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# Stop Slop 中文版 消除中文写作中可预测的AI痕迹。 > 先去掉机器的痕迹，再往文字里加入人的痕迹。 ## 为什么会有这些痕迹 大语言模型逐词猜测统计上最可能的下一个词，输出趋向均值，具体罕见的事实被抹平，换成通用正面的描述。写丰田喜一郎，维基百科会给出"1894年生，1937年创立丰田汽车"，AI写出来是"灵魂人物""关键推手"。所有套话都是这个机制的表层症状，理解了就不用背规则。凡是抹平了具体性的表达，都是痕迹。 ## 工作流 按顺序执行： 1. **标记。** 通读全文，按 [references/phrases.md](references/phrases.md) 和 [references/structures.md](references/structures.md) 标出每一处痕迹。强信号（"不是...而是..."、开头套话、排比泛滥、空泛升华）出现一次就标；弱信号（单个成语、单个被动句、单个过渡词）只在聚集出现、形成模式时才算痕迹。判断标准参见 structures.md 的"无效指标"。 2. **改写。** 不把原文结构当固定框架，该拆的拆，该并的并。改写时守住防幻觉规则（见下）。如果用户提供了自己写的文字样本，改写以样本的节奏、用词和标点习惯为准，通用规则让位。 3. **自审。** 按"终稿验收"的标准重查改写稿，不通过就回到"改写"。通过后给终稿。 交付时附一份简短的修改说明，写清改了哪些类型的问题、砍了哪些内容。让作者能核查每一处改动，别做黑箱替换。 ## 防幻觉 改写中的事实只能来自原文或作者本人。 - 把"被广泛认为是"改成具体的人时，原文没说是谁，就问作者，不要造一个主语。 - 把"注入了新的活力"这种空话改成具体事实时，原文没有具体事实，就砍掉这句，不要编一个。 - 补充时间、地点、数字、人名，都必须有原文依据。 宁可留空、宁可问，不许编。 ## 这些东西不是痕迹 - 真实的限定："在多数情况下"、"截至2024年"这种诚实的限定要保留，不要为了语气果断删掉它们。 - 真实的异议和让步："这个方法有争议"如果是事实，保留。 - 刻意的修辞：演讲稿、宣传文案里作者有意为之的排比和号召，保留。 - 引文：引用别人说的话原样保留，不代改。 - 语域优先于规则：被动句在科技写作里有规范用途，公文、论文、法律文本有自己的语域。去AI味不等于口语化。 - 功能性格式：说明文、指令文档里承担扫读功能的加粗引导词，保留两三处没问题；文档既定的排版规范不动。 - 反馈的作用域：用户质疑一处，改那一处和完全相同的实例。不要借机重写没被质疑的内容，也不要新增没人要的规则。 ## 核心原则 1. 砍掉套话。去除开头废话、强调性废话、和所有填充副词。参见 [references/phrases.md](references/phrases.md)。 2. 打破公式化结构。避免"不仅...而且..."堆砌、排比句泛滥、三段式论证、假大空的对比。参见 [references/structures.md](references/structures.md)。 3. 用主动语态。每句话都要有人在做事情。不用被动句，不让无生命的东西执行人的动作（"问题得到了解决" → "团队解决了问题"）。 4. 说具体的。不说空泛的"意义深远"，说具体是什么意义。不用"所有"、"永远"、"从不"这种偷懒的极端词。 5. 把读者拉进场景。不要居高临下的旁白口吻。用"你"把读者放进句子，别用"人们"。把抽象的说法