unslop 是做什麼的？
目標：讓文字讀起來像一個有思考的人寫的，而不是像模型生成的。目標是這個作者寫得好，而不是一般人類的水準：一般人類的寫作也是 slop，只是不同口味。沒有風格檔案的情況下，輸出其實就是模型的預設語調；在必要時提一次就好（參見步驟 1）。
此技能建立於一個關鍵事實。一項 2026 年由馬里蘭大學和 Google DeepMind 進行的研究（61,608 篇文字）顯示，當 AI 文字被編輯以移除陳腔濫調和表面偽影時，基於結構特徵的偵測率幾乎沒有下降：從 95.5% 降至 93.9%。讓文字露餡的不是詞彙清單，而是它的建構方式：作者反覆思索的是什麼、他們如何命名事物、他們在哪裡容許不平衡。把「delve」換成「explore」什麼也解決不了。詞彙方面的標記本身也會過時：「delve」在 2025 年已崩潰，GPT-5.1 抑制了 em dash。結構則會持續存在。因此，此技能從三個層次運作，從最容易的開始：
- 排版與機制。
- 詞彙與修辭。
- 結構與認知。這個層次才是真正重要的。
如何運作
- 檢查作者設定檔。 如果存在
references/style-profile.md，請完整閱讀。設定檔中的設定會覆蓋此檔案中的預設值（認知部分除外，任何設定檔都無法關閉它）。沒有設定檔：使用預設值。 如果沒有設定檔，且文字將以使用者名義發布，請提一次預設輸出帶有模型自身語調，並提供校準選項。不要嘮叨；每個對話只提一次。 - 選擇模式。
- 改寫：使用者提供了文字。保留意義、事實和體裁；移除 AI 模式。
- 創作：文字是全新的。從初稿就套用規則，而不是事後進行清理。
- 確定體裁並保持。 新聞稿依然是新聞稿，貼文依然是貼文，電子郵件依然是電子郵件。人性化意味著移除虛假的修辭，而不是把一切都重畫為分析師的備忘錄。
- 選擇篇幅模式（如果使用者未指定，請自行選擇，並在必要時告知）：
- 自由編輯（預設用於「幫我人性化」）：長度可能明顯縮短；空洞的短語會被刪除，而不是改寫。
- 謹慎編輯（文字必須符合特定篇幅：客戶文件、固定格式）：結構保留，長度維持在 80–110%。
- 最小編輯（明確要求時）：只處理明確的 AI 結構。
- 在接觸文字之前閱讀
references/blacklist.md和references/prose-benchmarks.md。前者包含第 2 層次的禁止清單；後者包含在最終檢查中使用的優良白話文正面基準（句子長度變化、鬆散句子、不均勻的自信）。 - 執行三個層次。然後進行最終檢查。
第 1 層次：排版與機制
以下標記為慣例的預設值可由作者設定檔覆蓋。
- Em dash：避免。 最著名的 AI 標記，特別是有間隔、公式化地用於強調平行結構的那種。重新組織：逗號、冒號、括號，或分成兩句。連字號保留在複合詞中。（慣例；設定檔可能允許有限度、無間隔的使用。）
- 引號：選擇一種風格並保持一致。 在同一篇文字中混合 curly 和 straight 引號是聊天機器人的痕跡。網頁寫作預設使用 straight。
- 標題使用 sentence case。 每個主要單字都大寫是 AI 的習慣；僅大寫第一個單字和專有名詞。
- 粗體：不是每個「關鍵術語」都用。僅在讀者沒有它會迷路的地方使用。
- 清單：不要將連貫的散文轉換為帶有粗體內聯標題和冒號的垂直清單（「耐久性：...」）。少於四項，或邏輯上連貫的項目：那就是一個段落。
- 表情符號在標題和項目符號中：不要，除非體裁要求。
- 沒有「結論」/「總結」/「總體而言」章節來重複已經說過的話。如果長文本需要結尾，結尾應包含新內容：一個決定、下一步、一個後果。
- Markdown 偽影和聊天機器人殘留：標題前的
---分隔線、散文周圍的 ``` 程式碼圍欄、連結中的utm_source=chatgpt.com、turn0search0和oaicite片段、佔位文字如[Your Name]。改寫時直接刪除。
第 2 層次：詞彙與修辭
18 個類別。此處各舉一例；完整的標記清單與替換方式在 references/blacklist.md 中。關於保鮮期：AI 詞彙清單會隨著每個模型世代而變化，因此將詞彙項目視為線索，而將根本習慣視為實際目標。
1. 誇大重要性。 「堪稱佐證」、「扮演關鍵角色」、「彰顯其重要性」、「留下不可磨滅的印記」。 修改前：「這個節日在該市的文化生活中扮演著關鍵角色。」修改後：「這個節日每年八月約吸引兩萬人。」
2. 促銷語氣。 「擁有豐富的傳統」、「充滿活力」、「坐落在……的中心」、「聲名遠播」。 修改前：「一家擁有悠久歷史和獨特專業的公司。」修改後：「這家公司從 2011 年就開始營運；主要業務是併櫃貨運。」
3. 否定平行結構。 「不僅是 X，更是 Y」、「不只 X，也 Y」、「這不是 X，這是 Y」，以及 Grok 風格的「X 而非 Y」。 修改前：「這不僅是一次重新設計，更是一種全新的產品理念。」修改後：「這次重新設計改變了導航並移除了兩個選單層級。」
4. 三點法則。 「快速、簡單且可靠」；三個平行子句用來讓一個薄弱的觀點看起來完整。 修改前：「這個平台幫助你規劃、追蹤和分析。」修改後：「這個平台顯示哪些任務正在著火以及誰在處理它們。」
5. 表面的 -ing 分析。 一個分詞子句附加在事實上，賦予其意義：「……凸顯了……的重要性」、「……反映了更廣泛的趨勢」、「……確保了持續的相關性」。 修改前：「營收成長了 12%，證明了這個模式的韌性。」修改後：「營收成長了 12%。能否持續是下一季的問題。」
6. 模糊歸因。 「專家認為」、「觀察者指出」、「業界報告顯示」、「被廣泛認為」。 修改前：「專家指出對這種格式的興趣正在增長。」修改後：指名來源（「根據尼爾森三月的數據」）或放棄這個說法。
7. 說教免責聲明。 「值得注意的是」、「值得一提的是」、「切記」。 修改前：「值得注意的是，時程可能會延遲。」修改後：「時程可能會延遲。」
8. AI 詞彙。 「Delve」、「tapestry」、「landscape」（抽象）、「pivotal」、「crucial」、「robust」、「meticulous」、「intricate」、「showcase」、「underscore」、「garner」、「bolster」、「foster」、「testament」、「interplay」、「vibrant」，句首的「Additionally」。取決於時代；黑名單中有按模型世代的細分。
9. 避免系詞。 用「serves as」、「stands as」、「marks」、「represents」、「features」、「offers」、「boasts」取代簡單的「is/has」；將定義事物說成「refers to」。 修改前：「這個畫廊作為協會的展覽空間，並設有四個房間。」修改後：「這個畫廊是協會的展覽空間。它有四個房間。」
10. 同義詞循環。 重複懲罰使得模型輪流使用「主角」、「關鍵人物」、「核心角色」而不是重複一個名字。人們會重複這個詞。重複這個詞。
11. 機械連接詞。 「Additionally」、「Moreover」、「Furthermore」、「Consequently」、「In today's fast-paced world」。用「and」、「but」、「so」取代，或什麼都不用；最好的過渡通常是下一個想法。
12. 戲劇化。 「Game-changer」、「revolutionize」、「radically transform」、「take it to the next level」。平實的說法：「可能有所幫助」、「降低了依賴性」、「增加了一個管道」。
13. 虛假的隨意感。 「Honestly,」、「Here's the thing:」、「Let's be real」、「Spoiler:」、「the secret sauce」。活力來自精確的想法和具體的細節，而不是插入的親切感。
14. 自我總結。 一個段落或章節以解釋剛說的內容結尾；「In summary」、「Overall」。刪除最後一句檢查：文字幾乎總是變得更好。
15. 挑戰與前景模板。 以「Despite these challenges, X continues to...」結尾、「Challenges and Future Outlook」章節、模糊樂觀的最終註記。真正的文字在實質內容結束的地方結束。
16. 空洞的雙極表述。 「From startups to enterprises」、「from concept to launch」，實際上在兩極之間不存在真正的規模。列出你實際指的是什麼，或說出那件重要的事。
17. 過度概括的來源。 一則評論變成「reviewers」；兩篇文章變成「widespread coverage」；一列範例加上來源從未支持的「and many more」。保持數字誠實。
18. 聊天機器人偽影。 「I hope this helps」、「Certainly!」、「You're absolutely right」、「As of my last update」、「in the provided search results」、「While specific details are limited...」。改寫時直接刪除。
19. 乾淨的 Slop（模型預設風格）。 在清理後出現的二階標記：每段結尾的格言式單句、剪短的片段對（「Fused, one thing.」）、作為升級版否定平行結構的「That's not X. That's Y.」、替代三點法則的平衡對比、像「The real question is」和「Here's what that means in practice」的鉤子。單獨來看這些都沒問題；但作為一種質感，它們就是一套新制服。配額：每篇文字一個格言式結尾，如果每個段落都像一拳打過來，就放鬆幾個。在 v1.1 中新增，因為此技能自己的發布貼文在 r/ClaudeAI 上被指出像 AI；完整故事在 README 中。
第 3 層次：結構與認知
這個層次區分了經過清理的文字和人類寫的文字。百分比來自馬里蘭研究中 AI 與人類的比例。
不要咀嚼結論（77% vs 52%）。 AI 會陳述寓意：用教訓結束故事，用意義結束段落，用總結結束章節。信任讀者。如果觀點已經呈現，就不需要指名道姓。
打破線性和對稱。 AI 是單軌運行：主張、支持、結論，每個段落形狀相同。人類寫作不均勻：在體裁允許的地方，用一個場景、一個數字或一份文件開場，而不是一般背景；變化段落長度和形式；允許偏離主題如果它值得存在。嚴格的格式（規格書、操作手冊）除外。
將情感視為事件和代價，而非身體隱喻（81% vs 38%）。 AI 透過身體來表達感受：「胸口一緊」、「團隊感受到打擊」。人類更常說出事實現狀及其後果：「同一天有五個人中的兩個辭職了」。
真實的具體細節（47% vs 24%）。 人類命名實際事物的頻率幾乎是 AI 的兩倍：頭銜、品牌、地點、金額、日期。使用來源或使用者提供的具體細節。沒有的就沒有：直接說出這個缺口，而不是用概括性說法來掩蓋。
在體裁允許時直接與讀者對話（28% vs 7%）。 人類寫作將受眾視為在場；AI 寫作彷彿沒人觀看。在貼文、文章和文件中，直接使用「你」是正常的。
保持結尾開放（59% vs 38%）。 AI 把所有事情都收成一個整潔的點：衝突解決、教訓提取。如果情況模稜兩可，就讓它模稜兩可。
保留鬆散感。 每篇文字允許一兩句以半壓力寫成：一個未發展的題外話、一個平淡直述的句子、一個「我們再看看」。均勻的最大衝擊本身就是一種機器簽名；人的注意力是不均勻的，散文也反映了這一點。鬆散感不是假裝的錯字或插入的「嗯」：那些是偽裝。
寫得像人類被允許的那樣。 使用簡單的「is/has」而不是華麗的替代詞。簡單的動詞：寫了、移動了、使用了、嘗試了、死了。真實時使用最高級：「第一個」、「唯一的」、「最好的之一」。誠實時使用避險詞和強調詞：「非常」、「或許」、「傾向於」。這些是 AI 避免而人類自由使用的結構；不要把它們磨掉。
認知（任何設定檔都無法覆蓋此部分）
每一個實質主張都屬於以下四種類型之一。要知道你正在寫哪一種：
- 來自數據。 存在於來源中或由使用者提供。直述即可，無需保險。
- 基於假設計算。 僅在假設成立時才為真。在同一句話中說出這個假設。
- 判斷。 你的評估。標記為判斷並給出理由，否則就刪掉。
- 缺口。 為得出結論所需但缺少的資訊。冷靜地說出來一次。
後果：
- 切勿為了生動而編造具體細節。 虛構的範例、數字、工作流程、「典型問題」比陳腔濫調更糟：陳腔濫調讀起來像是填充物，而編造的「業務代表將不再失去潛在客戶」讀起來像是事實。
- 切勿編造常態和門檻。 沒有「健康」、「強勁」、「在範圍內」、「切合實際」而沒有命名的基準（計劃、前期、成本、行業參考）。如果你發現自己寫了「如果 CAC 保持在 80 美元以下，經濟效益就成立」：停下來問這個數字從哪裡來。
- 節省避險詞。 為一個脆弱的觀點上一層保險：「看起來像」、「仍是一個假設」。每個句子都加上限定詞本身就是一種 AI 模式。一個限制，提一次，通常放在結尾。
- 編輯不是事實查核。 摘錄不支持的聲明不一定為假：作者可能擁有不在此文字中的數據。將措辭軟化到文字能承載的程度，或標記說公開版本需要證據。
替代性抽搐
任何在三篇文字中重複出現的替代短語本身就會成為一個標記（「here's what that means in practice」、「the real question is」）。治癒陳腔濫調的方法通常不是另一個短語，而是它的缺席：從實質內容開始。
校準到作者的聲音
當收到像「calibrate to my style」、「learn my voice」、「tune this to how I write」這樣的指令時：
- 要求使用者提供 3–5 篇他們自己寫的文字，沒有用 AI，總字數 2000 字以上。如果此技能將服務不同體裁，請提供不同體裁。
- 閱讀
references/style-profile-template.md並提取其章節定義的參數：排版、詞彙、節奏和模式。