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lzgztth-debug

Harry Tan(Tin Hou Tam)

作者 lzgztth-debug · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ⚠ suspicious
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install paperpass-de-duplication
功能描述
根据 PaperPass 查重报告,对论文中标注了相似度百分比的段落进行智能降重改写,将高重复文字转化为低重复原创表达。适用场景:用户上传了 PaperPass 查重报告(PDF 或文本),需要降低论文重复率时使用。注意:本技能只针对「文字重复/抄袭检测」,不针对 AIGC 率(AIGC 率请用 humanize...
安全使用建议
这个技能在形式上与其描述一致:它会根据 PaperPass 报告识别并改写高相似段落。主要风险不是恶意代码或凭证窃取,而是质量/伦理风险:技能文档建议“补充具体数据或研究细节”但又要求“数据不得有误”,而技能本身没有说明如何验证新增信息或引用来源。安装前请注意: - 不要依赖自动改写输出作为事实或未核实的数据;所有新增数据、数值或结论必须由你(或可信来源)核实并补引用。 - 在将改写结果提交到任何查重或投稿系统前,人工逐句校对语义等价性与数据准确性,确保未改变研究结论或引入虚假陈述。 - 确认你将提供给技能的 PaperPass 报告格式(PDF vs 文本)和文本抽取方式;若平台不自动解析 PDF,先将报告转为清晰文本并标注“查重 XX%”位置。 - 若你希望技能不添加任何新数据,请在指令里明确要求“禁止新增事实性数据,仅变换表达”;若需要技能补充来源或引用,要求它提供确切参考或避免无来源陈述。 总体:该技能不是明显恶意,但在学术使用场景中有可能导致不当或虚假的“原创”补充,建议谨慎使用并保留人工审核。
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: paperpass-de-duplication Version: 1.0.0 The skill bundle contains instructions for an AI agent to assist in rewriting academic papers to reduce plagiarism scores based on PaperPass reports. The content in SKILL.md and _meta.json is purely instructional and descriptive, lacking any code execution, data exfiltration, or malicious prompt injection techniques.
能力评估
Purpose & Capability
名称与描述表明的功能(基于 PaperPass 报告对高相似段落进行降重改写)与 SKILL.md 的步骤和策略一致;没有要求与目的不相关的凭据、二进制或安装项。
Instruction Scope
SKILL.md 明确要求解析用户上传的 PaperPass 报告并按相似度逐段改写,这是在预期范围内。但文档同时建议“加入具体数据或研究细节(原创性补充)”来降低相似度,同时又声明“核心概念和数据不得有误”。技能未说明如何验证或引用新增数据的来源,这会导致自动改写时有捏造事实或数据的风险。此外未说明如何处理 PDF 解析(依赖平台工具或需用户先转为文本),存在操作假设缺失。
Install Mechanism
为 instruction-only 技能,无安装说明、无外部下载或执行内容,风险较低。
Credentials
未请求任何环境变量、凭证或文件系统路径;所需权限与描述功能相称。
Persistence & Privilege
无 always:true、无安装或持久化说明,技能不会自动获得长期系统存在权限。
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install paperpass-de-duplication
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /paperpass-de-duplication 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
四级降重策略 相似度 策略 效果 ≥80% 段落结构重组 + 语义扩展(将结论前置 + 补充分析语言) 大幅降低重复 60-80% 语义扩展 + 句式重构(前缀背景 + 逻辑词优化) 有效降低 50-60% 句式重构(被动/主动互换 + 长句拆分) 适度降低 40-50% 同义替换(动词/形容词/副词层面替换) 轻度降低 使用方式 上传 PaperPass 查重报告 PDF 或粘贴报告文本,系统自动解析所有带 查重 XX% 标注的段落,按相似度从高到低逐段改写,输出改写后文本 + 策略说明 + 总体建议,并生成降重结果报告文件。
元数据
Slug paperpass-de-duplication
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

Harry Tan(Tin Hou Tam) 是什么?

根据 PaperPass 查重报告,对论文中标注了相似度百分比的段落进行智能降重改写,将高重复文字转化为低重复原创表达。适用场景:用户上传了 PaperPass 查重报告(PDF 或文本),需要降低论文重复率时使用。注意:本技能只针对「文字重复/抄袭检测」,不针对 AIGC 率(AIGC 率请用 humanize... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 101 次。

如何安装 Harry Tan(Tin Hou Tam)?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install paperpass-de-duplication」即可一键安装,无需额外配置。

Harry Tan(Tin Hou Tam) 是免费的吗?

是的,Harry Tan(Tin Hou Tam) 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Harry Tan(Tin Hou Tam) 支持哪些平台?

Harry Tan(Tin Hou Tam) 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Harry Tan(Tin Hou Tam)?

由 lzgztth-debug(@lzgztth-debug)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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