Sepia

这是什么？适合谁？

Sepia（Nanako0129/sepia）是一个De-AI 写作 Skill：把「AI 味」文本改写成自然人声，基于 StoryScope（arXiv:2604.03136），覆盖小说叙事修复与专业散文场景。

核心价值：解决「AI 生成文本一眼假」的痛点——把机器腔改写成自然的人声，支持 Claude Code / Codex / Grok Build / Antigravity，且有论文方法论背书。

适合人群：

• 用 AI 写稿但嫌「AI 味」重的创作者
• 做小说/散文润色的写作者
• 追求文本自然度的内容团队

使用前提：Claude Code / Codex / Grok Build / Antigravity 之一；有需要去 AI 味的文本。

准备工作

1. Agent 环境：Claude Code / Codex / Grok Build / Antigravity。
2. 安装：作为 Skill 安装。
3. 待改写文本：准备要去的「AI 味」文本。
4. 成本：MIT 开源免费；Agent 调用按模型计费。
5. 时间预算：安装 + 第一次改写约 10 分钟。

快速上手（3 步）

第一步：安装 Skill

git clone https://github.com/Nanako0129/sepia ~/.claude/skills/sepia

第二步：了解改写规则

阅读其「去 AI 味」的改写原则与论文要点。

第三步：改写文本

把 AI 味文本交给它，得到自然人声版本。

成功判定：把一段明显 AI 味的文本改写成读起来像人写的自然表达。

初级用法

去 AI 味

识别并消除机器腔表达。

叙事修复

针对小说叙事的连贯与自然度修复。

专业散文

面向专业散文场景改写。

高级玩法

风格保留

在去 AI 味的同时保留作者风格。

多体裁改写

小说/散文/文案等不同体裁适配。

批量润色

对多篇文本批量去 AI 味。

小技巧

1. 先定位 AI 味来源：套话、堆砌、句式单一。
2. 改写后通读：自然与否最终靠人判断。
3. 保留事实与信息：去味不等于改内容。
4. 多体裁分开处理：散文与小说策略不同。
5. 保留原稿对比：便于评估改写效果。

常见踩坑

踩坑 1：改写过度

• 现象：把人味也去掉了、内容失真。
• 原因：规则过强，牺牲了信息与风格。
• 解决：改写后人工核对事实与重点。

踩坑 2：风格丢失

• 现象：改写后不像原作者了。
• 原因：去 AI 味与保留风格未平衡。
• 解决：明确要求保留作者风格。

踩坑 3：Agent 兼容问题

• 现象：部分环境装不上。
• 原因：不同 Agent 的 Skill 机制差异。
• 解决：按 README 选择支持的 Agent。

踩坑 4：效果主观

• 现象：不同人对「自然」判断不同。
• 原因：文本自然度是主观标准。
• 解决：多找几个读者做盲测。

踩坑 5：项目较新

• 现象：规则仍在迭代。
• 原因：项目 2026-08 创建。
• 解决：关注更新。

常见问题 FAQ

Q1: 基于什么方法论？

A: 基于 StoryScope（arXiv:2604.03136），具体见仓库。

Q2: 支持哪些 Agent？

A: Claude Code / Codex / Grok Build / Antigravity，见 README。

Q3: 免费吗？

A: MIT 开源免费；Agent 调用按模型计费。

Q4: 能彻底去掉 AI 味吗？

A: 能显著改善，但「自然」是主观标准，需人工把关。

Q5: 会改动事实内容吗？

A: 设计目标是改写表达、保留信息，仍需人工核对。

进阶学习建议

掌握基础后，建议深入：

1. 阅读 StoryScope 论文，理解其去 AI 味的方法论。
2. 为自有文体定制改写规则，提升针对性。
3. 把去 AI 味环节接进内容生产流水线。

参考链接

• 官方仓库

最后更新：2026-08-29 · 作者：MagicNetWorld · 基于公开资料整理，关键数据经 GitHub API 独立实测核验，AI 辅助生成