sepia 是一套从叙事架构层下手去 AI 味的 Agent Skill：调整措辞之前先修复叙事架构。常规去 AI 工具大多只在字词和句法上打转，但研究表明，分类器仅凭叙事结构特征检测 AI 小说的准确率就达到 93% 以上，即使人类编辑改写了表层风格，检测率也只轻微下降——影响检测的特征都留在架构层：叙述者直接解释主题、因果关系过于工整的单线情节、情绪只靠身体感受呈现、没有现实世界参照、读者缺席、时间全程线性。
小说写作采用三 pass 流程：叙事架构（避免直接解释主题、松开因果链、把揭露往后放、稀疏角色网络、点名真实事物）、篇章推进（去除段落—问题序列模板、改善中段节奏松散）、措辞风格（多数 humanizer 处理的层：陈词滥调、句法模板、语域）。另附 30 项特征的诊断标准，以及按模型分层的指纹（Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi）。专业文档各有精简规则：发布说明用户影响前置、PR 回复先给答案并引用 file:line、事故复盘不追究个人深入分析机制等。
核心原则是以人类分布为校准基准，而不是直接反转 AI 分布——把每条规则都用上的故事反而会形成新的特征指纹，所以每篇只挑 3-5 种手法，给文本留余地。四种操作：write、review（仅诊断不改）、refactor（最小改动）、recreate（整篇重写）。支持 Claude Code、Codex、Grok Build、Antigravity 原生插件包，Skills CLI 一条命令装到 77+ 款 agent。中文文本会加载基于 HC3 语料库校准的 zh.md。
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