sepia中文写作校准完全指南：让AI中文彻底告别‘很‘‘非常‘的机械套路-创锋一号

sepia中文写作校准完全指南：让AI中文彻底告别'很''非常'的机械套路

【免费下载链接】sepiaDe-AI writing skill for any Agent Skills-compatible agent (77+ via the Skills CLI), with native plugins for Claude Code, Codex, Grok Build, and Antigravity. Narrative-architecture repair for fiction, venue-matched rules for professional prose. Based on StoryScope (arXiv:2604.03136).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sepia3/sepia

sepia 是一款专为 Agent 打造的去 AI 味写作校准技能（当前版本 v0.12.2），核心能力是让你的 AI 中文告别「很」「非常」这类程度副词堆叠和机械句式，按人类真实语料校准语气词密度、连词节奏与句长变化，适用于 Claude Code、Codex、Grok Build 等 77+ 款支持 Agent Skills 标准的 agent。下面这份指南带你从零理解它为什么有效、怎么装、怎么用。

📌 为什么AI中文总带着「很」「非常」的机器味

问题不是感觉，而是实测出来的。sepia 的中文校准基于 HC3-Chinese 语料库（6,586 篇人类回答 vs 6,586 篇 ChatGPT 回答，159 个中文特征分析），关键差距一目了然：

特征	人类	ChatGPT	读法
语气词密度	0.016	0.003	人类是 AI 的 5 倍，AI 中文「端着」
连词密度	0.013	0.036	AI 爱用「和/以及/并且」把句子串起来
句长标准差（词）	9.248	6.729	AI 句长整齐划一，像在走节拍器

再看一份约两千年跨度、两千篇文章的繁体中文长篇新闻人类语料：人写中文时「很」与「非常」的出现比例约为 11:1，也就是说真人几乎只用「很」，「非常/十分/极为」的堆叠才是离开常态的信号；而三个主流模型生成的中文里，「不是…而是」的使用率是人類的 2.9–7.5 倍。

这些证据与完整数据来源见 zh.md 与 zh-news-corpus.md。

🔍 sepia的中文校准：4层证据体系

大多数去 AI 味工具只在字词层面打转，sepia 则对 style pass（风格检查层）做了跨语种的重新校准，中文文本会额外加载 languages/zh.md，跨越四个证据层次：

层次／来源	证据性质	说明
HC3-Chinese（2023）	实测人机对照语料库	上面表格的基准来源
繁体中文长篇新闻	人类侧实证测量	约两千篇文章、约十年的真实文风
机器侧对照组	实测合成对照	三个模型 119 篇同提示生成文，人机并排对比
台湾写作惯例	官方规范	标点、数字、书名号等规范性约定

校准的原则不是「把 AI 的特征全部反转」——那会形成新的指纹。sepia 的三条校准法则（见 SKILL.md）是：

瞄准区间，而非相反极端：人类各项指标大多落在中段，矫枉过正照样露馅
选择，而非堆砌：每篇只挑 3–5 种手法，人味写作是多样的
留有余地：保留普通句子与朴实的段落，不要把每个表面都抛光

⚡ 实战对照：机械套路怎么改

refactor（最小改动）模式会按 style-pass.md 检查以下中文形态，附典型改法：

AI 机械套路	人味改法
连词堆叠：「此外…因此…然而…同时」跨句串联	删掉连词，靠语序并置衔接——中文并列为人类默认
双音节填充：「进行讨论」「加以说明」「予以处理」	换成单音节动词：「讨论」「说明」「处理」
说明文中「你会发现……」「您可以……」	删掉或改写为陈述句
「很强大，也非常易用，极为高效」程度副词堆叠	留一个「很」即可；真人语料中「很:非常」≈ 11:1
「X地」方式副词：「缓缓地说」「坚定地表示」	新闻语体几乎不用（每十万字仅 1.9 次），删掉副词让动词自己扛
「综上所述」「总而言之」	长篇新闻语料中实测为 0，直接删
三句以上近似等长的句子连续排列	拆长句、并短句、删一个分句，打破节奏（§5 句长节奏检查）

改完还要过两关：给添加的词做删除测试（删掉后句子仍通顺，说明是填充词，删掉），给替换的词做回退测试（原表达更好就保留原样）。同时注意「 sprinkled, never poured」——语气词（啊、吧、呢）要像撒盐一样点缀，正式场合不加「嘛」。

🚀 一键安装：最快上手步骤

方式一：克隆后本地安装（推荐，一次安装全项目可用）

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sepia3/sepia

随后按 README.zh-CN.md 的「Project scope」一节，把skills/sepia/目录提交为你项目中的.claude/skills/sepia（Claude Code）或.agents/skills/sepia（Codex / Antigravity）即可。

方式二：Skills CLI 单命令安装（支持 77+ 款 agent）

npx skills add Nanako0129/sepia -g

安装后即可在对话中使用四种操作：

操作	入口	用途
write	`/sepia-write`	按域规则撰写新内容
review	`/sepia-review`	只诊断 AI 痕迹，不改稿
refactor	`/sepia-refactor`	原文上做最小修改
recreate	`/sepia-recreate`	提取事实后整篇重写

💡 新手建议路径：先用review诊断一段 AI 生成的中文，看到具体缺陷清单后，再用refactor逐项修复——两阶段协议不是可选的，跳过诊断直接改写反而会让 AI 指纹更明显。

📁 常用文件路径速查

文件	内容
SKILL.md	路由规则、四种操作、校准法则总纲
languages/zh.md	中文校准正典：实测数据、猎捕清单、恢复清单
style-pass.md	措辞风格检查：句法模板、词汇表、句长节奏
professional-pass.md	专业文档通用检查清单
domains/tech-articles.md	技术文章／博客域规则
zh-news-corpus.md	繁体中文新闻人机对照量测摘要
README.zh-CN.md	完整安装与平台验证说明

sepia 的所有规则背后研究全部公开在 research/ 目录，任何人都可以免费使用、无需注册账号。从「诊断」到「修复」，让 AI 中文真正读起来像人写的，就从一次/sepia-review开始。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

企业官网建设流程全解析