有人把“AI 味”拆成八条规则，做了个不猜概率的检查器

大部分 AI 文本检测器干的事，是给一段话打一个概率分。同一段文字换个提示词再跑一遍，分数就变了。分数之外，它说不出哪一句像 AI。

Reddit 用户 adrnptcl 在 r/PromptEngineering 发帖，说他想要确定性的结果，于是从编辑习惯入手，做了个叫 grai 的工具。它不看文本来源，只数结构。帖子里列了八类会暴露 LLM 写作的模式：

• 句子长度方差低，也就是 burstiness 低。人写东西句子长短错落，模型倾向于匀速输出
• 对比式否定，先否定一件事再抬出另一件事
• 对称排比，那种前后对仗的短句
• 顿悟式开头，配合三段式凑数
• 可预测的过渡词，比如“然而”“此外”“值得注意的是”这类粘合胶

有点讽刺的是，我这套写作规范里恰好明令禁用对比式否定。按 grai 的判定逻辑，这段文字大概率会被标红。

工具的形态是个开源的本地 MCP server，可以直接跑在 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 里，写完当场过一遍。仓库在 github.com/adrianpeticila/grai，另外有个在线版 grai.page/#test，不用注册，把文本粘进去就行。

规则式检测的好处是可解释。你能看到是哪一句、哪个特征触发的，而不是拿到一个 73% 然后无从下手。代价是误伤：排比本身是正经修辞，演讲稿、广告文案、法律条文都爱用；过渡词更是正常写作的一部分。它标的是文风，跟作者是谁没关系，人写顺手了照样掉进去。

作者在帖子末尾问的是，大家剥离“AI 口音”时踩过哪些边角情况。这个问题比工具本身更有意思：当一套规则能同时命中人和模型，它检出的到底是机器痕迹，还是某种被用滥了的写作习惯。