cnki-aigc-rewrite

When to use

用户做以下任一动作时触发：

• 提到"知网AIGC检测""AI率""红色显著""降AIGC""降AI率"
• 上传AIGC检测报告（PDF/截图）
• 贴出一段被标为红色或疑似的论文文本
• 询问"怎么改这段不像AI写的"

仅适用于中文学术论文（学位论文、期刊投稿、学术报告）。不适用于：

• 摘要/Abstract（结构化文本天然像AI，但通常不计入AI字符数）
• 文献引用密集段（"X等（2020）发现……"难以脱模板）
• 研究方法固定描述句（"采用双向固定效应模型"是规范表达）
• 非学术文本（自媒体、营销文案、小说）

核心认知：检测器抓的是什么

知网AIGC检测器不是抓"AI写的"，而是抓5种语言模式。理解这5种模式比记规则更重要：

模式1：句法节奏的可预测性 — LLM输出句长集中在20-35字（正态分布），人类写作是齐夫分布（少数特别长、少数特别短、多数中等）。改写要刻意打破均匀。

模式2：信息密度的均匀性 — LLM每段密度都差不多，人类写作有"高密度论证段"和"低密度铺陈段"。检测器跟踪段级特征值方差。

模式3：术语的句法位置固定 — LLM倾向把术语放在主语位置（"逆向技术溢出转化为创新能力"），人类更常放在话题或宾语位置（"企业把外部技术转化为创新能力"）。不动术语本身，但挪动它在句子里的角色。

模式4：连接词功能重叠 — LLM爱用"因此""从而""进而""由此"，功能高度重叠都在做因果推进。人类的连接词承担多种功能：补充（也就是说）、转述（换句话说）、强调（——）、对照（同向）。

模式5：模板段功能全等性 — 三/四项工整排比、抽象名词链、段尾元话语收束、模板化报告句、平行铺陈+末尾收束。这5个具体特征是上面5种模式的表层呈现。

工作流：根据输入长度自动切换

路线A：交互式精修（输入<800字）

用户贴一段红色显著文本进来，按以下步骤处理：

步骤1：识别高危特征 扫描这段文本，列出它命中了下面哪几个具体特征（不必全列，列最关键2-3条）：

• 三/四项工整排比（"从X看……从Y看……从Z看……" / "对A……对B……对C……" / "一方面……另一方面……" / "A以a为主；B以b为主；C以c为主"）
• 抽象名词链（"传导机制""调控变量""动态监测体系""未被纳入检验的路径仍是传导重要环节"）
• 段尾元话语（"这一结论""上述发现表明""为后续……提供了实证依据"）
• 模板化报告句（"X的研究表明""在统计推断意义上获得支持""与预期方向一致""下降至/上升至"）
• 平行铺陈+末尾收束

步骤2：执行改写动作 按下列动作改写。保留所有数字、变量名、文献编号[N]、年份、作者姓名、专业术语：

1. 拆三/四项排比：每一项换不同句式起头（描述句/判断句/动宾句/转折句各一）

   • ❌ "从产业基础来看……从人力资本来看……从投资动机来看……"
   • ✅ "中部处于工业化中期；高校与高职供给的工程技术劳动力够用；OFDI动机上又以战略资产寻求型为主"

2. 抽象名词链 → 动词短语：

   • "传导机制较为契合" → "跟……同向"
   • "在统计推断意义上获得支持" → "被样本较为充分地支持"
   • "动态监测体系" → "看看是不是还走在一起"

3. 删段尾元话语：让段落自然结束。

4. 替换LLM典型语套：

   • "研究表明" → "看到的是"/"读出的是"
   • "进一步揭示" → "再往下看是"
   • "下降至" → "跳到"
   • "一致" → "对得上"/"同向"
   • "释放/呈现" → 用具体动作替换

5. 打乱句长方差：长短句穿插，用"——""换句话说""问题是""也就是说"让节奏不均匀。不要写成短句串+连接词，那是另一种AI腔。

6. 挪动术语句法角色：原文术语在主语位置的，改写时换到宾语或话题位置。

步骤3：自检5项

输出前必须过一遍：

1. 数字、变量名、引用[N]是不是一字未动？
2. 段落里还有没有任何"X的Y的Z"三层名词嵌套？
3. 有没有两组以上"A，B，C"并列结构？
4. 段尾有没有"这一……""上述……"元话语收束？
5. 全段是否倒向口语化（找不到任何学术连接词）？保留至少2-3个学术连接词（"鉴于""因此""二者"），否则会从AI腔倒向博客腔。

任一项不通过，重写。

Done when： 输出包含改写版 + 改了哪些高危特征（1-3条最关键的）+ 未动的部分（数字/术语/引用列表）。