stop-slop系统提示词集成教程：10行代码写出AI写作去味API

stop-slop系统提示词集成教程10行代码写出AI写作去味API【免费下载链接】stop-slopA skill file for removing AI tells from prose项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/stop-slopstop-slop 是一个开源的 AI 写作去味技能文件专门清除文章里可预测的 AI 痕迹——套话开场、空泛副词、假对比结构等。本教程带你把它集成进系统提示词10 行代码就能搭出一个去AI味改写 API适合新手快速上手 stop-slop 是什么一个装进提示词的写作技能AI 写出来的东西总有一股机器味动不动Heres the thing、副词满天飞、不是X而是Y的句式反复出现。stop-slop 把去除这些痕迹的规则写成了一个标准化的技能文件教 Claude 或任何大模型识别并删掉它们。整个仓库结构非常简洁核心就四类文件 文件作用SKILL.md核心指令8 条写作规则 交付前自查清单 50 分评分表references/phrases.md要删掉的短语清单开场废话、商务黑话、副词、模糊断言references/structures.md要避免的句式二元对比、戏剧化碎片、拟人化主语、被动语态references/examples.md5 组改写前 vs 改写后对照示例更多项目背景可以看 README.md规则演进记录见 CHANGELOG.md。第一步获取 stop-slop 仓库打开终端执行下面命令把仓库克隆到本地需要 clone 时仓库地址如下git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/stop-slop克隆完成后进入目录确认 SKILL.md 存在即可。三种集成方式从简单到灵活stop-slop 的设计就是为直接贴进系统提示词而生的按使用场景有三种集成路径方式一Claude Code 技能最省事把整个 stop-slop 文件夹作为技能添加到 Claude Code之后让它写任何文案都会自动套用去味规则。方式二自定义指令适合普通用户把 SKILL.md 中 Core Rules 一节的 8 条核心规则复制粘贴到你所用 AI 工具的自定义指令 / 系统提示词设置里保存即可生效。方式三API 调用本教程重点把SKILL.md全文作为 system prompt 的内容发给大模型参考文件按需求再追加。这样任何后端程序都能获得改写能力。10行代码写出 AI 写作去味 API下面这段 Python 约 10 行核心思路是读取 SKILL.md → 塞进 system 角色 → 让用户提供待改写文本即可得到一个 AI 写作去味 API from openai import OpenAI client OpenAI() skill open(SKILL.md, encodingutf-8).read() messages [ {role: system, content: skill}, {role: user, content: 帮我改写这段文字去掉AI味\n text}, ] resp client.chat.completions.create(modelgpt-4o, messagesmessages) print(resp.choices[0].message.content)几个实用技巧按需加载参考文件token 紧张时system prompt 只放SKILL.md再在结尾加一句详细清单见下方附录然后把 references/phrases.md 拼在后面。加上评分门槛SKILL.md内置了 50 分制评分表直接性、节奏、信任感、真实感、密度各 1-10 分可在 system prompt 末尾补一句改写后按此表自评低于 35 分继续改。换任意模型OpenAI、Claude、DeepSeek 等任何支持 system 角色的模型都能跑把model参数改成对应模型名即可。它到底删掉什么规则速览SKILL.md 里的 8 条核心规则浓缩起来就是下面这些AI 味特征新手对照着理解最容易废话开场Heres the thing说白了——直接删说正事所有副词really、just、literally……一律清除二元对比不是X而是Y——直接说 Y拟人化主语决定自然浮现——写出是谁做的决定模糊断言意义重大影响深远——换成具体的影响破折号全文禁用用逗号或句号完整对照案例可以参考 references/examples.md比如这段经典改写改写前In todays fast-paced landscape, we need to lean into discomfort and navigate uncertainty with clarity. This matters because your competition isnt waiting.改写后Move faster. Your competition is.一句商务黑话堆砌被压成了 6 个词。这就是去味后的密度。交付前自查35 分及格线除了删词删句SKILL.md还提供了一张交付前检查清单和评分表可以直接写进提示词让模型自评维度自检问题直接性是在陈述还是在预告节奏长短句有变化还是像节拍器信任感尊重读者智商还是在反复解释真实感读起来像人写的吗密度还有能删的内容吗五个维度各 1-10 分总分低于 35 就必须返工。这条规则对 API 调用场景尤其有用把评分表加进 system prompt就能让模型在输出前先自我修订去味效果显著更稳。常见问题FAQQ一定要用 Python 吗A不是。任何语言只要能发 HTTP 请求到模型 API把SKILL.md内容放进 system 字段即可语言无关。Qtoken 成本会增加多少ASKILL.md约 60 行作为系统提示词一次性开销很小references/三个文件按需加载即可。Q对中文写作有效吗A有效。规则本身是语言无关的写作原则你可以在 system prompt 里补一句将规则应用于中文文本模型会映射到中文对应的 AI 套话如值得注意的是本质上上。小结三步完成集成克隆仓库拿到 SKILL.md 和 references/ 三个参考文件把SKILL.md全文放进系统提示词API 调用约 10 行代码即可加上 35 分评分门槛让模型输出前自查stop-slop 的价值在于把什么是 AI 味变成了可执行、可评分的规则。集成之后你得到的不只是一段提示词而是一套完整的内容质检流程 ✍️【免费下载链接】stop-slopA skill file for removing AI tells from prose项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/stop-slop创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考