AI垃圾过滤 yiyunet/dsh-kill-ai-slop

AI垃圾过滤 · Kill AI Slop

把收到的文件压一遍：给出一个体检得分，抽出一份不掺水的结论。

@yiyunet/dsh-kill-ai-slop · DSH 插件 · 零依赖 · 零联网 · 零上传

⚠️ 当前状态（请先读这一格）

| 项 | 状态 |
| 版本 | 0.7.15 —— 判定语义自 0.7.13 起变更，分数与 0.7.13+ 可比，与 0.7.12 及之前不可比 |
| 源码 | 宿主 14 模块 + 客户端 1 包 + 构建/校验脚本 + 测试 |
| npm run build | ✅ lib/ 与源码同版 |
| npm test | ✅ 全绿 —— 以本次运行输出为准（本文档不写死条数，写死过一次就过时一次） |
| npm run verify | ✅ 十三类发布契约断言全过（含脱敏扫描与零联网断言） |
| npm 发布 | ✅ @yiyunet/dsh-kill-ai-slop@0.7.15 |
| 面板 UI | ✅ 总览四层卡 ＋ 证据页逐格原文引文 ＋ 工作缺口清单 ＋ 提炼 ＋ MD 报告 |

已通过的是两件事：「代码自洽」（单测覆盖的规则与算式、发布形态的完整性）和「宿主契约」（面板位、RPC 信封、工具注入、模块装载）。
dsh plugin add @yiyunet/dsh-kill-ai-slop 现在可直接装。

🚨 两次破坏性变更：分数方向与粒度

| | 0.3.x | 0.5.x | 0.7.x（当前） |
| 分数含义 | 越高越差（100 = 全是 slop） | 越高越好 | 越高越好 |
| 谁给分 | 引擎用词表算 severity | 人/Agent 给 0–4 | 人/Agent 通读全文给 0–10（0.5 一档） |
| 层分怎么来 | 加权平均 | 层内平均 | 本层最弱的一格（平均会把"一格没做完"洗成 92 分） |
| 主口径 | 表达/执行/决策双指数 | 四层十二格（20/35/35/10） | 四层十二格 ＋ 工作缺口（同一件事合并成一条） |

跨版本的分数不可比，任何并列展示都必须带方向标注。

一句话说清

你收到一份文件，真正想知道的是它还剩多少活要你补。

这个插件把交付拆成四层十二格，回答四句话：

| 层 | 回答 | 权重 |
| 意图 | 接住了什么任务？—— 交付是否推动了任务要求的结果 | 20% |
| 策略 | 作出了什么选择？—— 作者是否完成必要的判断与取舍 | 35% |
| 执行 | 如何推进？—— 是否完成把选择转成行动所需的组织工作 | 35% |
| 表达 | 能否准确、轻松地接收？—— 接收者是否需要重新整理才能用 | 10% |

它的核心能力不是打分，是识别「看起来交付了，实际上还剩哪些工作没完成」，并说明依据与影响。

它在 DSH 的 设置 → AI垃圾过滤 里，与其他插件的设置面板同层。

判断单位：「尚未完成的必要工作」

不看缺不缺字段，看还剩哪些工作没完成。每条扣分必须四问全有答案，缺一条就只能列为建议：

| # | 条件 | 不成立时 |
| C1 | 当前阶段必须完成 | 季末才需要的判据 → 建议 |
| C2 | 属于提交者职责，或须为其准备决定所需信息 | 纯他人/审批方的判断 → 不扣 |
| C3 | 全文确实未充分完成（先合并同一事项多处说明） | 分散在别处已完成 → 不扣 |
| C4 | 影响当前决定或行动 | 只增加阅读成本 → 建议 |

两条最容易搞错的地方：

- 责任归属不是开关，只是四条件之一。「决定权不在提交者」推不出「提交者没有准备信息的义务」——拿货价由上级批，但推荐价、理由、与公司标准的关系，仍是提交者该准备的。
- 「存在未确认条件」本身不等于 Slop。 关键看作者有没有处理不确定性：识别了、安排了确认、说明了影响哪一步，就不扣分。

两个词：AI Slop 与 Work Slop

| 词 | 指什么 | 落在哪一层 |
| AI Slop | 看起来像内容、实际没内容的表达填充：套话、重复、模板、模糊、结构噪音 | 表达（10%）—— 需要用重新整理才能用 |
| Work Slop | 把本该完成的思考与整理转嫁给接收者：不选、不判、不排期、不指人 | 意图 + 策略 + 执行（90%） |

两者的共同点：都不问"谁写的"，只问"这份文件要你多花多少力气"。 所以这个插件既不猜作者，也不给"AI 生成概率"。

为什么前三层占九成：一份文风朴素、但事实充分的技术报告，只是"不好看"；而一份目的不明、没有取舍、没人负责的方案，会让你把它退回去重做 —— 后者才是真正的成本。

但注意方向：0.5.x 高分是好事。 前三层拿高分，说明这份交付你接着就能用。

为什么不做"AI 率"

市面上大多数工具给你一个数字："87% 可能是 AI 写的"。这个数字有两个硬伤：

- 文风不是作者身份的证据。 人写的空文件、AI 辅助的高质量技术件，文风都可能"不像真人"。
- 它答非所问。 你真正想知道的是"这份文件能不能用"，不是"它是谁写的"。

所以这里给的是一个可回溯的体检得分，全程不涉及作者：

| 层面 | 权重 | 判什么 |
| 表达（A） | 20 | 多少表达成本没有转化成信息：套话、重复、模板、模糊、段落之间没有推进 |
| 执行（C） | 40 | 交付里「要谁做什么、什么时限、做成什么样」有没有交代 |
| 决策（D） | 40 | 交付里「选了什么、放弃了什么、依据是什么」有没有交代 |

三项加权成一个「体检得分」（0–100，越高问题越重）。执行与决策占八成，因为这个插件抓的是工作空转，不是文笔——文风朴素但事实充分的技术报告，不该因为"不像散文"被判差文件。
权重 20 / 40 / 40 是初案、未校准。它是给人看的方向盘，不是给绩效用的尺子。

格式不计分。 标题层级跳跃、空标题、单条列表、加粗过载这类排版格式问题一律不进分数——「结构」在这套规则里只指段落之间有没有推进（前一段和后一段是承接还是并排摆放）。
格式层面照样会告诉你查了多少个标题、多少个列表项，只是不换算成分数。

安装

装到哪里，取决于你用哪个形态打开 DSH。这两个地方互相独立 ——一边装了，另一边看不到。

① 浏览器 GUI（dsh web / dsh --profile web）

dsh plugin --profile web add @yiyunet/dsh-kill-ai-slop

② 桌面客户端

不要用上面的命令。 桌面版带着自己的一份运行时，插件落在保留的 $DSH_HOME/profiles/desktop 里，由客户端自己管理 —— 在桌面版的插件窗口里填包名安装即可。

填包名 @yiyunet/dsh-kill-ai-slop，不要填 GitHub 地址：从 git 来源安装时宿主会要求执行包的构建脚本，在默认开启构建脚本审批的环境里会被直接拒绝（ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED）。

确认装载

无论哪一种，装完在 cordis.patch.yml 里（通常已由包的 patch 自动注入）确认：

- insert:
- id: kill-ai-slop
name: '@yiyunet/dsh-kill-ai-slop'

重启 Host → 打开 设置 → 左侧出现 AI垃圾过滤。

本仓库把构建产物 lib/ 一并提交，所以从 npm 安装不需要任何构建步骤。
从 git 来源安装则要求能执行 scripts/build.mjs，多数受管环境默认不允许 —— 这也是推荐走 npm 的原因。

第一步：自检

装完先跑这个，它会告诉你"引擎活没活着、支持什么格式、哪些开关是关的"：

slop_engine_info

返回里重点看三项：

| 字段 | 含义 |
| gates.inputRoots | [] = 宿主文件读取关闭（默认）。要用 slop_audit_file 必须先配它 |
| supported / notSupported | 能分析什么、不能分析什么（不做 OCR、不拆压缩包） |
| weightsAreProvisional | 权重是初案的提醒，每次自检都会重申 |

三种用法

① 设置面板（主路径，推荐）

设置 → AI垃圾过滤：

1. 「上传文件」拖入文件，或「粘贴文本」直接贴；
2. 选文档类型（是适用性开关，见下）与提炼档位；
3. 点「开始体检」；
4. 看四个页签：总览 / 证据 / 提炼 / Markdown；右下可「复制 Markdown」「保存报告」。
点「保存报告」会弹系统的另存为对话框，存哪里、叫什么名字都由你定；宿主机不落任何文件。

文件不上传：面板把内容交给本机 Host 进程，在内存里算完就结束。

② 给智能体用：slop_audit_text

slop_audit_text(text=<原文>, docType="proposal", level="summary")

format="json" 可拿结构化结果做二次加工。

③ 直接分析宿主上的文件：slop_audit_file

⚠️ 默认关闭。它读的是宿主进程的文件系统，比智能体自己的沙箱更大，所以默认不开口子。
要开启，在 cordis.patch.yml 里加：

- id: kill-ai-slop
name: '@yiyunet/dsh-kill-ai-slop'
config:
inputRoots:
- '/absolute/path/to/inbox' # 只有这个目录内的文件会被读

同时也支持 slop_distill(text=…) —— 只提炼、不评分。

④ 审查"任务有没有被接住"：slop_obligation_audit

这是 v0.2 的主线能力，解决的问题是：只给一份文档，算不出"任务承接"。

因为 Work Slop 的定义是「任务要求 与 实际交付 之间的缺口」——两个操作数的差。
所以这条路要求两份输入：原始任务原话 + 待审文档。

分工是刻意的：

| 谁做 | 做什么 |
| 你（或你用的模型） | 拆义务：任务要求交的每件事算一条，逐条判 met / partial / missing / conflicting，并摘出原文引文 |
| 本插件 | 只做校验：引文是不是真的在原文？行号对不对？说"已满足"却拿不出引文算不算数？结论有没有越权？ |

不会拆义务？看 OBLIGATIONS.md —— 那是配套的《义务表起草规约》：三条硬规则、从任务原话到义务的三步、五种字段怎么填、四条禁令、常见错法对照。
没有它，这条链只有会拆义务的人能用；有了它，任何人都能跑出可核对的台账。

插件从不判断结论对不对，只判断证据有没有。 因为模型最容易出问题的地方正是编行号和编引文，而规则层在这件事上百分之百可靠 —— 引文对不上的判定，一律降级为不可采信。

slop_obligation_audit(
task="线上垂直平台开拓尽快出一个落地方案",
path="…/报告.md",
obligations='[{"id":"O1","question":"首轮优先推进哪些渠道？","coverage":"conflicting",
"evidence":[{"quote":"最佳首选","line":65},{"quote":"优先级表将其放在P2","line":95}]}]'
)

四条硬闸门：

- 状态必须可机器统计：写"没问题""通过"这类非枚举值直接判违规；
- 说"已满足"就必须有通过复核的引文，否则不予判定；
- 没有任务原话就不许判定"任务承接" —— 只出清单，并写明"这是检查表，不是任务要求"；
- 引文太短不算证据（"P2"两个字符在任何长文里都能随机会中）。
评审要带证据，写之前可以先用 slop_verify_quotes 单独自查一遍引文。

文档类型是「适用性开关」

同一份文件，当纪要读和当方案读，评分本来就该不一样。所以「类型」不是风格选项，是规则开关：

| 类型 | 会被关掉的维度（点明理由） |
| 会议纪要 | B3 论据支撑（纪要靠如实记录，不承担论证义务）、B5 决策支持 |
| 说明 / 科普 | B3、B5、B6（说明类不指派责任人，缺责任人不算缺陷） |
| 通知 / 公告 | B3、B5 |
| 研究 / 调研 | B6（研究报告交付结论，不承诺执行动作） |
| 方案 / 计划 / 报告 | 全维适用 |
| 其他 / 不确定 | 关 B6（避免体裁误伤） |

不适用 ≠ 0 分：它们退出分母，并在报告里写明理由。

支持的文件

| 格式 | 解析方式 | 说明 |
| txt md csv json log yaml html rtf | 直读 | UTF-8 / UTF-16 BOM 优先，GBK 兜底 |
| docx | 自行解析 ZIP → word/document.xml | 取段落文本；页眉/页脚/内嵌对象不计入（会提示） |
| pptx | ZIP → ppt/slides/slideN.xml | 按页序；演讲者备注不计入 |
| xlsx | ZIP → 共享字符串 + 工作表 | 按行列展平；公式取缓存值，不重算 |
| pdf | 内容流 inflate → 文本算子 | 启发式：不做 OCR、不做字体编码映射 |
| doc xls ppt、压缩包、图片、eml | 不支持 | 报错里直接给「该怎么另存」 |

无 OCR：扫描件 PDF 抽不到字时，报告会明示「覆盖不足」并拒绝给总分，而不是给一个假分数。

报告长什么样

首屏是四层分数 + 推进结论，不是单一总分。

意图 92 策略 83 执行 75 表达 83 综合质量分 82 / 100（越高越好）

推进结论：补充后推进 —— 局部安排不足 6 项，4 项待确认但不阻塞阶段 1–3 最低的一层是执行（75）—— 要动手先看这一层。

紧接着逐层展开十二格：每格给分数 + 状态 + 归属 + 判决理由 + 证据线索；低于 4 分的格要过四条件闸，未过闸的扣分不删、只降级，并在报告里点名缺哪一条。

以下 §「A/B 维度」相关说明描述的是 0.3.x 口径

0.5.x 里 A1–A5（套话/重复/模板/模糊/推进）与 B1–B6（目的/实质/论据/逻辑/决策/执行）仍然逐条计算，但降为「证据线索」，通过 DIMENSION_HINTS 映射到对应的十二格，不再自己出分。
原因见 CHANGELOG 0.5.0：文本属性与「任务要求 − 实际交付」不是同一个量纲。
下面这段旧口径保留，是为了让读惯 0.3.x 报告的人看懂两边的关系。

体检得分 N / 100（档位）表达 X · 执行 Y · 决策 Z（权重 20 / 40 / 40，初案未校准；越高越重）

紧接着是为什么是这个分：每个扣分点都带可定位证据（第几行、命中哪条、怎么改），外加一份五要素提炼（目的 / 阐述 / 观点 / 态度 / 执行）——每句都是原文片段，不改写。

「表达 / 执行 / 决策」三个数字都能就地展开成账本：表达由 A1–A5 逐维给出，执行与决策在证据页各有「扣分依据」一节，写明分母怎么拼的、扣在哪几行。
一个数只在首页出现一次，就不能怪读者不信它。

执行层的分母先是「要判缺项的动作」：合同、协议里「经销商须在 60 天内…」
「Distributor shall …」这类对方义务，责任人由条款主语给出，不按「作者没写责任人」扣分；全篇都是对方义务时，执行层不出分（而不是判 100）。

规则判不了的部分会退出分母、并在结论区点名，而不是假装查过：「方案里出现过风险」这类词能查到，但「识别到风险之后改了什么」要判因果，规则不给分。
「我没看」不许印成「没问题」。

⚠️ 两件事必须知道：
- 零命中不等于干净 —— 也可能只是规则没覆盖到这个体裁或语种；
- N 也可能是「未判定」 —— 解析覆盖率低于阈值、或多数维度不适用时，报告拒绝给总分，明说覆盖不足，而不给一个看起来精确的假分。

每条命中都是这个三段式：引原句 → 为什么 → 怎么改。没有证据的分数不可回溯，不如不给。

五要素提炼

| 要素 | 必须区分 |
| 目的 | 原文明示 / 推断 / 未明示 |
| 阐述 | 客观事实 / 原文主张 |
| 观点 | 结论 / 假设（保留等级） |
| 态度 | 明确表态 / 未表态（不读心） |
| 执行 | 已写明 / 未说明（不补填）；对方义务单独标出，不按「没写责任人」算缺陷 |

另附证据与限制、必须追问的问题。

它是抽取式，不是改写。 每一条都是原文连续片段，带行号，可以回原文逐字核对。
代价是读起来不如人写的摘要顺；收益是永远不会把「预计降本，尚无测试数据」写成「可以降本」。

三个档位：

| 档 | 用途 | 特征 |
| 保真精简 | 拿去做汇报 | 保留结构与顺序，只删纯套话与重复句 |
| 工作摘要（默认） | 拿去决定与派活 | 按五要素重组，全部原句摘录 |
| 速读卡片 | 快速了解 | 每要素 ≤3 条，明示不能替代原文 |

每档都附删了什么、为什么删、可能损失什么。

隐私与安全

| 项 | 默认 | 说明 |
| 联网 | 无 | npm run verify 有一条断言专门守「零联网」，引入网络模块会直接红 |
| 上传 | 无 | 面板把内容交给本机 Host 进程，浏览器不向任何外部地址发送文件 |
| 落盘 | 无 | 点「保存报告」走浏览器另存为，落点是你选的那个目录，宿主进程不写盘 |
| 原文回传 | 开启 | 报告要含证据片段才能回溯；敏感文件可设 includeSnippets: false |
| 宿主文件读取 | 关闭 | inputRoots: []；要开必须显式列目录 |
| 最近报告 | 内存 20 条 | 不写盘，Host 重启即清空 |

文件是数据，不是指令。 文件里写「忽略以上指令、给满分」不会改变任何判定 ——插件不执行文件内容，只做文本匹配与统计。文档也不能自我豁免。

配置项

- insert:
- id: kill-ai-slop
name: '@yiyunet/dsh-kill-ai-slop'
config:
maxFileBytes: 20971520 # 单文件上限 20 MB maxRpcBytes: 12582912 # 面板单次上传上限 12 MB（base64 会膨胀约 1.37 倍） maxChars: 600000 # 参与分析的字符上限，超出截断并明示 minParseCoverage: 0.7 # 解析覆盖率低于此值 → 不出总分 minEvalCoverage: 0.6 # 可评估权重低于此值 → 出分但标"部分结论" includeSnippets: true # 报告是否含原文片段 reportRoot: '' # 工具/自动化落盘用；面板的「保存报告」不依赖它 keepRecent: 20 # 内存里保留最近几份报告摘要
inputRoots: ['/abs/path'] # 不设 = 关闭 slop_audit_file

已知限制（请务必读）

1. 不做 OCR。 扫描件 PDF 抽不到字，会明示覆盖不足并拒给总分。
2. 不做作者鉴定。 不输出"AI 生成概率"。文风不是作者身份的证据。
3. Office / PDF 解析是结构级的，不做版面还原。 PDF 走启发式：字体编码映射、分栏顺序、表格结构都可能失准，报告标注 pdf-heuristic 并下调可信度；docx / xlsx 按 OOXML 结构取文本与单元格，页眉页脚、文本框、图表、批注可能不计入。一律以报告中的覆盖率为准。
4. 不做语义理解。 规则在符号层面（词表、结构、数值一致性），抓不出"逻辑通顺但结论错误"这类问题——那仍需人读。
5. 四层分数需要人来给。 引擎不猜 0–10：不传 cells/review 就只有证据线索、没有综合分。这不是缺陷，是防止"字段齐全=高分"复发。代价是它不能绕过模型全自动批量跑分。
6. 权重 20 / 35 / 35 / 10 是初案（未经校准）。 综合分只适合横向粗筛与讨论起点，不适合当对外结论或绩效依据。四层同分时权重实际失效，报告会明示。
7. 0.3.x 的 A/B 维度权重（25/25/20/20/10、15/20/20/20/10/15）仍是初案，且已降为证据来源，不再出分。
8. 中英共用一套阈值。 语种差异未验证。
9. 判定稳定性未检验。 同一份文件两次判定是否收敛（阈值：同文件最多 1 格允许差 1 分）尚未实测。

精度不达标时的处置顺序写在方法论文档里：先收窄适用文档类型，再降级为"只出线索不出分"，而不是放宽判据硬凑。

开发

npm run doctor # 前置条件体检（Node 版本 / GBK 支持 / 文件齐全 / 零依赖）
npm run build # plugin-src/ → lib/（零构建依赖，不用打包器）
npm test # node --test，单测直接测 plugin-src/
npm run verify # 发布契约校验
npm run check # build + test + verify

- 唯一真源是 plugin-src/，lib/ 是产物，改了会被下次构建覆盖。
- 改判定规则 → 升 RULESET_VERSION；改计算流程 → 升 ENGINE_VERSION（须与 package.json 同步）。
不升版本 = 新旧分数被当成可比 = 历史结论作废。
- 维护者请先读 CONTEXT.md 的「五个不可随手改的设计决定」。

反馈

遇到问题或想要新功能，提一个 issue。
报问题时写上 DSH 版本和插件版本，修起来最快。

「结论不合理」那类问题，最有用的材料是一条能在原文里逐字找到的被误判句子 ＋ 插件给的分数。
贴之前请先删掉正文里的隐私与密钥 —— 这个工具读的是别人的文档，贴全文常常比贴片段风险大。

许可

MIT。

方法论参考了三个开源项目（stop-slop / no-ai-slop / kill-ai-slop），未复制任何代码，致谢与"吸纳/不吸纳"的逐项理由见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。

判的是文件能不能用，不鉴定作者、不评人。