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约 17 分钟阅读

论文去AI味神器！baibaiAIGC开源工具完整教程｜多轮降AIGC痕迹 支持docx和txt

baibaiAIGC https://github.com/poleHansen/baibaiAIGC…

视频教程

视频介绍

本视频由 短裤AI分享 制作，时长约 11 分钟。

baibaiAIGC https://github.com/poleHansen/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。
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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：

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）

https://github.com/poleHansen/baibaiAIGC/releases

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：

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：

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 <doc_id> <round> <input_path> <output_path> <manifest_path> [–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。

baibaiAIGC 是一款开源的中文论文去 AI 味工具，支持多轮降低 AIGC 痕迹，对长文档进行分段改写并保留原有结构。

本视频完整介绍 baibaiAIGC 的四种使用方式：

  1. 对话 Skill 模式 — 在聊天中按 SKILL.md 约束执行单轮改写
  2. 脚本 API 模式 — 通过 run_aigc_round.py 执行单轮分段处理，支持 OpenAI 兼容接口
  3. Web 模式 — 启动本地后端和前端，在浏览器中完成上传、配置、执行和导出
  4. App 模式 — 安装即用

核心特点：

  • 基于 .docx 和 .txt 的论文处理工作流
  • 按最多 850 字切块逐块改写
  • 支持两轮规则：第一轮结构性改写，第二轮深度润色
  • 保留原文结构不破坏专业内容
  • Web 前端支持文件上传、模型配置、轮次执行和导出

GitHub: https://github.com/poleHansen/baibaiAIGC

📎 本视频涉及资源

GitHub 仓库: https://github.com/poleHansen/baibaiAIGC

App 下载: https://github.com/poleHansen/baibaiAIGC/releases

SKILL.md: https://github.com/poleHansen/baibaiAIGC/blob/main/SKILL.md

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