确定性扫描
CLI 在本地执行审阅，并记录稳定 finding、输入 SHA-256，以及规则集 / 配置指纹。
01 / 它做什么
判断风险信号，不猜作者身份。
这个工具测量的是容易让文本显得公式化或“像 AI”的写作模式；它明确不输出 AI 概率，也不声称能判断文章是谁写的。
保留事实的修复
用户要求全文润色时，Agent 重建文章结构，同时保护已有事实、受保护文本和事实边界。
Agent 无关
同一份 SKILL.md 面向 Codex、Claude Code 与 Hermes Agent，不要求额外 MCP 服务或厂商 API。
02 / 组成与来源
只有真正吸收的规则，才算组成部分。
项目被 review 过并不等于成为当前 Skill 的一部分；只有实际集成进规则或工作流的来源，才进入 Active Composition。
avoid-ai-writingv3.23.1 · 工作流 / detector 参考与核心模式来源
humanizerv2.9.1 · 模式分类与部分语言 / 结构规则
no-ai-slop锁定 main 快照 · 句子级模式、最小有效编辑、声音保留 gate
Native layerai-writing-audit 0.4.0 · 中文、B2B、SEO/GEO、确定性评分与原生修复策略
03 / 使用
扫描在本地完成。
CLI 只真正实现 detect；全文 repair 是 Agent 工作流，而不是让一个未实现的 CLI 模式假装已经修复文章。
python3 scripts/audit.py article.md \
--mode detect \
--language auto \
--profile general \
--format markdown
引用、代码、表格、YAML front matter、HTML 属性、法律文本和归属明确的第三方文本都属于保护内容。可以报告其中的问题，但不能为了“去 AI 味”随意改写。
它被刻意做成通用 Skill
公司专属事实、品牌规范、产品限制、法律规则和私有编辑政策不应该写死在这个公开项目里；这些内容应由下游集成或私有 overlay 提供。