AI写作 & 内容创作 工具与Skill 合集

调研日期:2026-08-23 | 来源:GitHub API、官方 README、7 张榜单图片(去AI味/自查/改写/文风/去除AI味/个人风格/长文)
目录定位:AI 写作与内容创作(小说/博客/公众号/编剧/长文)统一收在此文件,开始做 AI 写作从这里出发。

一句话定位

覆盖两条路线:

  • 写作生产管线(工作流运行时):DeterminFlow——把 AI 写作流程编排成可版本、可校验、可重试、可断点恢复的生产流水线(笔枢写作 AI 小说生产实测,省 70-89% Token)
  • 写作 Skill 榜单(去 AI 味 / 文风 / 长文):7 榜 70+ 个 skill(去味/自查/改写/文风/个人风格/长文),收藏待研究,做 AI 写作时逐个按流程调研

📌 你提到”以后可能会用 AI 写作/做内容”——从生产管线(DeterminFlow)到写得好不好(去 AI 味/文风 skill),这里都有对应。


A. DeterminFlow —— AI 写作/小说生产 工作流运行时

1. 项目背景

  • ⭐ 601★ · 87 fork · 13 open issues · AGPL-3.0 · Python 3.11 · 2026-08-02 创建
  • 仓库:https://github.com/alikon-art/DeterminFlow | 生产案例:https://bishuxiezuo.cn/
  • slogan「让不确定的模型,运行在确定的流程里」——面向生产的 AI 工作流运行时:把 LLM / 脚本 / API / 数据库 / 人工审批编排成有版本、可校验、可重试、可恢复、可审计的工作流
  • 每个 Agent 只负责一个边界清楚的节点;运行时负责控制流、数据流、重试与恢复
  • 脱胎自**笔枢写作(bishuxiezuo.cn)**真实 AI 小说生产链路(生产验证)

2. 怎么用(上手难度:中)

  • 要求 Python 3.11+ / Node 22.12+ / npm
  • Windows PowerShell:
    git clone https://github.com/alikon-art/DeterminFlow.git
    Set-Location DeterminFlow
    python -m venv .venv
    .\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.lock
    Copy-Item .env.example .env
    Copy-Item config\models_config.example.json config\models_config.json
    .\.venv\Scripts\python.exe run.py
  • 也可 Docker:docker compose up --build
  • 启动后:Web UI http://localhost:8020 · API 文档 http://localhost:8020/docs
  • 配模型 Key:.env 填 DEEPSEEK_API_KEY,模型配置通过 ${DEEPSEEK_API_KEY} 读取

3. 核心能力

  • 可视化 Workflow Editor:变量 / 条件 / 并行 / 循环 / 人工审批 / 子流程
  • Agent / Script / Approval / Subprocess 四类 Core Node
  • 节点级上下文隔离 + 独立 Token 账本;工具白名单 / 黑名单按节点收窄
  • JSON 输出检测 / 解析 / 修复 / 定向重试;下游节点可拒绝结果让上游返工
  • 断点恢复 + 跨进程检查点;FastAPI + React 控制台 + Cron + WebSocket
  • Plugin 打包交付(Workflow / Agent / Prompt / Skill / Rule 等可复用资产)

4. 对我的价值

  • 做 AI 小说 / 长文 / 内容生产管线:断点恢复不重跑、节点级隔离省 Token(笔枢案例省 70-89% Token)
  • 实测:一次生产任务 11 个模型会话、176,584 Token;长链 Agent 估算最多 9.1 倍
  • 与写作 skill 榜单互补:skill 管”写得好不好”,DeterminFlow 管”生产流程稳不稳 / 能不能断点续跑”

5. 能力边界 / 对比

  • ✅ 流程已明确时的确定性编排、断点恢复、成本审计、按节点收权限
  • ❌ 不适合探索未知问题(那是 Codex / Claude 单 Agent 的活);项目较新(2026-08)、社区小
  • 对比:vs 单 Agent 框架(Codex/Claude)——固定流程更省 Token / 更可控 / 更好维护;vs LangGraph / Temporal 类——自带可视化编辑器和 Plugin 生态,开箱即用,但成熟度与生态小得多

6. 社区反馈 / 可靠性

  • 601★ 较新,但背靠真实生产(笔枢写作)+ 官方开源插件 bishu-novel(7 个生产 Workflow / 84 节点 / 33 Agent-Prompt 组合)+ QQ / 微信交流群
  • AGPL-3.0(注意传染性,商用/闭源需谨慎)
  • 可靠性结论:新项目但做过真实生产 → 中等偏上,可用性需持续观察

B. 写作 Skill 榜单(7 榜 · 收藏待研究)

用途:AI 写作与内容创作(小说/博客/公众号/编剧/长文)前的 Skill 收藏——去 AI 味、自查、文风、个人风格、长文写作。暂不深入调研,等开始做 AI 写作时再逐个按流程调研。

榜 1 · 去AI味(适合收藏的工具清单)

# Skill 说明
01 humanizer 去写作辞藻的冗余/去味
02 Humanizer-zh 中文版,专治中文 AI 味
03 stop-slop 去掉文字里的 AI 套话
04 taste-skill 给人味,不写无聊童话
05 ai-flavor-remover AI 味去除与表达整理
06 shuorenhua 让文字更像人在说话
07 nuwa-skill 摹写个人表达文风
08 writing-agent 去 AI 联网写作系统
09 chatgpt-comparison-detection 识别文本中的 AI 痕迹
10 De-AI-Prompt-Enhancer 去 AI 提示词语弹

榜 2 · 自查(先看出哪句像 AI)

# Skill 说明
01 chatgpt-comparison-detection AI 文本对话料和检测器
02 AIGC_text_detector ICLR 论文版 AIGC 文本检测(学术)
03 openai-detector 判断文本是否由 AI 写的分类器
04 humanizer 识别并拼出写作信号
05 stop-slop 引出 AI 惯用词,逐条排查
06 stop-slop-zh 中文自查:拆析比,去名词和文
07 WRITING.md 自查式 humanizer 规则
08 humanize-mba-text-skill 中文长文 AI 痕迹检测
09 qu-ai-wei 列举常见中文 AI 写作痕迹
10 Humanizer-zh 中文 AI 痕迹清单打假

榜 3 · 去味改写(把 AI 腔改成人话)

# Skill 说明
01 humanizer 去 AI 写作痕迹
02 Humanizer-zh 中文版去 AI 痕迹
03 ai-flavor-remover AI 味去除
04 shuorenhua 说人话,分场景改写
05 stop-slop 去掉散文里的 AI 腔
06 qu-ai-wei 去除中文 AI 写作痕迹
07 anti-slop-writing 通用系统提示词干掉 AI 文
08 humanize-text 开源 AI 文本人性化改写
09 humanize-mba-text-skill 中文长文档测加改写
10 De-AI-Prompt-Enhancer 去 AI 味样本词频

榜 4 · 文风(写出你自己的味道)

# Skill 说明
01 nuwa-skill 摹拟任何人的表达 DNA
02 taste-skill 给 AI 审美,不写废话
03 writing-style-skill 迈向学你的文风模板(自学)
04 agent-style 21 条写作风格模板
05 WRITING.md 让 AI 文字更精利有语速
06 writing-agent 强制注入人类点和细节
07 oh-story-claudecode 同文写作全链过程
08 AIWriteX 公众号自动化文时
09 shuorenhua 分场景改出人话
10 Humanizer-zh 中文去 AI 痕迹订版

榜 5 · 去除AI味(一键去 AI 味,2026-08-23 补充)

# Skill 说明 标签
01 Humanizer 专门去除 AI 生造词语,让文本更自然、更像真人 去除AI味
02 avoid-ai-writing 审计 AI 文风,支持只检测/重写/二次清理/personal voice profile AI检测
03 skill-deslop 面向科学/技术写作的去 AI 味,清理公式化/空泛化/机械化表达 技术去味
04 Stop Slop 移除 AI writing patterns,减少冗话、空话、模板感和正确无味 废话清理
05 Copy Editing 多轮编辑把 AI 初稿改成自然、清晰、可发布的文案 改润词色
06 AI Co-writing System 通过 AI 文稿+知识库+写作 Skill,让 AI 从一次性生成变长期协作伙伴 共享优化
07 humanize-writing 8-pass 检测语法/词汇/节奏/句式/AI 高频表达,系统化去 AI 味 八轮去味
08 humanize-writing-skill 内置禁用词+科技术语检测,替换 AI 痕迹表达 禁用词清理
09 humanise-text-skill AI banned word list + 结构模式检测,识别清理 AI 文本 结构检测
10 humanize-writing 轻量级人类化写作 Skill,快速把 AI 初稿改得更贴近人类 轻量去味

榜 6 · 个人风格(复刻个人风格,2026-08-23 补充)

# Skill 说明 标签
01 Brand Voice 分析沉淀个人/品牌的表达风格,让 AI 写作符合统一人设调性 品牌风格
02 Content Creator 品牌声音+内容框架+SEO 写作,贴近账号定位 内容风格
03 GTM Skills 面向创业者和个人 IP,沉淀品牌定位/个人观点/表达方式 个人表达
04 Ghostwriter Skills voice analyze / voice api / voice create 流程复刻真实写作风格 声音复刻
05 Sam’s Voice 把个人常用表达/语气/写作习惯做成可复用 Claude Code Skill 模板 个人模板
06 Analyst and Academy Voice 用真实写作样本学习过往表达方式,生成更接近本人的内容 样本学习
07 founder-voice-ghostwriter 为创始人/专家/个人品牌打造有故事感、有真实细节的内容 个人IP
08 ghostwriter 根据历史写作生成个人风格指南,再让 AI 按风格持续输出 风格指南
09 Content OS 面向内容作者构建统一的内容风格和生产系统 内容系统
10 Claude Voice Editor 多轮编辑检查 AI 文案是否复刻个人声音,改进表达 风格校准

榜 7 · 长文写作(高质量长文,2026-08-23 补充)

# Skill 说明 标签
01 Content Research Writer 研究/大纲/起草/修改一体,适合深度文章/博客/公众号长文 研究写作
02 Copywriting 营销转化,适合落地页/产品介绍/销售型长文/商业文案 转化长文
03 Content Creator SEO+内容创作+品牌声音,博客/公众号/搜索流量文章 SEO长文
04 Content Strategy 规划主题集/编辑团队/内容架构,长期运营公众号内容矩阵 内容策划
05 claudie-blog 生产级博客写作 Skill 套件:选题/生成/优化/质检/SEO 长文 博客系统
06 Ogilvy Copywriting 高端广告原则,有标题/承诺/转化力的长文文案 广告长文
07 Copywriting 生成有观点、有吸引力、能驱动行动的营销文章/产品介绍 营销文案
08 Content Creator 博客/社媒/品牌声音/SEO/内容日历规划 内容日历
09 Technical Blog Post 技术博客/教程/工具介绍/结构化技术内容 技术长文
10 Rigorous Paper Author 学术/技术论文,生成结构化严谨稿件 严谨论证

⏳ 待办(以后做 AI 写作时再调研)

  • 开始做 AI 小说 / 博客 / 公众号 / 编剧时,按”skill 调研流程”逐个深入
  • 重点优先调研:humanizer / Humanizer-zh(去味元老级)、shuorenhua(说人话)、nuwa-skill(文风)、writing-agent(写作系统)
  • 个人风格向:Brand Voice / Ghostwriter Skills / ghostwriter / Content OS
  • 长文向:Content Research Writer / claudie-blog / Technical Blog Post / Ogilvy Copywriting
  • DeterminFlow:等真正做 AI 小说/长文生产管线时,实测断点恢复与 Token 节省,并对比 LangGraph
  • 安装前过 skill-vetter 安全审查;安装统一放 C:\Users\Admin\Desktop\AI知识库&blog\AI_workspace\skill

refer

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