DeepSeek 降 AIGC 检测率指令与工具推荐

一、DeepSeek 五大深度降 AI 指令

为了让 DeepSeek 更好地执行降重任务，将复杂的技巧整合成完整指令。配合深度思考和联网搜索功能使用。

文章配图

1. 针对假大空特征

【原理解析】AI 生成内容易被判定为机器痕迹的原因，是大量使用高频、通俗的万能词。根据同义词替换策略，强制模型调用学术语料库。

Prompt： 请针对这段文字进行深度学术化重写，重点在于提升词汇的专业度与多样性。请你调用学术语料库，将文中平铺直叙的通俗表达替换为该领域内更具深度的专业术语，例如用精准的动词替代万能动词，用具体的情境描述替代模糊的形容词。同时请注意保持语境的语义一致性，避免生硬堆砌，目标是使整段文字呈现出资深研究者的遣词造句习惯，从而降低 AI 生成文本常见的词汇贫乏感。

2. 针对 AI 节奏特征

【原理解析】AI 生成的句子长度方差很小，读起来像机器人念经。需要强制模型进行长短句交替和语态转换，制造人类写作特有的呼吸感。

Prompt： 请对这段文字的句法结构进行彻底重组，以打破 AI 生成文本固有的平均化节奏。请灵活运用简单句、并列句和复合句的交替组合，避免连续出现长度相近的句子。在陈述客观事实时适当使用被动语态，在表达核心观点时切换为有力的主动语态。请通过调整长短句的分布密度来模拟人类写作的自然呼吸感，使文章读起来跌宕起伏而非平淡无奇。

3. 针对模板化特征

【原理解析】'首先、其次、综上所述'是 AI 检测的重灾区。这条指令的核心是强迫模型用内容本身的逻辑粘连来替代机械的连接词。

Prompt： 请对这段文字进行去 AI 化逻辑重构，核心要求是彻底删除首先、其次、此外、综上所述等所有显性逻辑连接词。请依靠内容本身的因果、递进或转折关系来推动段落发展，利用指代词或上下文的语义粘连来实现自然过渡。同时请去除段落末尾机械式的总结陈述，直接以有力的论据或深度的分析作为结尾，使行文逻辑显得更加隐蔽且紧凑。

4. 针对内容注水特征

【原理解析】AI 擅长写正确的废话。我们需要注入具体的实证细节、数据或案例，来稀释 AI 生成的通用概率模型。

Prompt： 请为这段理论论述注入具体的实证血肉，以稀释 AI 生成内容的空泛感。请在保持原意不变的基础上，补充具体的应用场景、假设性的实验数据或典型的案例分析。请避免使用模棱两可的概括性描述，而是用高密度的具体信息来支撑论点。通过增加这些具有独特性的细节内容，显著提升文本的信息密度，从而降低被算法识别为通用模板的概率。

5. 针对绝对客观特征

【原理解析】AI 通常是绝对客观且自信的，而人类学者往往带有批判性思维和局限性反思。这条指令要求 DeepSeek 模拟人类的思考维度，增加主观分析。

Prompt： 请以具有批判性思维的学术研究者视角重写这段文字，拒绝四平八稳的客观陈述。请尝试对现有观点进行辩证分析，指出其潜在的局限性或在特定条件下的适用性，甚至提出反直觉的见解。请在行文中融入主观的思考维度和推测性语气，展现出人类作者独有的洞察力与犹豫感，以此打破 AI 绝对自信且平庸的叙述模式。