Stop Slop Skill 技能

技能简介

Stop Slop 是一套用于去除文章中「AI 味」的写作技能包，作者是 Hardik Pandya。它把 AI 写作中反复出现的短语、结构与节奏模式整理成可执行的规则，教会 Claude 或任意大模型在生成、润色与审稿时主动规避这些一眼就能被识破的机器痕迹。技能以 SKILL.md 加参考文件的形式分发，MIT 许可，GitHub 收获 17902 星。

核心能力

1. 禁用短语清单：识别并清理开场铺垫、强调拐杖、商业套话、滥用副词、空泛断言与元评论等典型 AI 表达。
2. 结构性套路识别：捕捉二元对比、否定式罗列、戏剧化碎句、修辞铺垫、虚假施动、旁观者叙述与被动语态等结构问题。
3. 句级硬规则：禁止以疑问词开头的句子、禁止破折号、禁止短促碎句、禁止懒惰的极端表达，强制使用主动语态。
4. 五维评分体系：从直接性、节奏、可信度、真实感、信息密度五个维度各打 1~10 分，总分低于 35/50 即要求重写。
5. 前后对照示例：examples.md 提供改写前后的对照变换，让模型理解「去掉套路之后应该长什么样」。

安装配置

1. Claude Code：把 stop-slop 文件夹整体加入技能目录，作为项目技能调用。
2. Claude Projects：上传 SKILL.md 与 references 下的参考文件到项目知识库。
3. 自定义指令或 API：把 SKILL.md 的核心规则复制进系统提示词，参考文件按需加载。

使用步骤

1. 取得技能：从 GitHub 仓库下载 stop-slop 目录，确认包含 SKILL.md、references/phrases.md、references/structures.md 与 references/examples.md。
2. 选择接入方式：按上面三种方式之一把它挂到 Claude Code、Claude Projects 或自建提示词流程中。
3. 提交初稿：把需要清理的段落交给模型，要求其依照技能规则逐句扫描禁用短语与结构套路。
4. 评分复核：让模型按五个维度各打 1~10 分并给出修改理由。
5. 迭代到合格：总分未达 35/50 就继续改写，直到直接性、节奏与真实感同时达标再定稿。

适用场景

1. 公众号与博客长文：去掉「总而言之」「值得注意的是」这类高频套话。
2. 产品文案与营销页：让卖点表述更直接、少用空洞形容词堆砌。
3. 技术文档与教程：修正被动语态与碎句，提升可读性与信息密度。
4. AI 辅助学术写作：在保持专业性的同时降低机器腔，通过人工审读关卡。

适用人群

用大模型写文章的内容创作者、市场与产品文案、技术写作者，以及需要批量审校 AI 生成文本的编辑与团队负责人。

工作原理

技能包由一份核心指令与三份参考文件构成：SKILL.md 定义总体规则与评分流程，references/phrases.md 维护需要删除的短语表，references/structures.md 维护需要规避的结构模式，references/examples.md 提供前后对照的改写样例。使用时模型先按短语表与结构表逐句标记命中项，再依据句级硬规则重写，最后对照五个维度自评并给出分数，未达标则进入下一轮改写。参考文件按需加载，因此既能放进系统提示词，也能作为智能体技能文件被自动读取。

官方链接

https://github.com/hardikpandya/stop-slop （作者主页：https://hvpandya.com）