AI 生成检测

粘贴自己的文章正文,得到一个统计「原文 AI 率」,并拿到逐段降 AI 后的改写文本。

项目说明
能力名content.ai-detect
MCP 工具名content_ai_detect
计费5 积分/次,调用成功才扣,失败不扣

能帮你做什么

  • 发布前自检:公众号文章、知乎回答、小红书笔记,先看一遍原文 AI 率。
  • 直接给出降 AI 改写:挑出 AI 味最重的段落,逐段返回改写文本,可直接替换。
  • 只给一个结论:aiRate,不再用一堆分数让你自己拼。
  • 降低「一眼 AI」的观感,减少内容被判定为低质、同质化的风险。

什么时候用

  • 用 AI 起草或润色后,准备发布前做一次体检。
  • 自己手工改完 AI 稿,想确认还剩多少 AI 痕迹。
  • 文章数据突然变差,怀疑被限流,想排查写作风格问题。
  • 同一篇文章改完再测一次,对比 AI 率是否下降。

怎么调用

直接说需求

帮我检测下面这篇文章的 AI 率,并给出逐段降 AI 后的改写:……

点名工具(更稳)

调用 content_ai_detect,检测下面这篇文章的 AI 率,按段落给出降 AI 后的文本:……

传入什么

统一入参只有 query(必填),传入文章正文:

  • 最少 200 字,最多 30000 字;
  • 建议连同标题一起传入,模型判断更完整;
  • 超过 12000 字时自动按首 / 中 / 尾采样送检,返回里 meta.truncated 为 true。

一句完整指令

示例
请调用码上律术的 content_ai_detect 工具,检测下面这篇文章的 AI 率。

输出要求:
- 原文 AI 率(0-100)
- 按段落给出降 AI 后的改写文本,并标注对应的原文段落

文章正文:
……

返回什么

字段含义
aiRate原文 AI 率,0–100,越高表示 AI 起草/改写/润色的占比越高
riskLevel风险等级:low(低于 30)/ medium(30–60)/ high(高于 60)
summary一两句话的整体判断
paragraphs降 AI 改写,按原文段落顺序排列
paragraphs[].index对应原文第几段(从 1 开始;0 表示未能定位)
paragraphs[].original该段原文
paragraphs[].rewritten降 AI 后的段落文本
paragraphs[].reason这一段改了什么
meta模型名、总段数、改写段数、是否采样(truncated)、耗时
disclaimer免责说明

示例结构(分数以实际返回为准):

mcp.json
{
  "aiRate": 78,
  "riskLevel": "high",
  "summary": "AI 骨架明显且几乎没有人工修改残留,判断为 AI 主导(原文 AI 率约 78%)。",
  "paragraphs": [
    {
      "index": 3,
      "original": "在当今时代,人工智能正在深刻改变法律服务行业的运作方式。……",
      "rewritten": "先别急着谈行业变革。律所真要把 AI 用起来,第一步不是买工具,而是问清楚:所里谁在用、用在哪个环节、出了错谁负责。……",
      "reason": "去掉时代套话,加入自查动作"
    }
  ],
  "meta": { "chars": 521, "paragraphs": 12, "rewroteParagraphs": 7, "truncated": false },
  "disclaimer": "……"
}

分数怎么看

原文 AI 率判定建议
0–29人工主导可发布;如结尾有金句化收束,可再润色
30–60人机混合用 paragraphs 里的改写替换对应段落,再测一次
61–100AI 主导建议重写段落骨架,补充具体场景与对话后再测

判定时会参考规则特征(AI 骨架、机械修改残留、可核验细节密度)做校准:

  • 具体场景、人物、对话密集 → 压低到 5–30;
  • 第一人称判断 + 带单位的行业经验(十几分钟、10 多万、4 张卡)+ 强口语密集 → 35–58,判本人主稿;
  • AI 骨架明显、几乎没有人工修改残留 → 抬到 70–90;
  • AI 骨架还在、但句子明显被人工重写过 → 落在 40–60;
  • 教程、课程、操作手册类(分级标题、编号步骤、统一术语)→ 68–88。

三个使用要点

  1. 检测是风格自检,不是平台判定。 微信没有公开基于 AIGC 检测的限流规则,限流由内容质量、原创度、违规情况等综合决定,本能力不能预测或保证流量结果。
  2. 改写仅供参考,发布前自己过一遍。 paragraphs 只改写 AI 味最重的段落(最多 12 段),其余段落可沿用原文;改写不会新增事实,但事实、引注仍需自行核对。
  3. 改完再测,看趋势不看单点。 同一篇文章改前改后对比,比纠结「51 分还是 48 分」更有意义。

常见问题

为什么只给一个分数?

AI 率本身是估算,再拆成骨架分、人工修改分、模型分只会让结论更难用。能力内部仍用这些信号做校准,对外只给 aiRate。

改写的段落为什么不覆盖全文?

一次调用最多改写 12 段,优先挑 AI 味最重的段落。长文建议分章节检测,改写覆盖更完整,分数也更稳定。

AI 率为什么不是精确的百分比?

目前没有任何工具能仅凭文本准确还原「多少字由 AI 生成」。本能力给的是基于结构、套话、具体细节和修改残留的估算,适合做发布前风险判断。

和别的检测工具结果不一致?

各家模型与口径不同,没有统一的「官方 AI 率」。本能力会把判断依据(骨架、人工修改残留、具体场景密度)一起纳入校准,结果可复现性更高。

超长文章会被截断吗?

超过 12000 字会按首 / 中 / 尾采样,meta.truncated 为 true;建议分篇检测,结果更准。

提示积分不足?

到控制台获取积分后再试;积分不足的调用没有执行,也不会扣费。