Sepia Skill：叙事架构层修复 AI 写作，7天破千星的去 AI 味技能

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-09-04 9 阅读

Sepia 是一个 Agent 写作去 AI 味 Skill，区别于传统改词式 humanizer，它从叙事架构层修复 AI 文本。小说类文本不走”换同义词”路线，而是松动因果链、后置揭示、混合情绪模式；职业文本（发布说明、PR 回复、复盘、工单、技术文章）则按场景匹配规则。底层依据 StoryScope 论文（61,608 条故事，人工 + 5 个前沿 LLM），该研究证明：纯叙事结构特征就能 93.2% macro-F1 检测 AI 小说，改表面词汇几乎不动检测器（95.5% → 93.9%）。Sepia 将这个发现落地为三遍写作协议，7 天破千星，目前已是多个 Agent 平台的官方插件包。

功能与原则

Sepia 解决的是 AI 写作在叙事架构层面的根本性暴露，而非表层词汇。

核心能力分为两类：

小说类（Narrative Architecture）
三遍分层协议，从最深层开始修复：
– 第一遍：叙事架构——停止替读者解释主题、松动因果链、把揭示后置、混合情绪模式、做稀疏人物网络、点名真实事物
– 第二遍：话语流——解模板化段落顺序、修复故事中段塌陷、变化节奏和位置
– 第三遍：表层风格——处理惯用语、句型模板、词汇、语域

职业文本类（Professional Prose）
每种文体有独立规则文件：
– 发布说明 / 公告：用户影响优先、每条声明有证据、不加营销浮夸词
– PR / Issue 回复：先给答案、引用 file:line、不反射性赞美、长度与风险成正比
– 复盘：对人多无责、对机制无情；有时间戳、死路、认领的行动项
– 工单：标题 = 结果、可测试的验收标准、链接而非重复
– 技术文章：从问题切入、一个真实死路、一个明确观点、带条件的数字

设计原则：校准到人类分布，而不是反转 AI 分布。人类写作处于分布中间值，把每条规则都套一遍的文本本身就是新指纹。Sepia 建议每篇作品只选 3-5 个动作，留出余量——过度修正反而更假。

认可度

  • GitHub Star：约 1,917（截至 2026-09-04）
  • 增长轨迹：2026-08-28 创建 → 8-29 破 500 星 → 8-31 破 1,000 星 → 9-04 约 1,917 星，7 天增 1,400+ 星
  • Trending：GitHub Trending 上榜，峰值排名 #72（2026-09-03）
  • Forks：约 116
  • 安装量：Skills CLI 支持 77+ Agent；Claude Code、Codex、Grok Build、Antigravity 四个平台有原生插件包，已在四个平台验证安装
  • 理论基础：基于 11 篇经过同行评审的研究，包括 StoryScope（Russell et al., 2026, arXiv:2604.03136）、LAMP（CHI 2025）、Measuring AI Slop（arXiv:2509.19163）等

链接

GitHub：https://github.com/Nanako0129/sepia

原作者

Nanako0129（GitHub username: Nanako0129）

独立开发者，同时维护 TokenBar、calico-claude 等多个 AI 工具类项目。Sepia 是其首个在 AI 写作 Skill 领域引起社区广泛关注的项目，7 天破千星的速度在 2026 年 8 月底的 Skill 市场中非常突出。项目有活跃的中文 README（简体中文 / 繁体中文）。

介绍

大多数 humanizer 只改词和句式，Sepia 认为这是打地表层的苍蝇。StoryScope 研究（Russell et al., 2026）用 61,608 条故事对比人类与 5 个前沿 LLM 的写作，发现一个分类器仅靠叙事结构特征就能 93.2% macro-F1 检测出 AI 小说；而编辑表层风格对检测率的改变微乎其微（95.5% → 93.9%）——因为 AI 痕迹存活在架构层： narrator 解释主题、单因果链、只有躯体化情绪、无真实世界指涉、无读者意识、线性时间、结局靠主角成长与接受来化解。

Sepia 将这些测量出的差距，加上另外 11 篇相关研究，转化为三遍写作和修订协议。小说类在任何人碰词汇之前先修叙事架构；职业文本（发布说明、PR 回复、复盘、工单、技术文章）则按场景匹配规则，每种文体有独立清单。

它还是一个跨平台 portable Agent Skill：只要 Agent 支持 Agent Skills 标准就能加载，Skills CLI 支持 77+ Agent，一条命令安装。Claude Code、Codex、Grok Build、Antigravity 另有原生插件包，一套 SKILL.md，无平台专属分支。

特点

  • 叙事架构优先：不从词汇入手，而是先修故事结构——松动因果链、后置揭示、混合情绪模式
  • 三遍协议：叙事架构 → 话语流 → 表层风格，每遍解决不同层次的 AI 痕迹
  • 30 特征诊断 rubric：每条规则有具体检查项，提供可审计的诊断报告
  • 分模型指纹修正：针对 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi 五个模型分别做指纹修正（因为不同模型的 AI 味特征并不相同）
  • 职业文本分场景规则：发布说明、PR 回复、复盘、工单、技术文章各有独立规则集
  • 四操作入口：write（创作）、review（诊断）、refactor（最小化修改）、recreate（全量重写）
  • Hemingway 内置音色：可选内置 Hemingway 音色（冰山原则 + 堪萨斯城之星规则），用于小说创作
  • 跨平台支持：77+ Agent，一条命令安装，Claude Code/Codex/Grok Build/Antigravity 另有原生插件包

使用方法

通用安装（77+ Agent）

npx skills add Nanako0129/sepia -g

Claude Code 原生插件

claude plugin marketplace add Nanako0129/sepia
claude plugin install sepia@sepia --scope user

Codex 原生插件

codex plugin marketplace add Nanako0129/sepia
codex plugin add sepia@sepia

Grok Build

grok plugin install Nanako0129/sepia --trust

Antigravity

agy plugin install https://github.com/Nanako0129/sepia

四种操作调用
| 操作 | Claude Code | Codex | 含义 |
|—|—|—|—|
| write | /sepia-write | $sepia-write | 从零创作 |
| review | /sepia-review | $sepia-review | 诊断但不修改 |
| refactor | /sepia-refactor | $sepia-refactor | 最小化原位编辑 |
| recreate | /sepia-recreate | $sepia-recreate | 从源事实和意图全量重写 |
| hemingway | /sepia-hemingway | $sepia-hemingway | 用内置 Hemingway 音色创作/修改小说 |

通用路由（Claude Code）: /sepia

最小示例

/sepia-review

[paste AI-generated text here]

返回 30 特征 rubric 诊断报告，标出每条违规项。

使用场景与人群

目标用户
– 经常用 AI 辅助写作的独立作者、自媒体、内容创作者
– 需要写发布说明、PR 回复、技术文档的工程师
– 对 AI 生成内容有质量把控需求、担心被识别为 AI 写作的团队
– 用 Claude Code / Codex / Grok Build 等 Agent 做文字工作的用户

典型场景
– AI 辅助写完小说章节后，用 /sepia-review 诊断架构层问题
– 发布说明初稿用 /sepia-recreate 全量重写，去掉营销浮夸词
– 技术文章用 /sepia-refactor 保留核心观点但消除句式模板感
– 提交前用 /sepia-hemingway 套 Hemingway 冰山原则改写小说段落

输入与输出案例

案例 1：小说文本去 AI 味

输入（AI 生成，有明显架构层 AI 痕迹）：

The protagonist Sarah had always dreamed of leaving her small town. Through perseverance and self-discovery, she learned that home wasn’t a place but a state of mind. The story follows her journey from doubt to confidence, exploring themes of identity, belonging, and personal growth — each challenge teaching her something valuable about herself and her place in the world.

Sepia review 诊断（部分）：
– Narrator explains theme → 主题由 narrator 直接解释，未通过行动展示
– Single-track causal chain → 因果链过于整洁，缺少偶然性和断裂
– Emotions rendered only as bodily sensation → 情绪仅通过躯体化描写呈现，缺少内省层次
– No real-world references → 缺少具体真实事物指涉

Sepia recreate 输出（示意）：

Sarah kept the bus ticket. Not because she’d use it again — she wouldn’t — but because it was proof that leaving was real, that the diner and the argument and the 3 a.m. silence had happened somewhere outside her head. She’d grown up on stories where people left and came back changed. She hadn’t expected the change to feel like this: not triumphant, not empty, just heavier in some direction she couldn’t name.

案例 2：发布说明去营销浮夸词

输入：

We are thrilled to announce the release of Version 2.0, a pivotal moment in our journey that represents our commitment to excellence and innovation. This groundbreaking update brings a host of exciting new features designed to revolutionize the way you work…

Sepia refactor 输出：

Version 2.0 is out. Breaking changes: config format, auth headers. Migration guide at /docs/v2-migration. New: bulk API, WebSocket events, rate limit headers. 47 issues closed.

GitHub: https://github.com/Nanako0129/sepia

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