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从 stop-slop 到 no-ai-slop："去 AI 味"工具家族一年进化史，规则如何越长越刁

【免费下载链接】no-ai-slopRemoves 20+ patterns of AI slop from any piece of writing.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/no-ai-slop

"每个句子都要有明确的人类主语""两样东西好过三样""听起来像引言金句的句子就删掉"——如果你在 2026 年初刷过 GitHub 热榜，多半见过这样一套近乎苛刻的写作规则。它来自一个名为 stop-slop 的 Skill 文件：不调用任何模型，不写一行推理代码，仅靠一份 Markdown 就把"AI 味"拆解成了可执行、可自查的八条规则，并迅速积累了上万 Star。

一年之后，同赛道出现了 no-ai-slop：它把规则清单从 8 条扩张到 20+ 种模式，从"删掉套话"进化到"删掉套话的同时保留作者本人的声音"，甚至拿到了 ChatGPT 插件市场的入场券。本文基于两个项目的真实源码，拆解这份"反 AI 味"规则集从 8 条到 20+ 条的进化逻辑，并梳理它向代码质量、多语言写作蔓延出的整个工具家族。

一个 Skill 文件如何定义"AI 味"

stop-slop 的核心交付物只有一个SKILL.md。它把"AI 味"翻译成了八条可判定的规则：

1. 删填充短语：清嗓式开场、强调拐杖词、副词全部杀掉；
2. 打破公式化结构：二元对比、否定列举、戏剧化碎片句、修辞式设问、虚假主体；
3. 使用主动语态：每句话都要有人类主语在做事，禁止被动结构，禁止无生命物体执行人类动作；
4. 说具体的事：拒绝"影响深远"这类模糊断言，也拒绝 every / always / never 这类偷懒的极端词；
5. 把读者放进现场："你"胜过"人们"，具体细节胜过抽象概念；
6. 变换节奏：混合长短句，"两个比三个好"，段落结尾不要千篇一律；
7. 信任读者：直接陈述事实，去掉软化、解释和手把手指引；
8. 删金句：读起来像引言金句的句子，直接重写。

规则背后还挂着一张"Quick Checks"自查表：任何副词？杀掉。任何被动语态？找出行动者当主语。连续三句等长？打断一句。段落以俏皮短句收尾？换掉。整份文件没有任何程序代码，却像极了 lint 工具的规则手册——只是它的执行者是另一个大模型。

值得注意的是，这套规则的演化并未止步于"删"。社区很快把它接进了 holaOS 等 AI 系统，并围绕"规则四：Be specific"和被动语态清除做了大量二次解读——模糊断言被认为是"AI 写作最大的破绽"，因为它用抽象词替代了具体事实，恰好是文本机器最擅长的掩盖方式。

规则越长越刁：no-ai-slop 的迭代逻辑

2026 年，Peter Yang 发布 no-ai-slop 并迅速进入 GitHub 周榜视野：一周内收获 3.7K Star，随后数周连续登榜，如今仓库已积累 12.1k Star 与 833 次 Fork。它的定位一句话说清："Removes 20+ patterns of AI slop from any piece of writing."去味的同时，"without flattening your personal voice"——不把你的个人声音磨平。

对照两个项目的源码，no-ai-slop 的进化并非简单加条数，而是三层递进：

第一层：模式清单从句子级细化到词级。stop-slop 用八条宏观规则概括，no-ai-slop 在 SKILL.md 里把"填充短语"拆成了三个清单：Banned outright（delve、leverage、utilize、robust、paradigm shift、game changer……）直接列了二十多个禁词；Often-empty adverbs（just、literally、honestly、truly、fundamentally……）允许在表强调、表不确定或符合口语节奏时保留；Often-empty phrases（it's worth noting、at the end of the day、in today's world、let's dive in……）同样给出"何时可留"的例外。规则不再是一刀切的禁令，而是带豁免条件的判定标准——这正是"越刁"的第一重含义：更精确，也更复杂。

第二层：模式清单从 8 条扩展到 20+，并新增了 stop-slop 没有覆盖的维度。对比 README 的十类高频模式与 SKILL.md 的完整清单，可以看到不少新面孔：

• Faux-insight setups（"What nobody tells you"）：stop-slop 把它们归入"清嗓开场"，no-ai-slop 单独成类并给出改写示范——"The part everyone misses: distribution is the real moat" 应改成 "Distribution is the moat"；
• Colon reveals（"The best part: it learns."）：把冒号制造的虚假戏剧感单拎出来，规定冒号只用于列表、标签和引语；
• Weasel attribution（"experts agree""studies show"）：要求指明来源或删掉声明，且明确禁止模型替用户编造来源；
• Fake-profound kickers（"The future isn't coming. It's already here."）：规则甚至写明"不要把它改写成更好的比喻，直接删除"，因为保留节奏就是在保留 AI 指纹；
• 还有Summary-recap endings（In conclusion / Ultimately / Overall）、Formatting slop（标题里的 emoji、句中的装饰性加粗）、Interpretive metadiscourse（"That last part matters more than it sounds"）。

第三层：从"删"转向"编辑+保留"。这是两者最本质的分野。stop-slop 的八条规则全是减法逻辑，而 no-ai-slop 在 SKILL.md 的 Editing principles 里写了 16 条原则，开宗明义第一条就是"保留作者的真实声音"：编辑前先识别作者词汇、节奏、直率程度、幽默感和游离段落，这些个人特质要原样保留。它甚至规定"不做最小有效编辑"——"Leave strong human sentences alone"，粗糙但有真声音的草稿，改完仍应是同一个人写的。

最能体现这条哲学的是 em dash 的处置差异：stop-slop 的规则六是"不用任何 em dash"；no-ai-slop 则写成"短文本一个都不用，长文可用 1-2 个，前提是明显优于逗号、句号或括号，并清除成串的装饰性破折号"。从绝对禁令到条件判断，规则的"刁钻"从"对不对"升级成了"该不该"。

而这一切约束最终落在 eval.md 这份自检清单上：编辑完成后，模型必须逐条回答 pass/fail——是否捏造了事实、是否把人的个性句子也改平了、是否保留了口语化的破碎句、结尾是否落在了具体事实上。规则集由此闭环：定义模式、给出改写示范、再用自检清单约束执行。

从纯文本到可分发插件：工程化的最后一公里

如果说 stop-slop 是"一个 Skill 文件打天下"，no-ai-slop 则把去味技能做成了标准化的可分发产物。仓库结构本身就是一份清单：

• skills/no-ai-slop/SKILL.md：编辑规则与工作流；
• skills/no-ai-slop/eval.md：编辑自检清单；
• .codex-plugin/plugin.json：ChatGPT / Codex 插件元数据，版本 1.0.6，声明了 Edit / Detect / Preserve voice 三项能力；
• scripts/build_plugin.py：一个纯标准库的打包脚本，校验 manifest 必填字段、starter prompt 长度，打包后逐字节比对SKILL.md与eval.md是否与源文件一致，再校验 ZIP 合法性；
• agents/openai.yaml 与 plugin-submission.md：面向智能体与插件市场的入口配置及正/负测试用例。

其中 plugin-submission.md 透露了产品思路：作者本人用这个 Skill 处理写作流程中间 50% 的内容——初稿自己写，终稿自己改，Skill 只负责中段的语法、拼写与清晰度。负向测试用例则明确写死三条底线：不回答写作之外的事实问题、不猜测文章是否 AI 生成（"AI 检测器是在猜，具名模式才是可核对的证据"）、不替用户编造事实与来源。

去味工具由此从"提示词"进化为"插件"：无外部服务器、无账号、无数据采集（见 PRIVACY.md），安装方式一行命令——"Install the /no-ai-slop skill globally"，或用npx skills add全局注册。而配图 assets/no-ai-slop.png 则作为插件 logo 被 .codex-plugin/plugin.json 与打包脚本共同引用。

家族版图：去味从文本蔓延到代码与多语言

stop-slop 引爆的远不止写作赛道。围绕"反 slop"这一主题，一年间长出了一整个工具家族：

代码质量方向。静态分析工具把"反 AI 味"落地为可自动执行的规则：anti-slop 一类项目基于 Rust 的 Oxlint 拦截 AI 低质量代码——拒绝链式断言、unknown 泛滥、无注释的强制转换；AI-SLOP-Detector 则面向"空函数、假文档、膨胀注释"做 AST 级检测；Continue 工具链内置 Anti-Slop 检查，在临时 worktree 中基于 diff 范围识别 10 种 AI 代码坏味道，坚持"移除仪式感，保留功能性"。

设计方向。Hallmark 把 slop test 做成落地页门禁，用 60+ 项检查校验 AI 生成页面的结构多样性；taste-skill 则以"给 AI 好品味"为目标，阻止 agent 产出千篇一律的平庸界面。

多语言方向。stop-slop 的规则被大量翻译和本土化：stop-slop-zh 面向中文写作，专拆排比三件套、去名词化、换抽象主语为具体细节；stop-slop-cn 针对"大模型套话空话"；日语、韩语、法语也都有对应的 stop-slop 变体。多语言分叉的出现，说明"AI 味"并非英语独有现象——每一种语言里，模型都有自己的口头禅、套路句式和假深度收尾。

回看这一年，从 stop-slop 的八条禁令到 no-ai-slop 的 20+ 模式与"保留声音"编辑哲学，再到代码 lint、设计门禁、多语言本土化，"反 slop"完成了一次标准答案的扩散。规则的变长变刁不是文字游戏，而是对"AI 生成指纹"这件事的认知深化：先能识别，再敢删减，最后懂得在删除与保留之间做判断——真正难的不是把文字改得像人写的，而是改完之后它还像你写的。

【免费下载链接】no-ai-slopRemoves 20+ patterns of AI slop from any piece of writing.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/no-ai-slop