poleHansen/baibaiAIGC

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# baibaiAIGC <div align="center"> <img src="e7d4bdd094205b9e244508aca83e4d3a.png" alt="图片" width="300"> </div> 本仓库支持四种使用方式： 1. 对话 skill 模式：在聊天中按 `SKILL.md` 约束执行单轮改写；安装本仓库作为 skill 后即可直接使用。 2. 脚本 API 模式：通过 `scripts/run_aigc_round.py` 执行单轮分段处理，并按需调用外部 OpenAI 兼容接口。 3. Web 模式：启动本地后端和前端页面，在浏览器中完成上传、配置、执行和导出。 4. app：安装app可直接使用 ## 适用场景适合以下任务： - 中文论文去 AI 味 - 多轮降低 AIGC 痕迹 - 对长文档进行分段改写并保留原有结构不适合以下任务： - 长文件建议使用脚本，直接在聊天框效果不佳 ## 效果 <img width="1910" height="915" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/356ec75b-52eb-4054-a5cd-25e986fc0245" /> 中文论文去 AI 味多轮降低 AIGC 痕迹对长文档进行分段改写并保留原有结构基于 `.docx` 和 `.txt` 的论文处理工作流 <img width="1910" height="915" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/c36e4a48-4192-4d78-ad3c-6c0787be1fa1" /> 一次性把两轮规则混合执行把整篇长文一次性整体重写为了“过检测”而随意改动事实或专业内容安装依赖： ```powershell pip install -r requirements.txt ``` Web 前端依赖安装： ```powershell cd app npm install ``` 当前依赖非常少： - `python-docx`：用于 `.docx` 文本提取；DOCX 格式保留回写使用标准库处理原始 Word 包 ## 使用建议 * 推荐使用 web 端，然后是脚本；如果要作为 skill 使用，直接安装本仓库根目录即可。 ## 快速开始 ### 1. 准备输入文件把待处理文件放到 `origin/` 目录，或在聊天 / Web 上传后让系统自动保存到 `origin/chat-uploads/`。示例： - `origin/毕业论文.docx` - `origin/毕业论文_原始_utf8.txt` #### 模式 A：使用app（点击下方链接） [![点击下载baibaiAIGC](https://img.shields.io/badge/Download-Windows%20Installer-blue?style=for-the-badge&logo=windows)](https://github.com/poleHansen/baibaiAIGC/releases) #### 模式 B：Web 模式适合在浏览器中完成模型配置、文件上传、轮次执行和导出。后端入口是 [scripts/web_app.py](scripts/web_app.py)，前端入口位于 [app/package.json](app/package.json)。 ### 一键安装并启动前后端如果你只是想把 Web 前后端环境一次性装好并启动，可以直接在仓库根目录运行： ```powershell .\start-web.bat ``` 这条命令会自动完成： - 创建根目录 `.venv` Python 虚拟环境（如果还没有） - 安装后端依赖 `requirements.txt` - 安装前端依赖 `app/package.json` - 分别启动后端 Flask 和前端 Vite 开发服务器启动成功后可访问： - 前端：`http://127.0.0.1:1420` - 后端：`http://127.0.0.1:8765` 如果依赖已经装好，只想跳过安装、直接启动，可以运行： ```powershell powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\start_web_dev.ps1 -SkipInstall ``` #### 模式 C：脚本 API 模式适合用脚本做单轮批处理。特点：脚本入口是 [scripts/run_aigc_round.py](scripts/run_aigc_round.py)。 #### 模式 D：对话 skill 模式适合直接在聊天中执行当前应进行的一轮改写。特点： - 不需要你手动配置 `API Key / Model / Base URL` skill 入口和约束见 [SKILL.md](SKILL.md)。 ## Web 端运行方式二（自己安装环境运行）先启动 Python 后端： ```powershell python scripts/web_app.py ``` 再启动前端开发服务器： ```powershell cd app npm run dev:web ``` 启动后按 Vite 终端输出中的本地地址在浏览器访问，前端会调用本地 Flask API。 Web 模式下可完成以下操作： - 上传 `.txt` 或 `.docx` 文件后自动保存到 `origin/chat-uploads/` - 配置并测试模型连接 - 按当前记录继续执行第 1 轮或第 2 轮 - 读取历史输出并导出 `.txt` 或 `.docx` 到 `finish/web_exports/` - DOCX 输入导出的 Word 会以原始文档为模板，只更新主文档正文并保留原有页面、样式、表格、图片和页眉页脚 ## 脚本 API 模式用法 ### 必填参数运行单轮处理： ```powershell python scripts/run_aigc_round.py <doc_id> <round> <input_path> <output_path> <manifest_path> [--chunk-limit 850] ``` - `output_path`：本轮输出文本路径 - `manifest_path`：本轮切块结构输出路径 ### 配置模型 API - `api_key` - `model` - `base_url` 可以通过环境变量提供： ```powershell $env:BAIBAIAIGC_API_KEY="your_api_key" $env:BAIBAIAIGC_MODEL="your_model" $env:BAIBAIAIGC_BASE_URL="https://your-endpoint/v1" ``` 也可以通过命令行参数提供： ```powershell python scripts/run_aigc_round.py origin/毕业论文_原始_utf8.txt 1 origin/毕业论文_原始_utf8.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1_manifest.json --api-key your_api_key --model your_model --base-url https://your-endpoint/v1 ``` ### 第 1 轮示例 ```powershell python scripts/run_aigc_round.py origin/毕业论文_原始_utf8.txt 1 origin/毕业论文_原始_utf8.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1_manifest.json --prompt-profile cn --chunk-limit 850 ``` ### 第 2 轮示例 ```powershell python scripts/run_aigc_round.py origin/毕业论文_原始_utf8.txt 2 finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round2.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round2_manifest.json --prompt-profile cn --chunk-limit 850 ``` 如果暂时不想调用模型，可以使用 `--dry-run`： ```powershell python scripts/run_aigc_round.py origin/毕业论文_原始_utf8.txt 1 origin/毕业论文_原始_utf8.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1_manifest.json --chunk-limit 850 --dry-run --echo-prompt-inputs ``` 这个模式下： - 不会调用模型 - 输出文本与输入文本一致 - 可用于检查切块、prompt 拼接和 manifest 结构 ## 对话 skill 模式用法对话模式建议优先使用 [SKILL.md](SKILL.md) 和 [scripts/skill_round_helper.py](scripts/skill_round_helper.py) 中的规则。 1. 将原始文件放入 `origin/`，或直接上传附件由系统自动保存到 `origin/chat-uploads/` 2. 在对话中触发降 AIGC skill 3. skill 读取记录，判断当前应执行的轮次 4. 若输入是 `.docx`，先提取为中间 `.txt`，完成每轮后再基于原始 Word 模板生成格式保留的 `.docx` 5. 按最多 850 字切块逐块改写 6. 写回本轮输出到 `finish/intermediate/` 7. 依据 `references/checklist.md` 做本轮评分 8. 更新记录，等待下一次新对话继续下一轮注意： - 对话 skill 模式不要求额外提供环境变量 - 脚本 API 模式报缺少 API 配置，不等于对话模式不可用 ## 常见问题 ### 1. 为什么脚本执行时报缺少 API 配置？因为 [scripts/run_aigc_round.py](scripts/run_aigc_round.py) 的自动改写依赖外部 OpenAI 兼容接口。解决方法： - 配置 `BAIBAIAIGC_API_KEY` - 配置 `BAIBAIAIGC_MODEL` - 配置 `BAIBAIAIGC_BASE_URL` 或者使用 `--dry-run` 只做切块校验。 ## 说明这个 README 面向后续使用者，目的是让使用方式、目录约定和执行边界一次说清。更严格的行为约束以 [SKILL.md](SKILL.md) 为准。 ## 致谢感谢 [linuxdo（linux.do） ](https://linux.do/) 社区的交流、分享与反馈。 ## Star History <a href="https://www.star-history.com/?repos=poleHansen%2FbaibaiAIGC&type=date&legend=top-left"> <picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/chart?repos=poleHansen/baibaiAIGC&type=date&theme=dark&legend=top-left" /> <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/chart?repos=poleHansen/baibaiAIGC&type=date&legend=top-left" /> <img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/chart?repos=poleHansen/baibaiAIGC&type=date&legend=top-left" /> </picture> </a>

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对中文或英文技术/学术文本进行降 AIGC 改写。中文模式严格按两轮顺序使用 prompts/baibaiaigc1.md、prompts/baibaiaigc2.md；英文模式只执行一轮，使用 prompts/baibaiaigc-en.md。每次调用只执行一轮改写，依靠“降 AIGC 记录”跨对话串联轮次。

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2026-09-24

baibaiaigc

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Idioma del texto original: chino

2026-09-15

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