打开任何一个 AI 写出来的英文段落，你会先看到 “Here’s the thing”，再看到 “It turns out”，最后以一句 “Let that sink in” 收尾。想治这个毛病的人里，最有名的一个仓库叫 stop-slop：17,151 颗星，skills CLI 记录过 14.4 万次安装。它的最后一条提交停在 182 天前，35 条 PR 只合并过 2 条，两条都在仓库上线后的头三天。
我把它整条规则集拆开逐条跑了一遍，还照它的文字规则写了个机械检查器。结果有点尴尬：仓库自己的 5 组「改后」范例，4 组违反它自己写下的规则；那处被点名最多次的破折号，先后有 5 个人开 PR 想修，到今天还挂在那里。
16KB 纯文本，0 个可执行文件
stop-slop 全部内容就是 8 个文件、16,344 字节，没有脚本、没有测试、没有 CI，也没有一个 release。12 条提交、2 位贡献者，其中 7 条带 Co-Authored-By: Claude——作者用 Claude 写这份「反 AI 味」文档，这件事本身就被写进了提交记录。
| 文件 | 内容 | 条目数 |
|---|---|---|
| SKILL.md | 8 条核心规则 + 12 条交付前 Quick Checks + 5 维评分（低于 35/50 就重写） | 25 |
| references/phrases.md | 英文短语黑名单：清嗓子开场、强调废词、商务黑话、副词、元评论、含糊断言 | 65 |
| references/structures.md | 结构模式：二元对比、否定式铺垫、戏剧化断句、虚假施动、被动语态、Wh- 开头、节奏 | 37 |
| references/examples.md | 5 组改前/改后对照 | 5 |
核心反直觉点只有一个：它不要求你写短，要求你删掉仪式感。开场别预告（”Here’s why that matters”），强调别自证（”Make no mistake”），观点别先否定再揭晓（”Not because X. Because Y.”），没有生命的词别当主语（”the decision emerges” 要改成「某个人做了决定」）。
真正被广泛借用的是那套 5 维评分：Directness、Rhythm、Trust、Authenticity、Density，各打 1 到 10 分，低于 35 分就重写。它把「感觉有点 AI 味」变成了一次要落笔打分的判断，这是这个仓库最值钱的 20 行。
实测：它的改后范例自己违规
仓库里没有任何可执行代码，所以我按它的文字规则写了一个检查器，实现 65 条短语黑名单、副词表、破折号、懒极端词、Wh- 开头、短句连排，然后拿四类语料来跑。先看它自己的招牌——那 5 组「改后」范例：
| 范例「改后」原文 | 被我检查器命中的规则 |
|---|---|
| Building products is hard. Technology is manageable. People aren’t. | 三句连续短句，structures.md 禁止的 staccato |
| Teams struggle with alignment. Nobody admits confusion. | nobody 在懒极端词黑名单里 |
| Move faster. Your competition is. | 机器 0 命中，但仓库 issue #42 指出它把因果连接词一起删了 |
| Speed, quality, cost—pick two. | 破折号，而 structures.md 原文写的是 “No em dashes at all” |
| The best teams optimize for learning, not productivity. | 尾否定句式，与它禁止的 “not X, it’s Y” 同族 |
第 4 条是整件事的缩影：一个专门演示「去掉 AI 痕迹」的范例，本身带着一个被明令禁止的破折号，而且是改稿时新加的——原文 “Speed. Quality. Cost. You can only pick two.” 里没有破折号。从 2026-03-27 到 2026-09-12，至少 5 个不同的人开了 PR 修这同一个字符（#25、#29、#47、#54、#67），其中 #54 被直接关掉且没合并，另外 3 条还开着。issue #14 早在 4 月就写过：「你们的范例不遵守这个 skill 的规则」。
README 也没躲过去。宣传语 “AI writing has patterns. Predictable phrases, structures, rhythms.” 正好是结构文档里点名的「戏剧化断句 + 三项并列」，结尾 “Use freely, share widely” 连用两个副词。PR #47 一条一条列了出来，附带另外 3 处文档违规，没合并。
规则不是检测器，是风格约束
第二个实测更值得说。我把同一套规则拿去跑人类写的文本，对照作者的文档：
| 语料 | 字符数 | 机械命中 | 每千字 |
|---|---|---|---|
| stop-slop 官方文档（Claude 共同作者） | 4,174 | 8 | 1.9 |
| Paul Graham 随笔（人类） | 20,000 | 145 | 7.25 |
| 《傲慢与偏见》开篇（人类，1813） | 20,000 | 97 | 4.85 |
| The Elements of Style（人类，1918） | 20,000 | 100 | 5.00 |
| 本站中文稿 6 篇 | 24,620 | 69 | 2.80 |
同一套尺子，扫当代最好的英文随笔，命中密度是作者自己文档的 3.8 倍。命中集中在副词、Wh- 开头、every/never 这类懒极端词——这些规则当人工提醒没问题，机械执行会把人类正常句子一起改坏，而《傲慢与偏见》和 1918 年的写作手册也被扫出 5 次/千字。
结论是：这套规则优化的是风格一致性，不是「像不像 AI」。它好用，恰恰因为它是一份给人看的清单，而不是一个能自动化跑的判据。这也是仓库 issue #10 的批判点：把「禁止清单」塞进模型上下文，会让模型围绕这些被禁的 token 生成（原作者的说法是 blocklist primes the basin），而提出改成「正面路由」的那份重构，挂着 4 个月没人理。
中文用户还要多一层：65 条短语、15 个副词、6 个懒极端词、7 个 Wh- 开头，全是英文字符串。用它扫 6 篇中文稿（24,620 字），唯一稳定命中的是破折号，而中文的「——」本来就是合法标点，照规则执行等于删标点。中文移植版 VincentOld/stop-slop-zh 至今 81 星、skills CLI 装过 21 次，建库当天之后再没更新。
顺手验了一个流传的说法：issue #46 报 npx skills add hardikpandya/stop-slop 只装 SKILL.md、丢掉 references。我用 CLI 1.5.26 实测，7 个文件全部装到位，这条复现不了——但 issue 还开着，没人关。
同类对比：它是坐标系，不是终点
| 项目 | 星数 | skills CLI 安装 | 与 stop-slop 的关系 |
|---|---|---|---|
| stop-slop | 17,151 | 14.4K | 英文圈最全的 AI 陈词表 |
| blader/humanizer | 48,133 | 6.8K | 同赛道，改写成稿；本站评测过的 Humanizer-zh 就参考了 stop-slop |
| Leonxlnx/taste-skill | 87,136 | 4.1M | 管前端审美，不碰文字 |
| hexiecs/talk-normal | 1,841 | 74 | 后来者，纯规则 |
| eric-tramel/slop-guard | 164 | 1 | 真的做成了检查器 |
issue #51 直接把 8 个同类仓库列出来问「你和它们有什么不一样」，至今 0 回复。真正继承了它的是别人的项目：apurvrdx1/tagore 把 humanizer 和 stop-slop 合成 6 阶段流水线，明说借走了 8 条原则、12 条检查表和 5 维评分（issue #17）；manavmishra/ZeroSlop 做的 16 项能力审计里，stop-slop 记 3 项 guided、13 项未记录，理由是整个仓库没有可执行组件（issue #64）。
最能说明它位置的还有另一个数字：仓库 182 天没有提交，最近 48 小时里仍然新增 91 颗星、9 次 fork，约合每天 45 颗。
值得抄三样，不值得指望三样
我的判断：把它当一份拿来读的清单，别当工具装。
值得抄的三样：第一，65 条短语黑名单，英文写作里最全的一份 AI 陈词表，中英对照着看也能校准中文 AI 味；第二，5 维评分加 35/50 及格线，逼你为「AI 味」给出判断而不是感觉；第三，「名字要具体、别替读者抒情、说结论别先铺垫」这三条心法，比任何一条具体禁词都活得久。
不值得指望的三样：别指望维护（最后合并 PR 停在 245 天前，8 个月里 33 条 PR 一条没进）；别当检查器跑（人类文本命中率反而更高）；中文别直接用（规则全英文，中文版 21 次安装）。
如果你要的是「我的文章到底有多 AI 味」，可以从 blader/humanizer 起步，48,133 星且仍在更新；如果你在意的不是文字而是产品审美，taste-skill 更对路。stop-slop 的价值在它被人抄走的那部分——规则表、评分尺、心法，这些已经活在了别人的仓库里。
关注 AI 商业快讯，每天一篇 AI 热点深度解读。
相关阅读：
本文数据于 2026-09-15 抓取：星数、fork、提交与 PR 合并状态来自 GitHub API；skills CLI 安装量来自 skills.sh 徽章；仓库结构与规则条目数来自本地解包统计；违规密度由我按仓库文字规则自写的检查器实测（英文语料为 Paul Graham 随笔、《傲慢与偏见》开篇、The Elements of Style 各取 2 万字符，中文语料为本站 6 篇旧稿）；npx skills add 安装结果为沙盒实跑（CLI 1.5.26）。检查器是我对规则的实现，非官方工具，命中数含规则机械化的误差。
