我做的去 AI 味 skill，lieflat less ai tone，已经更新第二版到 GitHub啦，这一版在语料和测评上都更严谨，花费的精力和金钱也是成倍增长T T

为了弄清哪些特征值得改，我先用629 篇文章做对照，这也是我第一轮测试的主要语料，大家可以看我之前的帖子。这一轮，我在此基础上做了更准确的语料，用270 对同题、同事实、长度对齐的文章复测，总语料约520 万字。

测量方法上，我加入了更全面的测评方式。除了90项指标的脚本测量，我增加了语义模型测评，需要理解句意的部分，我用 Jev 完成约 43 万次模型语义判断（如果换成其他模型确实很难迅速做完，也非常贵）。最后，我还做了人工评测，主要用于评判比喻是否贴切。

这次测评显著的AI味特征主要有：欧化对举句式、密集并列、比喻贴切度低等。不同模型仍然有各自的写作偏好，例如破折号GPT-5.6 用得偏少，Opus 4.6 用得偏多。

我的目标是做最详细最扎实的开源 AI 味写作测评项目！

地址：github.com