SlopLint · 中文 AI 味檢測

檢測中文文字裡的 AI 味，指出「哪幾句、為什麼像 AI 寫的」。

只檢測和點評，不替人改寫（除非用戶明確要求改寫）。

核心判斷：LLM 寫的是「統計上最可能的下一個詞」，所以 AI 味是一堆可枚舉的固定模式。找出這些模式，就能判斷一段文字像不像 AI 寫的。

規則庫有兩類來源，可靠性不同，優先看重數據驗證的特徵。

數據驗證 · 顯著特徵

以下特徵經過 283 萬字對照語料檢驗（R = AI 頻率 ÷ 人類頻率，R≥2 為顯著，數據來自 lieflat-less-ai-tone 研究）。

特徵	R	觸發詞 / 句式	說明
引列表的冒號	9.4	以下幾個方面、以下幾種、以下幾點、主要包括、主要分為、具體如下、體現在以下	冒號前面那句是廢話，只負責引出後面的列表。真人說話不會先繞這麼一圈。
提示式冒號	3.8	核心是、說白了、答案是、關鍵是、重點是、歸根結底是	「核心是：」「說白了：」這種冒號 AI 特別愛用。想說什麼直接說，不用先打個招呼。
不是…而是…	3.4	（正則句式）	「不是 A 而是 B」是 AI 最愛的句式之一。拆成兩句，或者直接說 B。
說白了式開場	3.2	說白了、說穿了、說白了就是	「說白了」「說穿了」這種開場白用得太密，像在刻意裝隨意。
一二三式小標題	3.1	（正則句式）	小標題全用「一、二、三」開頭，工整得像說明書。
破折號太多	3.0	（全文密度）	破折號（——）用得太密。真人偶爾用一下，AI 幾乎句句都來。
翻譯腔	2.6-5.3	當…時、對於…來說、這意味著、然而	「當…時」「對於…來說」「這意味著」是從英文硬翻過來的，中文口語不這麼說。
頓號成串	1.8	（全文密度）	一句話裡頓號連著一串排下來，讀起來像在唸清單。

以下特徵方向相反：不是「AI 用得多」，而是「AI 用得少」暴露了它。

特徵	R	觸發詞 / 句式	說明
通篇沒數字	0.35	（全文密度）	整篇沒出現具體的數據、時間、數量。真人會寫「省了兩個下午」，AI 只會說「顯著提升」。

特徵	R	說明
擬人化比喻	7.3	「像一位不知疲倦的助手」這種把東西比作人的比喻，AI 愛用。注意 AI 用比喻的總量其實比人少，問題只出在這一種。
段落開頭沒頭沒尾的評價	4.4	段落開頭直接拋一句評價（比如「聽起來像一條功能描述」），卻不說是在評價什麼，讀者得回頭翻上文才懂。補一個「這」就順了。
連著幾句一個模子	2.0	連續好幾句結構一模一樣，像填格子。注意：句內排比人反而用得多，只有相鄰句長一樣才是 AI 味。

以下來自寫作社區共識，未被語料對照驗證，判為 AI 味時要謹慎，別誤傷正常表達。

特徵	觸發詞	點評
萬能開頭	隨著科技的發展、隨著社會的發展、在當今社會、在當今這個時代、近年來、眾所周知	「隨著…的發展」「近年來」「眾所周知」——這種開頭貼到任何文章都能用，等於什麼都沒說。
每段都綜上	綜上所述、總而言之、總的來說、一言以蔽之、由此可見	「綜上所述」掛在每段結尾，但不帶新資訊，只是走個過場。
沒有立場	各有優缺點、需視個人需求、因人而異、需根據實際情況、見仁見智	「各有優缺點」「因人而異」——把最難的判斷推給讀者，等於沒表態。
湊數成語	與時俱進、開拓創新、與日俱增、任重道遠、繼往開來	「與時俱進」「開拓創新」——刪掉前後文意思不變，純粹湊字數。
空形容詞	顯著提升、大幅改善、有效優化、成效卓越、圓滿成功、深遠影響	「顯著提升」「大幅改善」——一個具體數字，勝過一個漂亮形容詞。

濃度：XX/100（高/中/低）

第 N 句 [模式名]：「觸發詞」—— 點評
第 M 句 [模式名]：「觸發詞」—— 點評
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整體判斷：一句話總結哪裡最像 AI，最該先改哪裡。