Unslop
插件 已验证 活跃使助手输出听起来更人性化。去除 AI 术语(谄媚、陈词滥调、敷衍的说法、连用的破折号),营造自然的爆发力,恢复语音。保留代码、URL 和技术准确性。
使 AI 生成的文本听起来更自然、更像人类,从而提高其可读性并在需要个人声音的场景中提高接受度。
功能
- 去除 AI 术语(谄媚、陈词滥调、敷衍的说法)
- 营造自然的爆发力和节奏感
- 保留代码、URL 和技术准确性
- 提供多种模式(微妙、平衡、完整、声音匹配、反检测器)
- 支持与 Claude Code、Cursor、Windsurf 和 CLI 集成
使用场景
- 使求职信和简历更具人性化
- 改善营销文案的语气
- 让 AI 生成的博客文章更具吸引力
- 优化 AI 生成的代码审查评论
非目标
- 声称使文本 100% 无法被 AI 检测器检测
- 用风格偏好取代事实准确性
- 进行学术不端行为或抄袭
安装
请先添加 Marketplace
/plugin marketplace add MohamedAbdallah-14/unslop/plugin install unslop@unslop-marketplace包含 5 个扩展
Skill (5)
使 LLM 的输出人性化,使其读起来像一个谨慎的人写的那样。减去 AI 常用语(谄媚、三段式、过多使用破折号、“深入探究”/“挂毯”/“证明”等词、套话、整齐的五段式结构),调整其爆发力和可控的不确定性,并保留技术准确性。支持强度级别:细微、平衡(默认)、完全、声音匹配、反检测器。当用户说“人性化”、“使其听起来像人”、“去粗俗化”、“不带 AI 语调重写”、“匹配我的声音”、“不那么机器人化”或调用 /unslop 时使用。当请求文本质量时也会自动触发。
重写提交消息,使其听起来像一个严谨的程序员编写的。去除 AI/营销术语(“全面的解决方案”、“健壮的实现”、“利用”、“增强”、“无缝地”、“此提交...”)。保留 Conventional Commits 格式。主题 ≤72 个字符(目标 ≤50),祈使语气。仅当“为什么”在主题中不明显时才写正文。在用户说“人性化提交”、“去营销术语化提交消息”、“让这个提交听起来像人话”、“/unslop-commit”、“/commit”、“写一个提交”或粘贴草稿提交以供清理时使用。暂存更改时自动触发。
unslop 模式、子技能和斜杠命令的快速参考卡。一次性显示,不是持久模式。触发方式:/unslop-help、"unslop help"、"what unslop commands"、"how do I use unslop"。
从推理过程(思维链、扩展思考、代理分解)中剥离 AI 噪音模式——非最终文案。推理文本有其自身的噪音目录,常规 unslop 无法针对:过度解释问题、过度设限、将微不足道的问题分解为 6 个要点的子步骤、无限循环的合理化。触发方式:/unslop-reasoning,"清理我的推理","修复这个思维链","这个 CoT 听起来很机械"。适用于推理输出;不覆盖常规 /unslop 模式。
重写代码审查意见,使其听起来像人类同事所写。消除 "I noticed...", "I was wondering if perhaps...", "It might be worth considering..." 这类企业AI的套话。每条评论都直截了当:地点、问题、具体修复方案。用于用户说“人性化审查”、“减少PR评论中的废话”、“让反馈听起来更人性化”、“审查此PR”、“代码审查”、“/review”、“/unslop-review”时。在审查PR时自动触发。
质量评分
已验证类似扩展
Hugging Face Papers
100Look up and read Hugging Face paper pages in markdown, and use the papers API for structured metadata like authors, linked models, datasets, Spaces, and media URLs when needed.
Cypress
100创建、更新和修复 Cypress 测试。连接到 Cypress Cloud 以查看测试结果并利用数据来管理您的测试套件。
Claude AI Music Skills
100AI music generation workflow for Suno - album concepts, lyrics, prompts, mastering, release
Performance Testing Review
99Performance analysis, test coverage review, and AI-powered code quality assessment
Train Sentence Transformers
99Train or fine-tune sentence-transformers models across all three architectures: SentenceTransformer (bi-encoder embeddings), CrossEncoder (rerankers), and SparseEncoder (SPLADE). Covers loss selection, hard-negative mining, evaluators, distillation, LoRA, Matryoshka, and Hugging Face Hub publishing.
Caveman
99超压缩通信模式。通过像穴居人一样说话,将 token 数量减少约 75%,同时保持完整技术准确性。