AI味太冲？这套”去AI味”Skill，连em-dash滥用都给你扫干净

你有没有这种感觉——刷到一段文案，字都认识，但读起来就是”那个味”？”在当今快速变化的时代”、”这不仅是一次升级，更是一次范式跃迁”……em-dash 满天飞，三段论排比处处见，每个观点都用 “不是 X，而是 Y” 来包装。

恭喜，你读到了 AI 生成的标准产物。

为什么 AI 写的东西越来越像 AI

这是 LLM 的先验决定的——偏好对齐训练奖励”平衡、全面、对比鲜明”的表达，所以 “not X but Y” 这种结构直接焊死在模型的输出分布里。后果就是：

• 模型自己看不到自己写的 slop，因为它就是按这个模式生成的
• 改写时换个马甲又来一遍——把 “not X but Y” 改成 “less about X than Y”，本质一样
• 人工改稿只能改几行，几十篇直接累趴

f*ck-slop 怎么破

来自 JuliusBrussee（caveman 作者，caveman 单仓 9.3 万 Star）的一套 Skill，思路跟传统 “humanizer” 工具完全不同：

1. 机械扫描，不靠”感觉”
内置一份可运行的 grep -Ein 规则目录，覆盖 negative parallelism、em-dash 滥用、rule-of-three、假范围词、puffery 词汇（pivotal / delve / tapestry / landscape…）、uniform cadence、hedged both-sidesing。每条规则都是真的能跑的 regex，不是 “看起来像不像 AI” 这种玄学判断。

2. 按”意思”重写，不是按”句式”改写
– “不是 X，是 Y” → 先判 X 是不是稻草人。是的话直接删 X，只留 Y 加证据
– 三段论 → 只留最强那一条，或者三句全留但故意打破节奏
– “很多研究表明” → 要么补具体来源，要么留 [ADD: 哪个研究？] 占位，绝不瞎编
– 开头清嗓、结尾升华、”你觉得呢” → 统统砍掉

3. 验证循环，直到干净
改完一遍必须重扫——因为改写模型的先验跟原作者一样，自己改自己的 slop 几乎注定会重新引入。换句话说，这是个扫描-诊断-重写-再扫描的死循环，直到正则命中数归零才允许出稿（封顶 4 轮，4 轮还有残留就整句推倒重来）。

4. 文风适配
最后会做 register check——同一段文本，目标是学术论文、推文、Reddit、LinkedIn、博客、营销稿，会得到完全不同的产出。不是把人话翻译成 AI 腔，也不是把人话翻译成 AI 腔再翻译回来。

怎么用

支持 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot 等 30+ Agent：

npx skills@latest add JuliusBrussee/skills

装好后对 AI 说 “deslop”、”去 AI 味”、”humanize this” 或者 /fuck-slop 都行。建议用法：任何要让 AI 帮你写的对外文案，先让它写，再用 f*ck-slop 扫一遍。一遍扫不干净的，最多 4 轮自动收敛。

适用场景

• 公众号 / 知乎长文——把”模型腔”扒到只剩观点
• 营销推文——告别 “赋能”、”打通”、”全方位”
• 学术写作——保留严谨，只去浮夸
• Reddit / 推特——别像销售，要像人

写 AI 用得多了你会发现：“提示词”决定能不能写出来，”f*ck-slop” 决定能不能读下去。 两条腿走路，才是完整的 AI 调教工作流。

GitHub：JuliusBrussee/skills

作者最出名的项目是 caveman（让 AI 像原始人说话、省 65% token 的 Skill，9.3 万 Star），同一个作者出品，质量稳。

GitHub: https://github.com/JuliusBrussee/skills/tree/main/skills/fuck-slop