baibaiAIGC

本仓库支持四种使用方式：

1. 对话 skill 模式：在聊天中按 SKILL.md 约束执行单轮改写；安装本仓库作为 skill 后即可直接使用。
2. 脚本 API 模式：通过 scripts/run_aigc_round.py 执行单轮分段处理，并按需调用外部 OpenAI 兼容接口。
3. Web 模式：启动本地后端和前端页面，在浏览器中完成上传、配置、执行和导出。
4. app：安装app可直接使用

适用场景

适合以下任务：

• 中文论文去 AI 味

• 多轮降低 AIGC 痕迹

• 对长文档进行分段改写并保留原有结构 不适合以下任务：

• 长文件建议使用脚本，直接在聊天框效果不佳

效果

中文论文去 AI 味 多轮降低 AIGC 痕迹 对长文档进行分段改写并保留原有结构 基于 .docx 和 .txt 的论文处理工作流

一次性把两轮规则混合执行 把整篇长文一次性整体重写 为了“过检测”而随意改动事实或专业内容

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

Web 前端依赖安装：

cd app
npm install

当前依赖非常少：

• python-docx：用于 .docx 文本提取和回写

使用建议

• 推荐使用 web 端，然后是脚本；如果要作为 skill 使用，直接安装本仓库根目录即可。

快速开始

1. 准备输入文件

把待处理文件放到 origin/ 目录，或在聊天 / Web 上传后让系统自动保存到 origin/chat-uploads/。

示例：

• origin/毕业论文.docx
• origin/毕业论文_原始_utf8.txt

模式 A：使用app（点击下方链接）

模式 B：Web 模式

适合在浏览器中完成模型配置、文件上传、轮次执行和导出。

后端入口是 scripts/web_app.py，前端入口位于 app/package.json。

一键安装并启动前后端

如果你只是想把 Web 前后端环境一次性装好并启动，可以直接在仓库根目录运行：

.\start-web.bat

这条命令会自动完成：

• 创建根目录 .venv Python 虚拟环境（如果还没有）
• 安装后端依赖 requirements.txt
• 安装前端依赖 app/package.json
• 分别启动后端 Flask 和前端 Vite 开发服务器

启动成功后可访问：

• 前端：http://127.0.0.1:1420
• 后端：http://127.0.0.1:8765

如果依赖已经装好，只想跳过安装、直接启动，可以运行：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\start_web_dev.ps1 -SkipInstall

模式 C：脚本 API 模式

适合用脚本做单轮批处理。

特点：

脚本入口是 scripts/run_aigc_round.py。

模式 D：对话 skill 模式

适合直接在聊天中执行当前应进行的一轮改写。

特点：

• 不需要你手动配置 API Key / Model / Base URL skill 入口和约束见 SKILL.md。

Web 端运行方式二（自己安装环境运行）

先启动 Python 后端：

python scripts/web_app.py

再启动前端开发服务器：

cd app
npm run dev:web

启动后按 Vite 终端输出中的本地地址在浏览器访问，前端会调用本地 Flask API。

Web 模式下可完成以下操作：

• 上传 .txt 或 .docx 文件后自动保存到 origin/chat-uploads/
• 配置并测试模型连接
• 按当前记录继续执行第 1 轮或第 2 轮
• 读取历史输出并导出 .txt 或 .docx 到 finish/web_exports/

脚本 API 模式用法

必填参数

运行单轮处理：

python scripts/run_aigc_round.py      [--chunk-limit 850]

• output_path：本轮输出文本路径
• manifest_path：本轮切块结构输出路径

配置模型 API

• api_key
• model
• base_url

可以通过环境变量提供：

$env:BAIBAIAIGC_API_KEY="your_api_key"
$env:BAIBAIAIGC_MODEL="your_model"
$env:BAIBAIAIGC_BASE_URL="https://your-endpoint/v1"

也可以通过命令行参数提供：

python scripts/run_aigc_round.py origin/毕业论文_原始_utf8.txt 1 origin/毕业论文_原始_utf8.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1_manifest.json --api-key your_api_key --model your_model --base-url https://your-endpoint/v1

第 1 轮示例

python scripts/run_aigc_round.py origin/毕业论文_原始_utf8.txt 1 origin/毕业论文_原始_utf8.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1_manifest.json --prompt-profile cn --chunk-limit 850

第 2 轮示例

python scripts/run_aigc_round.py origin/毕业论文_原始_utf8.txt 2 finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round2.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round2_manifest.json --prompt-profile cn --chunk-limit 850

如果暂时不想调用模型，可以使用 --dry-run：

python scripts/run_aigc_round.py origin/毕业论文_原始_utf8.txt 1 origin/毕业论文_原始_utf8.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1.txt finish/intermediate/毕业论文_原始_utf8_round1_manifest.json --chunk-limit 850 --dry-run --echo-prompt-inputs

这个模式下：

• 不会调用模型
• 输出文本与输入文本一致
• 可用于检查切块、prompt 拼接和 manifest 结构

对话 skill 模式用法

对话模式建议优先使用 SKILL.md 和 scripts/skill_round_helper.py 中的规则。

1. 将原始文件放入 origin/，或直接上传附件由系统自动保存到 origin/chat-uploads/
2. 在对话中触发降 AIGC skill
3. skill 读取记录，判断当前应执行的轮次
4. 若输入是 .docx，先提取为中间 .txt
5. 按最多 850 字切块逐块改写
6. 写回本轮输出到 finish/intermediate/
7. 依据 references/checklist.md 做本轮评分
8. 更新记录，等待下一次新对话继续下一轮

注意：

• 对话 skill 模式不要求额外提供环境变量
• 脚本 API 模式报缺少 API 配置，不等于对话模式不可用

常见问题

1. 为什么脚本执行时报缺少 API 配置？

因为 scripts/run_aigc_round.py 的自动改写依赖外部 OpenAI 兼容接口。

解决方法：

• 配置 BAIBAIAIGC_API_KEY
• 配置 BAIBAIAIGC_MODEL
• 配置 BAIBAIAIGC_BASE_URL

或者使用 --dry-run 只做切块校验。

说明

这个 README 面向后续使用者，目的是让使用方式、目录约定和执行边界一次说清。更严格的行为约束以 SKILL.md 为准。

致谢

感谢 linuxdo（linux.do） 社区的交流、分享与反馈。

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