你有没有这种经历：看一篇文章，前三行就在心里确认——"这是 AI 写的"。说不出具体哪不对，但就是不对。
最近冒出来一个叫 Stop-Slop 的 GitHub 项目，三天冲上 7.8k stars，现在已经快到 9k 了。简单说是做了一个 Skill 文件，专门教 Claude 怎么识别并干掉自己"一眼 AI"的写作习惯。
有意思的地方是它不依赖任何框架，就是个纯 Markdown 文件，750 行的规则清单。直接塞进 Claude 的 system prompt 或者 Projects 知识库就能用。
是什么
Stop-Slop 是一套规则集，精确告诉你 AI 写文章时哪些词不能用、哪些句式要避开、哪些套路太刻意。比市面上那些「写得更自然一些」的空洞建议具体得多。
它把问题分成三层：
禁用短语。 "Here's the thing"（我跟你说）、"Let that sink in"（琢磨琢磨）、所有副词（really、just、literally）、"navigate challenges"（应对挑战）这类清嗓式开场和商业行话，直接拉黑。
结构套路。 "Not X, but Y"（不是A而是B）这类对比句式、戏剧性断句、修辞设问、被动语态——这些结构上的 AI 味也要去掉。
句式规则。 禁止 Wh-开头问句、禁止 em dash（破折号）、禁止连续等长句、不准用 every/always/never 这种极端词。写着写着就不像人类了。
还带一个评分系统：从直接性、节奏、信任感、真实感和密度五个维度打分，满分 50。低于 35 分说明 AI 味太重，需要重来。
核心优势
轻量到离谱。 整个项目 25KB，全是 Markdown。没有依赖、没有安装、没有 CLI。复制粘贴就能用。
规则具体，不是鸡汤。 别的去 AI 味指南说「写得更自然一些」，Stop-Slop 直接说：删掉所有副词、破折号不要超过一个、Wh-问句全杀。你按规矩做完，效果马上能看出来。
有评分有示例。 五个维度各打各的分，比一句「你这段不好」有用多了。还有 5 组改写前/后对比，能直观看到改了之后什么效果。
MIT 协议。 你能拿它做任何事——整合到自己项目里、改成中文版、做成浏览器插件。社区已经有人做了日语版、中文版也在路上。
即插即用。 Claude Code 放进去当 skill，Claude Projects 丢进知识库，API 调用塞进 system prompt，三分钟搞定。
安装使用
最简单的用法——直接复制规则文本到 Claude 的 Custom Instructions：
打开 Claude
Settings → Custom Instructions
把 SKILL.md 内容粘贴进去
完事
Claude Projects 用户，把整套 stop-slop 文件夹上传到 Project Knowledge 就行。以后 Claude 写的每段文字都会先过一遍规则检查再输出。
不是没有槽点
只支持英文。 规则、短语、示例全是英文。想做中文版得自己翻译适配，中文 AI 写作的「不是A而是B」「随着……的发展」「值得注意的是」这些套路它一个都不认识。
规则太绝对。 "杀死所有副词"这个命令太过分了。有些语境下 just、really 是必要的，一刀切删掉会损失语气。我实际用下来会放宽这条。
没有 GUI。 不是独立应用，不能装个浏览器插件一键扫描网页。纯纯的 LLM 指令文件，非开发者不太方便。
更新停了。 代码最后提交是 3 月，虽然 stars 一直在涨，但项目本身已经两个月没实质性更新了。有点担心维护热情。
评分靠自觉。 50 分制是让 Claude 自己给自己打分——这多少有点让考生自己批卷的意思，客观性存疑。
跟同类怎么比
vs taste-skill（33k stars）： 这俩经常被一起提。但 Stop-Slop 管的是文字写作，taste-skill 管的是前端 UI 代码。一个改文章，一个改界面，互不冲突。我两个都在用。
vs 在线 humanizer 工具： 在线工具方便但黑盒，你永远不知道它改了哪里。Stop-Slop 是开源的，每条规则都摊在你面前，想关哪条关哪条。
一句话： 如果你写英文内容又要用 AI 辅助，Stop-Slop 是目前最简单直接的去 AI 味方案。25KB、开源、五分钟上手，没什么损失。
GitHub：https://github.com/hardikpandya/stop-slop
项目结构：SKILL.md + references/（phrases.md, structures.md, examples.md）