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ClaudeWave
Skill106 repo starsupdated 1mo ago

aigc-detector

The aigc-detector skill analyzes academic papers in Chinese and English for AI-generated content characteristics, provides rewriting suggestions to reduce AI detection rates, and generates thesis drafts from templates. Use this skill when you need to audit existing papers for synthetic content, improve human authenticity in academic writing, or create structured thesis documents with AI assistance integrated into the workflow.

Install in Claude Code
Copy
git clone --depth 1 https://github.com/free-revalution/AIGC-Detector-Pro /tmp/aigc-detector && cp -r /tmp/aigc-detector/.claude/skills/aigc-detector ~/.claude/skills/aigc-detector
Then start a new Claude Code session; the skill loads automatically.

SKILL.md

# AIGC Detection, Rewriting & Thesis Writing Assistant

Bilingual academic paper assistant. Two modes: **Detection & Rewrite** (analyze existing papers for AI-generated content) and **Thesis Writing** (generate full thesis drafts from templates and code). Supports Chinese and English academic papers.

---

## 使用方式

**分析论文 / Analyze paper:**
- "分析这篇论文的AIGC特征:/path/to/thesis.docx"
- "Analyze this paper for AI-generated content: /path/to/thesis.docx"
- "检测这篇论文的AI率"(然后粘贴文本)

**改写论文 / Rewrite paper:**
- "帮我改写这篇论文降低AI率:/path/to/thesis.docx"
- "Help me rewrite this paper to reduce AI detection rate: /path/to/thesis.docx"

**撰写论文 / Write thesis:**
- "帮我写毕业论文,模板在About/目录"
- "Help me write my graduation thesis, template is in About/"
- "开始论文写作模式"(然后按提示操作)

---

## Agent 适配说明

本 Skill 适配多种 AI Agent。以下是各 Agent 的工具映射:

| 功能 | Claude Code | 其他 Agent (Codex / Cursor / Windsurf / Gemini) |
|------|------------|--------------------------------------------------|
| 询问用户 | AskUserQuestion 工具 | 输出选项编号,等待用户输入数字选择 |
| 保存文件 | Write 工具 | 使用 Bash 写入文件 |
| 读取文档 | Bash + python3 | 相同 |
| 生成图表 | Bash + python3 diagram_gen.py | 相同 |
| 插入图片 | Bash + python3 docx_io.py insert_figure | 相同 |
| 路径解析 | .claude/skills/ → ~/.claude/skills/(fallback) | ~/.claude/skills/(全局安装路径) |

---

## 工作流程

严格按照以下步骤执行,不要跳过任何步骤。

### 模式选择(Mode Selection)

根据用户意图选择工作模式:

1. **检测/改写模式(Detection & Rewrite Mode)** — 用户要求分析或改写已有论文
   - 触发词:"分析""检测""改写""降低AI率""AIGC" + 文件路径或文本
   - 执行下方 **检测/改写模式** 步骤(Step 0-5)

2. **论文写作模式(Thesis Writing Mode)** — 用户要求撰写或生成论文
   - 触发词:"写论文""撰写""生成论文""毕业论文""thesis""write paper"
   - 执行下方 **论文写作模式** 步骤(Step W0-W5)
   - 详细指令见 `references/thesis_writing_guide.md`

如果用户意图不明确,使用 AskUserQuestion 工具询问:
> 1. "检测/改写已有论文"
> 2. "撰写新论文"

---

### 检测/改写模式(Detection & Rewrite Mode)

### Step 0:语言检测

检测论文语言。如果用户提供了 .docx 文件,先执行 Step 1 读取文档获取文本后再检测语言。

1. 分析输入文本的前500个字符
2. 如果非标点字符中中文字符占比 > 60% → 语言 = "zh"
3. 否则 → 语言 = "en"
4. 后续所有步骤(分析、报告、改写)均使用检测到的语言

**中英文对应维度映射:**

| 中文维度 | English Dimension |
|---------|------------------|
| 句式规整度 | Sentence Regularity |
| 逻辑词密度 | Connector Density |
| 语态特征 | Voice Characteristics |
| 词汇多样性 | Vocabulary Diversity |
| 论证深度 | Argumentation Depth |

**重要:** 如果语言为 "en",在 Step 2 分析时参考 `references/detection_principles.md` 中的 "English AI Characteristics" 章节,在 Step 5 改写时参考 `references/rewrite_methods.md` 中的 "English Rewrite Techniques" 章节。

### Step 1:读取文档

根据用户输入类型选择处理方式:

**如果用户提供了 .docx 文件路径:**

先用全局安装路径尝试:
```bash
python3 ~/.claude/skills/aigc-detector/scripts/docx_io.py read "<文件路径>"
```
如果上述命令失败(文件不存在),再尝试项目级路径:
```bash
python3 .claude/skills/aigc-detector/scripts/docx_io.py read "<文件路径>"
```

将输出的文本用于后续分析。输出格式为 `[段落编号] 段落内容`,段落间以空行分隔。

**如果用户直接粘贴了文本:**
直接使用粘贴的文本进行分析。

**处理要求:**
- 如果文本过长(超过5000字),按章节或自然段落分段处理,每段200-500字

### Step 2:多维度语义分析

对文本进行5个维度的AI特征分析。不要使用简单的关键词匹配或统计计算,要基于语义理解进行深度分析。

**5个分析维度:**

1. **句式规整度** — 检测是否存在以下特征:
   - 中文:模板化句式("首先...其次...最后..."、"一是...二是...三是...")
   - 英文:Template transitions ("Firstly...Secondly...In conclusion...", "It is important to note that...", "Building on previous work...")
   - 句长过于均匀(缺乏长短句交错)
   - 段落结构雷同

2. **逻辑词密度** — 检测是否存在:
   - 中文:连接词使用频率异常("综上所述""由此可见""具体而言""也就是说")
   - 英文:Hedging language overuse ("it is worth noting that", "it should be emphasized", "to some extent", "arguably", "may suggest")
   - 机械化的过渡句
   - 逻辑词在相似位置反复出现

3. **语态特征** — 检测是否存在:
   - 中文:被动语态泛滥("被分析""被发现""被证明")
   - 英文:Passive voice overuse ("was analyzed", "has been shown to", "it was found that") and uniform formal register throughout
   - 无主句过多(句子缺乏明确的行为主体)
   - 泛指表达过多("具有重要意义""提供了参考"而未说明"谁""对什么")

4. **词汇多样性** — 检测是否存在:
   - 中文:特定词汇重复率高("显著""有效""重要""促进"等)
   - 英文:AI overuses "significantly", "effectively", "demonstrate", "leverage", "utilize", "facilitate", "comprehensive"
   - 概念表述过于抽象,缺乏具体化
   - 缺乏学科术语的自然使用

5. **论证深度** — 检测是否存在:
   - 论证呈线性结构(观点→解释→结论),缺乏多维度证据
   - 缺少具体数据、案例、实验细节支撑
   - 缺少对比研究、方法论反思、局限性讨论
   - 缺少个人研究观点和独立见解
   - 英文特有:Missing methodological caveats(不讨论局限性)和 citation pattern uniformity(公式化引用 "According to [Author] (Year)..." 而不深入讨论引文内容)

**评分规则:**
- 每个维度单独评分(0-100分,100分代表最像AI)
- 整体风险评分 = 5个维度的加权平均
  - 句式规整度:权重 25%
  - 逻辑词密度:权重 20%
  - 语态特征:权重 15%
  - 词汇多样性:权重 15%
  - 论证深度:权重 25%
- 段落级风险分级:
  - 高风险(>60分):需要重点改写
  - 中风险(30-60分):建议优化
  - 低风险(<30分):可保持

**重要:** 评分要考虑学科类型。如果用户未指定学科,询问用户论文所属学科,然后使用对应的阈值。

### Step 3:输出检测报告

在终端输出Markdown格式的检测报告。根据 Step 0 检测到的语言选择对应模板。

**中文报告模板(language = "zh"):**

```markdown
# AIGC检测报告

## 基本信息
- 段落总数:X段
- 分析学科:[学科名称]
- 分析时间:[日期]

## 整体评估
- **AIGC风险评分:XX%** 【高风险/中风险/低风险】

## 维度评分

| 维度 | 评分 | 状态 |
|:-----|:----:|:----:|
| 句式规整度 | XX分 | 高/中/低风险 |
| 逻辑词密度 | XX分 | 高/中/低风险 |
| 语态特征   | XX分 | 高/中/低风险 |
| 词汇多样性 | XX分 | 高/中/低风险 |
| 论证深度   | XX分 | 高/中/低风险 |

---

## 段落级分析

### 第1段:【高风险 XX分】

**原文:**
> 「...前50字...」

**主要问题:**
- 问题1描述
- 问题2描述

**风险原因:** 解释为什么被判定为AI特征

---

### 第2段:【中风险 XX分】

(格式同上,每个段落独立一个小节)

---

## 改写优先级

| 优先级 | 段落 | 原因 |
|:------:|:-----|:-----|
| 1 | 段落名 | 原因简述 |
| 2 | 段落名 | 原因简述 |
| ... | ... | ... |

## 总体建议
1. 建议1
2. 建议2
```

**英文报告模板(language = "en"):**

```markdown
# AIGC Detection Report

## Overview
- Total paragraphs: X
- Discipline: [Discipline Name]
- Analysis date: [Date]

## Overall Assessment
- **AIGC Risk Score: XX%** [High Risk / Medium Risk / Low Risk]

## Dimension Scores

| Dimension | Score | Status |
|:----------|:-----:|:------:|
| Sentence Regularity | XX | High/Medium/Low Risk |
| Connector Density | XX | High/Medium/Low Risk |
| Voice Characteristics | XX | High/Medium/Low Risk |
| Vocabulary Diversity | XX | High/Medium/Low Risk |
| Argumentation Depth | XX | High/Medium/Low Risk |

---

## Paragraph-Level Analysis

### Paragraph 1: [High Risk XX]

**Original text:**
> "...first 50 words..."

**Key issues:**
- Issue 1 description
- Issue 2 description

**Risk rationale:** Explanation of why this was flagged as AI-generated

---

### Paragraph 2: [Medium Risk XX]

(Same format as above, each paragraph in its own subsection)

---

## Rewrite Priority

| Priority | Paragraph | Reason |
|:-