让AI写作“隐身”的专业级叙事修复工具：sepia不只是改词，而是重建故事骨架

你是否曾为AI生成的小说读起来“太工整”而皱眉？是否在写技术文档时发现AI总爱用“值得一提的是”“综上所述”这类模板化表达？sepia不是又一个同义词替换器——它直击AI写作最顽固的“指纹”：叙事结构失衡、因果链过密、情感单薄、时间线僵直、缺乏真实世界锚点。基于对6万余篇人类与前沿大模型小说的实证研究（arXiv:2604.03136），sepia首创三重穿透式修复协议，在“架构层→话语流→表层风格”逐级干预，真正让AI文字回归人类作者的呼吸节奏与思维褶皱。

核心功能

• 小说叙事架构修复：自动识别并弱化AI典型缺陷——如主题被叙述者直接点明、情节因果过于严丝合缝、情绪仅表现为生理反应（“心跳加速”）、回避现实地名/品牌/年代细节。修复后的故事保留原始设定，但人物关系更松散自然，关键揭示延后出现，多模态情绪（行为+语言+环境暗示）同步呈现。
• 专业文档场景化校准：针对不同技术写作场景提供精准规则引擎——PR回复强制“答案前置+文件行号引用”，发布说明必须按“用户影响→对应产物→无营销话术”顺序组织，事故复盘禁用“人因”归责但要求标注具体时间戳与未验证路径，工单标题必须是可验收的结果描述而非任务动作。
• 四阶渐进式操作模式：支持write（从零生成符合规范的新文本）、review（仅输出28项诊断指标+AI指纹分值，不修改原文）、refactor（最小改动量编辑，如调整段落逻辑衔接词、拆分过长因果句）、recreate（抛弃原文句式，仅依据核心事实与意图重写，保留原意但彻底重构表达）。
• 跨平台统一技能协议：作为标准Agent Skills兼容技能，通过skills.sh CLI可在77+支持该协议的AI代理中一键安装；对Claude Code、Codex、Grok Build、Antigravity四大平台更提供深度集成插件，命令语法原生适配（如Claude中输入/sepia-write即触发）。
• 模型指纹自适应修正：内置Claude/GPT/Gemini/DeepSeek/Kimi五大模型的“特征偏差库”，例如自动抑制GPT系模型的过度总结倾向、约束Claude对抽象概念的冗余阐释、校正Gemini在技术文档中滥用被动语态的习惯。
• 专业领域轻量规则覆盖：所有文档类型共享同一套基础检查清单，仅通过极简YAML规则文件扩展领域特性——Release Notes强调“用户视角优先”，Postmortems强制“机制归因+行动项Owner署名”，技术文章则要求“开篇直指问题+至少一个真实失败案例+明确立场判断”。
• 语音/风格技能叠加接口：自v0.4.0起开放组合式扩展能力，允许将sepia作为底层叙事骨架，再叠加特定语音风格（如“技术布道者口吻”或“科幻杂志编辑腔调”）技能，实现“结构可信+表达独特”的双重目标。

技术亮点

• 三层穿透式修复架构：突破传统“表面风格优化”局限，首层聚焦叙事建筑学（theme exposition, causal looseness, revelation timing），二层优化话语动力学（段落问答模板破除、中段节奏塌陷修复），三层才处理词汇/句法/语域等经典层面，每层修复均基于StoryScope论文实证数据驱动。
• 单一技能源，多平台原生交付：全项目仅维护一份权威SKILL.md技能定义文档，无任何平台分支。Claude/Codex/Grok/Antigravity的插件包均由同一构建流水线生成，经官方环境安装验证，杜绝“README写着支持，实际报错”的常见陷阱。
• 人类分布校准原则：拒绝简单反转AI特征（如“AI爱总结→就禁止总结”），而是将人类写作样本的统计分布设为黄金标准——例如人类小说中主题解释占比约12%，sepia会将AI生成文本的主题直述密度动态校准至10%–15%区间，保留合理创作弹性。
• 诊断即服务设计：review操作输出30维可解释指标（含“叙事留白度”“因果链刚性值”“现实锚点密度”等独创维度），每个指标附带人类写作基准范围与当前偏离值，让作者清晰知道“哪里像AI”而非笼统提示“不够自然”。

适合哪些人用

主要面向两类高价值用户：

技术创作者：需要高频产出PR评论、故障复盘、产品发布公告的工程师。例如某云服务商SRE团队用/sepia-review扫描本周12份事故报告，发现8份存在“归因模糊”（如“系统不稳定”未指明具体组件）和“行动项缺失Owner”问题，批量修正后复盘质量获CTO邮件表扬；另一家AI初创公司用$sepia-recreate重写技术博客，将原本“本模型采用XX架构…”的AI腔，转为“我们试了三种方案，最终放弃A因…B在压测中崩溃…C虽慢但稳定，所以选它——附真实QPS对比图”。

严肃小说作者：使用Claude Code辅助构思但苦于生成内容“像大纲不像小说”的创作者。一位连载科幻作家反馈：启用sepia后，AI生成的章节初稿经/sepia-refactor处理，人物对话中插入了符合其职业背景的行业黑话碎片，关键伏笔从第3段提前到第12段，且新增了两处真实航天器型号引用，编辑审阅时误以为是作者亲自打磨数日的成果。

快速上手

若已安装Skills CLI（支持77+ Agent）：

skills install https://github.com/Nanako0129/sepia

在支持平台中直接调用（以Claude Code为例）：

• 新建符合规范的技术文档：/sepia-write release-notes v2.3
• 诊断现有小说片段：/sepia-review 粘贴文本后回车
• 最小化润色PR回复：/sepia-refactor 后粘贴原文

注意：各平台命令前缀不同（Codex用$sepia-*，Grok/Antigravity同Claude），详见项目README操作对照表。

同类对比 / 注意事项

• vs 传统“去AI化”工具：Hemingway、Quillbot等仅作用于第三层（表面风格），sepia则从第一层叙事基因切入，实测对AI小说检测准确率提升32%（93.2%→95.5%），且修复后文本仍保持作者原始创意密度。
• vs Prompt Engineering方案：无需反复调试复杂提示词，sepia将全部研究结论封装为可执行技能，避免“每次换模型都要重写prompt”的运维负担。
• 重要提醒：sepia不提供独立GUI或Web界面，必须嵌入支持Agent Skills协议的AI客户端；目前暂未适配Llama.cpp本地部署场景；对非英语母语文本的支持处于实验阶段（中文需配合Claude 3.5等强推理模型效果更佳）。

项目信息

编程语言：未知（基于Agent Skills协议，跨语言运行）｜ Star 数：1343｜ 开源协议：MIT｜ GitHub 项目地址

如果你厌倦了在“AI痕迹”和“人工重写”之间做耗时耗力的二选一，sepia提供了第三条路：用学术实证支撑的结构化干预，让AI真正成为你叙事思维的延伸，而非需要不断擦除的干扰项。