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网文反AI检测与风控。当用户需要了解AIGC检测原理、降低AI文本被识别率、了解平台AI检测政策、设计混合创作模式时触发。覆盖检测技术原理、绕过策略、平台政策、混合创作模式（AI+人工改写双盲测试仅29%识别率）。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/dama-cyber/Distilled-Novel-Toolbox --skill novel-anti-detection명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
网文人设与群像工程。当用户需要设计主角性格、塑造配角功能、构建反派魅力、设计人物关系、规划人物弧光时触发。覆盖60+主角性格标签、30+配角功能模型、20+反派塑造模板，以及人物关系范式与弧光设计方法。
网文商业化与平台特化。当用户需要选择发布平台、了解平台风格、设计变现模式、规划签约策略时触发。覆盖起点/番茄/飞卢/晋江/七猫/新媒体文等平台详细对比，以及付费vs免费、IP改编等商业化设计。
网文敏感词规避与合规。当用户需要了解平台审核规则、规避敏感词、确保内容合规、了解违规判定标准时触发。覆盖各平台审核规则、敏感词库、违规内容判定、章节审核流程、2026年法规要求。
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | novel-anti-detection |
| description | 网文反AI检测与风控。当用户需要了解AIGC检测原理、降低AI文本被识别率、了解平台AI检测政策、设计混合创作模式时触发。覆盖检测技术原理、绕过策略、平台政策、混合创作模式（AI+人工改写双盲测试仅29%识别率）。 |
| license | MIT |
| compatibility | opencode |
| metadata | {"audience":"novel-writers","version":"2.0.0"} |
提供AIGC检测的技术原理与应对策略，帮助作者了解各平台AI检测政策，设计合规的混合创作模式，在AI辅助与原创性之间找到平衡。
词汇层替换：
句式层变换：
段落层重组：
风格层注入：
AI生成 + 人工改写（推荐模式）：
操作流程：
内容模式：
语言与语法模式：
格式与排版样式：
沟通与废话模式：
填充与对冲：
一个优秀的人类作家可能会很自然地写出上述某些模式。在判定前务必进行常识判断：
核心原则： 寻找的是"特征群"，而不是孤立的单个词。只出现一个破折号说明不了什么；但如果破折号与"三项式排比"、"历史的织锦"以及"面临挑战但前景光明"堆在一起，就是AI写作无疑。
遇到以下迹象时尽量不要改动——它们是活生生的人类写作证据：
在提交文本前，对照以下各项排查：
做文本风险诊断时必须按以下格式输出，避免只给泛泛清单。
| 字段 | 写法 |
|---|---|
| 置信度 | 高/中/低，只在出现3个以上互相支撑的特征时给高 |
| 特征群证据 | 列出具体原句和对应特征，不引用不存在的检测结果 |
| 误报检查 | 标出应保留的人类痕迹，如具体细节、个人口吻、真实瑕疵 |
| 改写优先级 | 先改模板升华和空泛表达，再改句式节奏，最后调词 |
| 政策提示 | 区分平台已知规则、经验判断和需要复核的部分 |
| 输出动作 | 给出3条以内最高收益改法，必要时附一段改写示例 |
示例结论：中置信度。文本同时出现“不是X而是Y”、空泛未来展望和无具体证据的宏大判断，但没有足够样本判断全文风格。先删除升华句，再把抽象判断改成角色动作或具体事件。
| 用户目标 | 先做什么 | 输出重点 |
|---|---|---|
| 原理解释 | 解释统计特征、模型指纹、风格一致性 | 不把检测说成单一关键词匹配 |
| 文本诊断 | 使用诊断输出模板，先判置信度 | 证据、误报检查、改写优先级 |
| 平台政策 | 区分已知规则和需复核信息 | 给保守写法和标注建议 |
| 混合创作 | 设计AI初稿、人工改写、风格统一、复查 | 每一步产物和质量标准 |
| 改写请求 | 联动 novel-polishing 的39条规则 | 输出最终稿，不承诺检测结果 |
如果用户同时问多个目标，先处理文本诊断，再给流程建议；不要在没有文本的情况下判断风险高低。
| 场景 | 必须具体到 | 不要做 |
|---|---|---|
| 平台政策 | 平台名、已知规则、需复核点、保守写法 | 不要说“平台都差不多” |
| 文本诊断 | 原句、特征群、置信度、误报点 | 不要只列AI特征清单 |
| 混合创作 | AI负责什么、人工改什么、复查什么 | 不要只说“AI加人工” |
| 改写建议 | 改写优先级和一段示例 | 不要承诺检测通过 |
| 原理解释 | 统计特征、风格一致性、模型指纹的区别 | 不要把检测简化成敏感词 |
政策类回答固定结尾：平台规则会变，发布前复核作者后台、签约编辑通知或平台公告。这个结尾不是免责声明，而是执行步骤。
| 触发条件 | 处理动作 |
|---|---|
| 用户未提供文本 | 先询问文本或平台，不直接给泛泛清单 |
| 平台政策可能过期 | 明确标注“需复核”，不要伪造确定结论 |
| 文本只有单个AI特征 | 判为低置信度，要求更多上下文 |
| 诊断与人类写作特征冲突 | 优先保护具体细节、个人口吻和真实瑕疵 |
最终输出前确认：是否选择了正确流程分支、是否说明判断依据、是否避免单点误判、是否写明置信度、是否做误报检查、是否给出可执行修改方向、是否保留作者个人痕迹。
references/index.md — 反检测索引references/detection-principles.md — 检测技术原理与39条AI特征模式references/bypass-strategies.md — 绕过策略详解references/platform-policies.md — 平台政策汇总references/mixed-creation-mode.md — 混合创作模式