1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | kill-ai-slop |
| 作者/维护者 | yetone（个人开发者） |
| 来源链接 | https://github.com/yetone/kill-ai-slop |
| 许可证 | Apache-2.0（GitHub API 确认） |
| GitHub Stars | 1,059（GitHub API 实测） |
| Forks | 47（GitHub API 实测） |
| 最新版本 | 无正式 Release，以主干最新提交为准（2026-07-26） |
| 安装方式 | npx skills add yetone/kill-ai-slop，或把仓库内 skill/ 目录整体复制进 agent 的 skills 目录 |
2. 功能介绍与亮点
kill-ai-slop 由两部分组成：一份多语言（英/中/日/韩）的“AI 味界面”图鉴网站 killaislop.com，收录 35 种常见的机器默认视觉与文案套路（靛紫渐变、玻璃拟态卡片、发光状态点、“这不是 X 而是 Y”式文案、徽章滥用等）；以及把这份图鉴转成可执行动作的 Agent Skill。
技能本体是一个零依赖的纯 Node.js 脚本 scan.mjs，对项目源码做 grep 级扫描，按 file:line 定位每种套路的代码级信号，覆盖 HTML/CSS、React/Vue/Svelte/Astro、Tailwind、PHP 与 Markdown 文案。工作流分五步：确定扫描范围→运行扫描器→逐条判断“是套路还是作者的有意选择”（这一步区分它与普通 lint 规则）→汇总分组报告供用户确认→按 references/fixes.md 的对照方案做最小改动修复，并强调保留品牌色、原有语气与他人未完成的改动。扫描器支持 --only/--skip/--exclude 过滤，也允许通过 --rules 加载项目自定义的套路规则（仓库自带一份俄语文案规则作为模板）。
3. 适用场景
所属分类：前端与设计
适合用 Claude Code、Codex、Cursor 等 agent 生成落地页、文档站、后台面板等界面后，想在上线前排查并清除“一眼能看出是 AI 生成”的通用感痕迹的前端开发者与产品团队；也适合用来审查存量的“氛围编程”项目，找出可以打磨得更有设计感的地方。触发方式包括直接要求“kill AI slop”、“de-slop this”或“这个页面看起来太 AI 了，帮我改改”。
4. 跨 Agent 兼容性
- Claude Code：✅ 原生支持——标准 SKILL.md 格式，
npx skills add一键安装，也可直接粘贴仓库链接让 agent 自动拉取 - Codex：✅ 官方支持——skills.sh（该技能的分发平台）官方支持列表列出 Codex
- OpenClaw：✅ 官方支持——同一份官方支持列表列出 OpenClaw
- Hermes Agent：❓ 未验证——skills.sh 官方支持列表未列出该平台，仓库文档也未单独提及
判断依据：skills.sh（该技能的分发平台）官方页面当前列出的受支持工具清单。
5. 推荐理由
它把“AI 生成的界面为什么看起来假”这个模糊感觉，拆成 35 条可在代码里定位的具体信号，扫描器零依赖、纯本地运行，且明确要求先出报告、经用户确认再动手改，不会把有意的设计选择当错误抹掉。相比单纯的审美建议，这是一套能被验证、可重复执行的收尾检查。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 7 | GitHub 1,059 stars、47 forks（实测），已越过千星门槛；第三方评测站 SkillsTested 已单独测评并给出正面评价 |
| 可用性 | 9 | 一条命令安装、零运行依赖，taxonomy.md/detection.md/fixes.md 三份参考文档配大量对照示例，近一个月内仍有提交，无付费依赖 |
| 安全性 | 8 | 有代码执行（本地 Node 脚本），但功能范围明确、源码可审计；扫描阶段承诺“从不改动文件”，落地修复阶段遵循“不做无关格式化、不用 git add -A、逐条经用户确认”的准则，无外联、无凭据处理，License 清晰 |
| 综合 | 8.0 | 三项均值 |
7. 跟同类 Skills 相比的优势
| 项目 | 覆盖范围 | 处理方式 |
|---|---|---|
| kill-ai-slop | 界面视觉 + 文案，多框架代码级信号 | 先扫描定位、再人工确认、后最小化修复 |
| anti-slop（dmmulroy） | 仅 TypeScript/JavaScript 代码模式 | Oxlint 静态规则，不涉及界面视觉 |
| no-ai-slop / stop-slop | 纯文字写作套路 | 提示词规则清单，不处理界面代码 |
| frontend-design（Anthropic 官方） | 界面整体设计方向 | 开工前先定调性方向，正向引导生成，不做事后扫描 |
kill-ai-slop 的差异化在于“先检测、再决定改不改”的事后审查流程，且同时覆盖界面代码与文案两条线；纯文字类工具够不到界面代码，代码 lint 类工具够不到视觉层面，官方 frontend-design 则是生成前定方向而非生成后体检。
8. 用户评价
第三方技能评测站 SkillsTested 的 Fred 于 2026-07-26 发布、2026-08-02 更新了一篇实测文章：用 npx skills add 安装耗时 2.8 秒；针对一个刻意写满 AI 界面套路的测试页面运行扫描器，0.06 秒内识别出“7 组、8 处”命中（含渐变滥用、玻璃拟态卡片、套路文案与编造的数据）。评测将其称为“目前测过的第一批里安装最干净的一个”，并引用 SKILL.md 原文强调“扫描结果是线索，不是定论”，建议搭配设计系统生成工具一起使用，同时指出扫描器是独立的 Node 脚本，在 Claude Code 之外的编辑器里同样能跑。
9. 其他补充
配套网站 killaislop.com 以英文、中文、简体、日文、韩文四种语言呈现同一套图鉴，每条套路都配交互式的“改前/改后”对照演示。扫描规则可通过 --rules 参数扩展，仓库自带一份俄语文案规则文件作为自定义模板，方便团队按自己的语言或技术栈补充专属套路。
10. 安装使用方式
- 一键安装：
npx skills add yetone/kill-ai-slop，按提示选择目标 agent - 手动安装：把以下内容粘贴给已在使用的 agent，让其自动拉取并注册技能：
Install the kill-ai-slop skill from https://github.com/yetone/kill-ai-slop/tree/main/skill - 使用方式：安装后无需重启，直接对 agent 说“kill AI slop”、“de-slop this”或类似指令即可触发；也可手动运行
node scripts/scan.mjs <项目根目录>单独查看扫描报告（--json输出机器可读格式）
11. 注意事项
扫描器基于正则/模式匹配，detection.md 中已列出已知的常见误报场景，使用时仍需人工判断“是套路还是作者的有意选择”，不建议无人值守自动应用修复。技能覆盖的是 Web 前端代码与文案，不涉及原生移动端或桌面应用界面。项目由单一个人维护，尚无正式版本发布节奏，长期依赖前建议关注仓库活跃度。