
3. 贴一段红色显著文本进去（建议<800字一段）
4. 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）

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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）

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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

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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。

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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

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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。

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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。