夜雨聆风你有没有注意到，现在很多 AI 生成的文章都有种莫名其妙的相似感？
「需要指出的是」「不妨深入思考一下」「这背后的本质是……」——读完整篇，感觉像在看一篇精心拼凑的八股文，华丽但空洞，流畅但无味。
这不是个别现象。AI 写作有固定的「告密模式」（tells）——一旦你注意到了，你会发现它们无处不在。
一个开发者发现了这件事
作者 Hardik Pandya 在博客里这样写道：
「AI writing has tells. 'Here's the thing.' 'Let that sink in.' 'The uncomfortable truth is.' Once you notice them, you see them everywhere.」
于是他做了一个东西：stop-slop。
不是一个 App，不是一个独立程序，就是一个结构化的指令文件——一份 SKILL.md，专门教 AI 识别并规避这些模式化写作习惯。
项目地址：https://github.com/hardikpandya/stop-slop
目前已经有不少人在用了，GitHub 上的反响也不错。
它在管哪些东西？
项目把 AI 写作的毛病分成三层：
第一层：禁用短语
这些词和短语几乎成了 AI 写作的标配：
- 「需要指出的是」「值得注意的是」——开场废话
- 「本质上」「真正地」「简单地」——无实义的强调词
- 「本文将探讨……」——自我介绍式的元评论
- Navigate、Unpack——描述问题时的滥用词
第二层：结构模式
比短语更隐蔽的是结构习惯：
- 「不是因为 A，而是因为 B」——刻意制造对比感
- 永远举三个例子——三连举例模式
- 提问然后立刻回答——自问自答套路
- 每段结尾加一句「有力」的短句——假装深刻
第三层：句子级规范
细到句子层面的约束：
- 禁止用破折号
- 拒绝断奏式短句堆砌
- 避免「所有」「永远」「绝不」这类绝对化表达
- 强制使用主动语态，主语必须是人而不是抽象概念
三层叠加，覆盖了 AI 写作最常见的问题模式。
还有一个评分机制
除了规则约束，stop-slop 还内置了一套评分框架，对草稿从 5 个维度各打 1-10 分：
| 维度 | 说的是什么 |
|---|---|
| Directness（直接性） | 说话直不直，不绕弯子 |
| Rhythm（节奏感） | 句子读起来是否自然 |
| Trust（信任度） | 是否信任读者，不过度解释 |
| Authenticity（真实感） | 有没有真实感，还是套话堆砌 |
| Density（信息密度） | 内容充不充实，有没有干货 |
总分低于 35/50，建议返工。
这个框架挺有意思的——它不只是一张禁用清单，而是把「好文章是什么样的」这件事说清楚了：直接、自然、信任读者、真实、有信息量。
怎么用？
四种接入方式，覆盖主流场景：
Claude Code 用户：直接把 stop-slop 文件夹作为 skill 添加，模型自动加载规则——这也是最顺畅的方式，原生支持。
Claude Projects 用户：把 SKILL.md 和 references/ 下的参考文件上传到项目知识库，在对话里引用。
Cursor / 其他 AI 编辑器：把核心规则复制到 .cursorrules 或系统提示词区域，照常使用。
API 调用：构建请求时把 SKILL.md 内容作为 system prompt 传入，参考文件按需动态加载。
项目文件结构很清晰：
stop-slop/
├── SKILL.md # 核心指令，必用
├── references/
│ ├── phrases.md # 禁用短语清单
│ ├── structures.md # 需规避的结构模式
│ └── examples.md # 改写前后对比示例
├── README.md
└── LICENSEexamples.md 里有大量改写对比，对照着看最直观，建议先过一遍。
它在解决什么真问题？
说白了，AI 写作有一个根本性的倾向：讨好读者。
它会用铺垫来显得「认真负责」，用套话来显得「专业」，用反复强调来显得「重要」。结果是文字越来越像一台写作机器的输出，而不像一个人在认真说话。
stop-slop 的逻辑是反过来的——把所有讨好性的、冗余的、模板化的东西删掉，信任读者有能力自己理解，直接说事。
开源协议 MIT，可以随便用、随便改。
对写作质量有要求的人，不管是在做内容、在写文档、还是在用 AI 辅助日常写作，都值得试试。
项目地址：https://github.com/hardikpandya/stop-slop
