ai-writing-detector
О программе
Этот навык обнаруживает паттерны текста, созданного ИИ, без переписывания контента, используя оригинальные правила Avoid AI Writing. Он обеспечивает детерминированное локальное обнаружение, когда хост может выполнять Node.js. Навык принимает входящие запросы от маршрутизатора avoid-ai-writing-router для задач только обнаружения или этапов аудита.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add conorbronsdon/avoid-ai-writing -a claude-code/plugin add https://github.com/conorbronsdon/avoid-ai-writinggit clone https://github.com/conorbronsdon/avoid-ai-writing.git ~/.claude/skills/ai-writing-detectorСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
AI Writing Detector
Run a detect-only review using the original Avoid AI Writing rules. Never rewrite unless the user changes the request.
Authority
The canonical rulebook is ../avoid-ai-writing/SKILL.md. Its cautions about false positives, context, protected material, and authorship claims apply here.
For cross-Skill work, follow ../avoid-ai-writing-router/references/handoff-contract.md and the typed edges in ../avoid-ai-writing-router/references/skill-graph.json.
Connection contract
Incoming
Accept detector work from:
avoid-ai-writing-routerviaROUTEfor detect-only requests, the audit stage of a multi-stage request, or fresh signal collection after another terminal stage returns control to the router.preservation-verifiervia boundedRECHECKonly when convergence or residual auditing was part of the request.
Do not accept a direct handoff from false-positive-reviewer. That Skill is terminal in the graph and must return control to avoid-ai-writing-router when fresh signal collection is needed. This prevents a reviewer-detector cycle.
Carry forward the existing context_mode, protected constraints, pass state, and risk flags. Do not reset them.
Produce
Update the handoff envelope with:
execution_evidence.detector:executedonly if the bundled detector actually ran, otherwisemodel_only.detector_summary.scoreandlabelonly when produced by executed detector code.detector_summary.issue_typesfrom actual findings.- any
consequential_authorship_claimrisk flag observed in the user's request.
Outgoing
FEEDfindings tovoice-preserving-rewriteronly when the user also requested returned-text rewriting.FEEDfindings tofile-edit-in-placeonly when the user explicitly requested mutation of a named file.ESCALATEtofalse-positive-reviewerwhen the user asks what the findings can establish about authorship or another consequential conclusion.- Otherwise stop after the detect-only result.
Detector findings are evidence inputs. They are not mandatory edit instructions and they never authorize a mutation.
AI-engineering evidence lens
Apply the agency-ai-engineer lens encoded in ../avoid-ai-writing-router/references/agency-role-lenses.md:
- keep deterministic output separate from model-only observations,
- preserve the selected context mode through downstream handoffs,
- treat score and label as signals rather than ground truth,
- consider false positives and genre/register effects,
- never convert pattern detection into an authorship classifier claim.
Preferred path
When the current host can execute Node safely:
- Pass the supplied text to
scripts/detect.js. - Use
--context technicalfor code-adjacent or technical prose when appropriate. Otherwise usegeneral. - Report the detector's score, label, issue types, severity, matched text, and suggestions.
- Separate deterministic findings from editorial observations that only exist in the full rulebook.
- Never claim execution unless the command actually ran.
Example:
printf '%s' "$TEXT" | node scripts/detect.js --context general
For a file:
node scripts/detect.js --file path/to/draft.md --context general
If Node or shell execution is unavailable, perform the detect-only workflow from the canonical avoid-ai-writing Skill and explicitly say the deterministic detector was not run.
Stop conditions
Stop here when the request is detect-only. Do not continue into rewrite, file mutation, or interpretation merely because those Skills are available.
A residual RECHECK may run once. Respect the canonical two-pass limit and the graph's loop policy.
Output
Return the overall label and score when executed, detected patterns grouped by severity, a short contextual assessment of clear issues versus plausible false positives, execution status, and no rewritten version unless control has explicitly passed to a rewrite owner.
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill ai-writing-detector?
ai-writing-detector — это Claude Skill от conorbronsdon. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с ai-writing-detector, без дополнительных запросов.
Как установить ai-writing-detector?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте ai-writing-detector в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится ai-writing-detector?
ai-writing-detector относится к категории Другое.
Можно ли использовать ai-writing-detector бесплатно?
Да. ai-writing-detector размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.
Похожие навыки
LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
Этот навык Клода анализирует рынки спортивных ставок, включая форы, тоталы и ставки на игроков, изучая исторические тенденции и ситуационную статистику для выявления валуйных ставок. Он предоставляет структурированный вывод в формате markdown с практическими рекомендациями в образовательных целях. Разработчикам следует использовать его для инструментов анализа спортивных ставок, учитывая, что он предназначен исключительно для развлечения и обучения.
Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
