Watermarks Remover Skill：多厂商 AI 水印清除工具，一键剥离 Claude/Gemini/OpenAI 溯源标记

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-08-24 16 阅读

总结

watermarks-remover 是一个开源多厂商 AI 水印清除工具，2026 年 8 月 11 日（Anthropic 公布 Claude 文本水印技术的同一天）上线 GitHub，一周突破 1.6 万 Star。它以 Grok Agent Skill + 纯 Python 标准库脚本组成，三层架构分别处理 Unicode 隐形字符清理、统计采样水印改写、C2PA/EXIF/XMP 等元数据剥离。Privacy 和内容卫生赛道的明星项目，适合内容创作者、隐私敏感用户和需要输出干净文本的开发者。

功能与原则

watermarks-remover 面向「内容拥有者」，帮助清除多厂商 AI 系统嵌入的来源标记（provenance marks），核心目标是输出干净、可追溯的内容。设计原则是分层解耦：A 层确定性清理（Unicode 字符 / 空格 / bidi 标记）、B 层尽力型统计水印改写（通过模型重写稀释 token 分布信号）、C 层元数据剥离（文件属性层）。每一层可独立使用，用户按需组合。项目强调：工具本身中立合法，仅用于你有权处理的内容，须遵守各平台服务条款。

认可度

  • GitHub Star：约 16,265（截至 2026-08-21），上线不足两周突破 1.6 万
  • 近 7 日新增：约 +12,359（来自趋势追踪数据），周增榜常驻
  • Trending 经历：2026 年 8 月中下旬持续出现在 GitHub 日榜 / 周榜，多个中文技术社区（稀土掘金、SegmentFault、煎蛋等）深度解读
  • 社区讨论：被 Claude 直接拒绝安装引发热议（Claude 官方明确反对此 Skill 安装到自家 Agent），反而进一步推高了项目知名度

链接

GitHub：https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover

原作者

guillaumemeyer（GitHub 个人开发者），项目采用 Apache-2.0 许可证。核心维护者以独立开源贡献者身份活跃，v0.5.0 已发布，CI/CD 流水线完整。

介绍

watermarks-remover 诞生于一个典型「猫鼠游戏」场景：Anthropic 在 2026 年 8 月 11 日发布了详细的 Claude 文本水印技术（通过 token 采样分布嵌入统计信号），48 小时后这个项目就上线并宣称能剥离 Claude、OpenAI、Gemini 等多厂商的溯源标记。

项目分为两个组件：Skill 层（skills/remove-ai-marks/）是 Grok Agent 的调用接口，驱动后端 HTTP 服务执行实际操作；Service 层（service/）是一组纯 Python 3.10+ 标准库脚本，不依赖外部包，安装成本极低。A 层确定性清理脚本使用 clean_text.py，读取文件、删除不可见字符、输出清洗结果，可通过 c2patool / exiftool 对比验证清洗前后差异。B 层统计改写通过模型重写原始文本打散 token 分布，稀释水印信号，覆盖 Claude（ Colbert-based 水印）、Gemini/SynthID-Text、Kirchenbauer 开放 LLM 水印（绿名单 / 键控 Gumbel 类）。C 层元数据剥离支持 PNG、JPEG、WebP、SVG、PDF、DOCX、ODT、HTML、Markdown 等格式的 C2PA/EXIF/XMP 属性。

特点

  • 三层架构解耦：A 层（确定性 Unicode 清理）/ B 层（统计水印改写）/ C 层（元数据剥离），按需独立启用
  • 零外部依赖：纯 Python 3.10+ 标准库，无需 pip install，直接 clone 即可运行
  • 多厂商覆盖：Claude（Colbert 统计水印）、Gemini/SynthID-Text、OpenAI 溯源表面、Kirchenbauer 风格开放 LLM 水印
  • 广泛文件格式支持：PNG、JPEG、WebP、AVIF、HEIC、BMP、SVG、PDF、DOCX、XLSX、PPTX、EPUB、ODT、HTML、Markdown、MP4/MOV/M4A/M4V、WAV、MP3、FLAC
  • 即装即用的 Agent Skill：内置 Claude Code 插件市场直装，其他平台一行命令 python3 install_skill.py --skill remove-ai-marks --target claude-code 完成

使用方法

安装 Skill（以 Claude Code 为例）：

python3 install_skill.py --skill remove-ai-marks --target claude-code

Claude Code 插件市场也可以直接搜索安装，无需 clone 仓库。

启动本地服务：

python3 service/scripts/server.py --host 127.0.0.1 --port 8765

A 层清理示例（检查 + 清洗 Unicode 字符）：

# 检查文件水印信号
python3 service/scripts/inspect_text.py draft.md

# 清理并输出
python3 service/scripts/clean_text.py draft.md -o draft.cleaned.md --stats

B 层统计水印改写（需配置 WATERMARKS_SERVICE_URL）：

export WATERMARKS_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:8765
# Agent 调用时自动路由，B 层通过模型重写稀释统计水印信号

插件 Hook 模式（以 Claude Code 为例）：

安装插件后，在 Claude Code 中写文件会自动触发 PostToolUse Hook，支持 check（报告但不修改）和 clean（直接清除）两种模式，可在插件设置中切换。

使用场景与人群

  • 内容创作者：需要发布干净、无 AI 溯源标记的文本或图片，避免平台或读者误判为 AI 生成
  • 隐私敏感用户：不希望自己写的内容携带隐形水印追踪，想主动去除 AI 系统的嵌入信号
  • 开发者 / Agent 用户：使用 Claude Code 或其他 Agent 工具时，写出的代码 / 文档需要干净输出，不想带 AI 溯源标记
  • 合规团队：在特定行业场景下，需要确保内容来源可追溯、可审计，工具本身中立，但需用户自行判断合法性

输入与输出案例

案例 1 — A 层 Unicode 清理：

  • 输入：draft.md 文件，含零宽空格（ZWSP）、异形空格（U+200B）和 bidi 控制符（U+202E）
  • 输出：运行 clean_text.py 后，得到 draft.cleaned.md，肉眼不可见字符全部移除，文件内容完全保留，统计验证 clean_text.py --stats 输出确认无残留
  • 对比验证：通过 exiftool 或 c2patool 对比清洗前后元数据，差异为零

案例 2 — B 层统计水印改写：

  • 输入：一段经 Claude 生成的文本，携带 Colbert 统计水印信号
  • 输出：Agent 调用改写服务后，用另一模型重写该段落，token 分布被打散，SynthID / Colbert 检测置信度从高降至低，文本语义和长度基本保留
  • 注意：B 层不保证完全消除信号（尤其是对强水印），且重写过程会略微影响语气 / 精度，需按场景评估

项目地址：https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover
注意：请确保使用方式符合各 AI 平台服务条款，仅处理你拥有权限的内容。

GitHub: https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover

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