Ein fortschrittliches Analysetool, das die Wahrscheinlichkeit einer AI-Beteiligung an jedem Webartikel anhand von acht verschiedenen statistischen Dimensionen berechnet.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install ai-article-detector
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, ai-article-detector über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
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Was ist AI Artikel-Detektor?
Der AI Artikel-Detektor ist ein spezialisiertes Dienstprogramm innerhalb des Openclaw Skills-Ökosystems, das zur Überprüfung der Authentizität digitaler Inhalte entwickelt wurde. Durch die Analyse einer bereitgestellten URL scannt das Tool nach spezifischen linguistischen Markern und strukturellen Mustern, die menschliche Kreativität von synthetischer Erzeugung unterscheiden. Er liefert einen transparenten Wahrscheinlichkeitswert von 0 bis 100, wobei höhere Werte auf eine fast sichere AI-Urheberschaft hindeuten.
Dieser Skill wurde für Forscher, Redakteure und digitale Vermarkter entwickelt und gewährleistet die Integrität von Inhalten, ohne die Privatsphäre zu gefährden. Im Gegensatz zu Cloud-basierten Black-Box-Detektoren konzentriert sich dieser Openclaw Skills-Beitrag auf die lokale Analyse und multi-vektorielle statistische Merkmale, um in Sekundenschnelle hochzuverlässige Ergebnisse zu liefern.
AI Artikel-Detektor Anwendungsfälle
- Überprüfung der Authentizität von Einsendungen von Freelancern oder Gast-Blogbeiträgen.
- Durchführung von Wettbewerbsanalysen, um zu sehen, ob Konkurrenten Strategien für AI-generierte Inhalte nutzen.
- Überprüfung der akademischen oder journalistischen Integrität von Online-Zitaten.
- Prüfung interner Inhalts-Repositories auf AI-generierte Muster zur Wahrung der SEO-Konformität.
So funktioniert AI Artikel-Detektor
- URL-Abruf: Der Skill ruft den Rohtextinhalt von dem angegebenen Weblink ab.
- Multi-Vektor-Analyse: Die Engine verarbeitet den Text über acht gewichtete Dimensionen, einschließlich lexikalischer Vielfalt (15 %) und AI-Vorlagenwortfrequenz (18 %).
- Statistische Modellierung: Er wendet Shannon Entropy für die Textzufälligkeit an und misst Satzlängenkoeffizienten.
- Bewertungs-Engine: Die einzelnen Metriken werden zu einem endgültigen Prozentsatz zusammengefasst.
- Berichterstattung: Das Tool gibt einen detaillierten Wahrscheinlichkeitsbericht aus, der von Menschlich (0-19) bis Höchstwahrscheinlich AI (80-100) reicht.
AI Artikel-Detektor Einrichtung
Um dieses Tool in Ihre Umgebung zu integrieren, stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist, und folgen Sie diesen Schritten:
# Navigieren Sie zu Ihrem lokalen Openclaw Skills-Verzeichnis
# Führen Sie den Detektor aus, indem Sie eine Ziel-URL übergeben
node ai-article-detector.js "https://example.com/article"
AI Artikel-Detektor Datenschema & Taxonomie
Der Skill verarbeitet Eingabe-URLs und generiert einen strukturierten Wahrscheinlichkeitsbericht. Die Analysetaxonomie umfasst:
| Merkmal | Gewichtung | Beschreibung |
|---|---|---|
| Lexikalische Vielfalt | 15% | Type-Token Ratio Analyse |
| Satzvariation | 15% | Koeffizient der Satzlänge |
| Absatzregelmäßigkeit | 12% | Gleichmäßigkeit der Absatzlänge |
| AI-Vorlagenwörter | 18% | Häufigkeit von übergangsweisen 'AI-flavor' Wörtern |
| Textentropie | 10% | Shannon Entropy Berechnung |
| Sentiment-Intensität | 10% | Verhältnis extremer Vokabeln |
| Passiv | 12% | Anteil passiver vs. aktiver Strukturen |
| Personalisierungsmarker | 8% | Verwendung von Emojis und persönlichen Identifikatoren |
AI Artikel-Detektor Erweiterte Funktionen
- Privatsphäre-orientierte lokale Analyse: Verarbeitet Text lokal, um sicherzustellen, dass sensible URLs nicht von Drittanbieter-APIs protokolliert werden.
- Hochzuverlässige Gewichtung: Priorisiert die Häufigkeit von Übergangswörtern als primären Indikator für synthetischen Text.
- Latenz im Sub-Sekundenbereich: Optimiert für die schnelle Prüfung großer URL-Batches.
- Detaillierte Bewertungsstufen: Bietet nuancierte Klassifizierungen (Niedrig, Mittel, Hoch, Extrem) anstelle einer einfachen binären Ausgabe.
SKILL.md
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