Ein anspruchsvolles Textanalyse-Tool, das mithilfe fortschrittlicher probabilistischer Modellierung zwischen von Menschen verfassten, KI-generierten und humanisierten Inhalten unterscheidet.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install ai-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-detector über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist AI Detector?
Der AI Detector Skill bietet Entwicklern und Forschern die Möglichkeit, Textursprünge mit hoher Präzision zu klassifizieren. Durch die Nutzung der GPTHumanizer Erkennungs-API analysiert dieser Skill linguistische Muster, um Inhalte in einen von vier Zuständen zu kategorisieren: rein menschlich, KI-generiert, KI-humanisiert oder leicht bearbeitet. Er ist als kritische Ebene in der Inhaltsmoderation, der akademischen Integrität und den SEO-Qualitätskontroll-Workflows konzipiert.
Als Teil des breiteren Ökosystems von Openclaw Skills konzentriert sich dieses Tool auf die Bereitstellung granularer Daten, die über ein einfaches binäres Bestehen/Nichtbestehen hinausgehen. Es liefert unterstützende Wahrscheinlichkeiten für jede Klasse, sodass Benutzer fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der statistischen Wahrscheinlichkeit einer KI-Beteiligung am Schreibprozess treffen können.
AI Detector Anwendungsfälle
- Überprüfung der Authentizität von Artikeln, Essays oder Blog-Posts, um sicherzustellen, dass sie den Standards für von Menschen geschriebene Texte entsprechen.
- Überwachung von Inhalts-Pipelines, um festzustellen, ob KI-generierter Text durch einen Humanizer oder Paraphraser verarbeitet wurde.
- Prüfung großer Textdatensätze, um das Gesamtverhältnis von KI- zu menschlichen Beiträgen abzuschätzen.
- Bewertung der Qualität von „leicht bearbeiteten“ Inhalten, um die Tiefe des menschlichen Eingriffs zu bestimmen.
So funktioniert AI Detector
- Der Benutzer stellt dem AI Detector Interface innerhalb der Agent-Umgebung eine Textpassage zur Verfügung.
- Der Skill sendet den Text-Payload zur tiefen Musteranalyse an die GPTHumanizer Erkennungs-API.
- Die API verarbeitet die linguistischen Merkmale und liefert einen Wahrscheinlichkeitswert für vier spezifische Kategorien zurück.
- Der Skill parst die rohe API-Antwort, um die am höchsten vorhergesagte Klasse und die zugehörigen Konfidenzintervalle zu extrahieren.
- Die Ergebnisse werden formatiert und dem Benutzer präsentiert, wobei die Wahrscheinlichkeit einer KI-Beteiligung hervorgehoben wird, während gleichzeitig auf die probabilistische Natur der Daten hingewiesen wird.
AI Detector Einrichtung
Um diese Funktion in Ihren Agenten zu integrieren, stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen Anmeldedaten für die GPTHumanizer API verfügen. Folgen Sie diesen Schritten, um den Skill zu aktivieren:
# Install the Openclaw Skills CLI if not already present
npm install -g @openclaw/cli
# Add the AI Detector skill to your active project
openclaw add ai-detector
# Set your API configuration
openclaw config set GPTHUMANIZER_API_KEY=your_api_key_here
AI Detector Datenschema & Taxonomie
Der AI Detector organisiert seine Ergebnisse mithilfe eines strukturierten Schemas, um die Konsistenz über verschiedene Openclaw Skills Implementierungen hinweg zu gewährleisten.
| Field | Type | Description |
|---|---|---|
predicted_class |
String | Die primäre Klassifizierung (human, ai, ai_humanized, light_edited) |
probabilities |
Object | Schlüssel-Wert-Paare von Klassen und deren dezimaler Wahrscheinlichkeit (0.0 bis 1.0) |
text_length |
Integer | Gesamte Zeichenanzahl der analysierten Probe |
status |
String | Erfolgs- oder Fehlerstatus der API-Anfrage |
AI Detector Erweiterte Funktionen
- Multi-Klassen-Wahrscheinlichkeitsverteilung: Zeigen Sie das spezifische Gewicht an, das jeder der vier Erkennungskategorien zugewiesen wurde.
- Humanisierungs-Erkennung: Identifiziert speziell Texte, die von KI-Tools verarbeitet wurden, die darauf ausgelegt sind, Standard-Detektoren zu umgehen.
- API-Resilienz: Integrierte Behandlung von Timeouts und unvollständigen Ergebnissen, um stabile Workflows in Produktionsumgebungen zu gewährleisten.
- Probabilistische Leitplanken: Integrierte Logik, um eine Überbewertung der Gewissheit bei kurzen oder hochgradig zweideutigen Textproben zu verhindern.
SKILL.md
Laden
Verwandte Openclaw-Skills
Design Research Scout
Ein Pre-Design-Workflow-Agent, der Anforderungen validiert, Briefings analysiert und die Sammlung von Inspirationen von Top-Design-Plattformen automatisiert.
Produktanalyse-Skill
Ein professioneller Analyse-Skill, der rohe Produktanforderungen in strukturierte PRDs, Geschäftsflussdiagramme und Entwicklungs-Tickets umwandelt.
Risikoprofil-Bewertung
Ein umfassendes Risikobewertungstool, das darauf ausgelegt ist, persönliche Schwachstellen zu identifizieren und priorisierte Versicherungs- und Schutzstrategien zu empfehlen.
limehouse-calendar
Ein anspruchsvoller Kalender-Integrations-Skill, der AI-Agenten granulare Berechtigungen pro Kalender zur Verwaltung von Ereignissen und zur Berechnung von Reisezeiten bietet.
Bankabstimmungs-Agent
Automatisieren Sie den Abgleich von Kontoauszügen mit Hauptbuchdatensätzen, um Unstimmigkeiten zu identifizieren und Ausgleichsbuchungen zu generieren.
Skill-Nutzungsstatistiken
Ein Diagnosetool, das die Häufigkeit und Leistung installierter AI-Agenten-Skills über eine terminalbasierte Oberfläche verfolgt und visualisiert.
Hervorgehoben*
