- 项目地址：https://github.com/foreverse-app/character-card-skills - 项目官网：https://foreverse.app/zh - 语言类别：Python + Markdown（Agent Skills） - 项目标题：character-card-skills —— AI 角色卡创作 Agent 技能包 + 中文 AI 味检测器 - 项目描述：给 Claude Code / Cursor / Codex 这类 Agent 用的角色卡创作技能包（代码 MIT，内容 CC BY 4.0），装上后 Agent 按规程写 SillyTavern 角色卡：人设四轴选型、开场白五范式、世界书套路，附 18 张可直接导入的原创示范卡（v2 JSON + v3 PNG）。仓库里还有一个校准过的「AI 味」检测器，按句式病灶打分（引语点题、对仗翻转、伪精确数字这类），不数字数也不看困惑度。做它的起因是一个反直觉的实验：我们让 LLM 评委盲评「人写的卡 vs AI 写的卡」，评委之间一致率 86%，判对率只有 12%——模型把细节密度当人味，真人读者恰恰把同样的东西当机器指纹。所以放弃问模型「像不像人」，把真人读者标记过的病灶写成确定性规则，人类样本零误杀，可以直接当 CI 闸门（仓库自己的 cards gate 就在跑）。完整实验记录在 docs/blind-review-experiment.md。 - 截图：README 内有示范卡与检测器输出示例
项目地址：https://github.com/foreverse-app/character-card-skills
项目官网：https://foreverse.app/zh
语言类别：Python + Markdown（Agent Skills）
项目标题：character-card-skills —— AI 角色卡创作 Agent 技能包 + 中文 AI 味检测器
项目描述：给 Claude Code / Cursor / Codex 这类 Agent 用的角色卡创作技能包（代码 MIT，内容 CC BY 4.0），装上后 Agent 按规程写 SillyTavern 角色卡：人设四轴选型、开场白五范式、世界书套路，附 18 张可直接导入的原创示范卡（v2 JSON + v3 PNG）。仓库里还有一个校准过的「AI 味」检测器，按句式病灶打分（引语点题、对仗翻转、伪精确数字这类），不数字数也不看困惑度。做它的起因是一个反直觉的实验：我们让 LLM 评委盲评「人写的卡 vs AI 写的卡」，评委之间一致率 86%，判对率只有 12%——模型把细节密度当人味，真人读者恰恰把同样的东西当机器指纹。所以放弃问模型「像不像人」，把真人读者标记过的病灶写成确定性规则，人类样本零误杀，可以直接当 CI 闸门（仓库自己的 cards gate 就在跑）。完整实验记录在 docs/blind-review-experiment.md。
截图：README 内有示范卡与检测器输出示例