sepia — AIライティングを検出されにくくする

これは何か

sepia は、Claude Code、Codex、Grok BuildなどのAIコーディングエージェントがロードして、AIが書いたように聞こえないテキストを書くための一連の指示（「Agent Skill」）です。フィクションとプロフェッショナル文書（リリースノート、PR返信、ポストモーテム、チケット、技術記事）を対象としています。

核となるアイデア

ほとんどの「人間らしくする」ツールは、単に単語や文型を置き換えるだけです。しかし、READMEで引用されている研究（StoryScope研究、arXiv:2604.03136）は、AIフィクションは主に物語構造によって検出可能であり、表面スタイルではないことを発見しました——例えば、ナレーターがテーマを説明する、整然とした因果関係のプロット、感情が身体感覚としてのみ描写される、現実世界の参照がない、そして主人公の個人的成長によって解決される結末などです。人間の編集者が表面スタイルを書き直した後でも、検出率はほとんど低下しませんでした（95.5% → 93.9%）。

そこでsepiaは3つのパスで機能します：

1. 物語アーキテクチャ — 構造的な特徴を修正（テーマの説明をやめる、因果連鎖を緩める、感情モードを混ぜる、実在のものを名前で挙げる）
2. 談話の流れ — 段落パターン、中盤のダレ、リズムを修正
3. 表面スタイル — 古典的な層：決まり文句、語彙、レジスター

重要な原則：すべてのルールをすべての作品に適用するわけではありません。各ストーリーに対して3〜5のターゲットを絞った動きを選択します。なぜなら、すべてのルールを適用したストーリーは、それ自体が検出可能な指紋になるからです。

使用方法

5つの操作があり、それぞれ/sepia-writeや$sepia-reviewのようなコマンドです：

操作	機能
write	新しい散文を作成
review	編集せずにAIの特徴を診断
refactor	最小限のその場編集を行う
recreate	ソースの事実と意図から完全に書き直す
hemingway	内蔵のヘミングウェイボイスでフィクションを書く/リファクタリングする

プロフェッショナル文書

文書タイプごとに異なるルールファイルが適用されます：リリースノートはユーザーへの影響を先頭に、PR返信は最初に回答しfile:lineを引用、ポストモーテムは人には非難を向けずメカニズムには容赦なく、チケットはテスト可能な受け入れ基準が必要です。

ボイススキル（実験的）

v0.4.0以降、ボイスまたはスタイルスキルを上に重ねることができます——ミニマリズム手法、ブランドボイス、ペルソナなど。内蔵プロファイルには、ヘミングウェイ、台湾の長編ジャーナリズム、ペルソナテンプレートが含まれます。インターフェースには厳格な優先順位ルールがあります：sepiaのアーキテクチャ決定が常に優先され、ボイスの動きは選択的に適用されます（作品ごとに3〜5）。

中国語テキストのサポート

sepiaは、4つの証拠レイヤーを使用して中国語のスタイルパスをキャリブレーションします：HC3コーパス、約2,000の台湾ジャーナリズム記事のプライベートコーパス、マシン側の対照グループ、および台湾の書き方の慣習。言語を超えて信頼する唯一の構文測定：パッセージ内の文の長さの分散は、人間のテキストで一貫して高いです。平均文長、句読点の数、段落の長さはすべて信頼できないシグナルとして破棄されました。

インストール

• 任意のエージェント：npx skills add Nanako0129/sepia -g（Skills CLIを介して77以上のエージェントで動作）
• ネイティブプラグイン：Claude Code、Codex、Grok Build、Antigravity、QwenPawにはそれぞれ専用のインストールコマンドがあります

研究基盤

research/ディレクトリは、AIテキスト検出に関する約15の学術論文を要約しています。StoryScope、LAMP、およびいくつかのPNAS/ACL研究を含みます。READMEは、どの主張が測定されたものか、逸話的なものかを注意深く示しています——例えば、ボイススキルインターフェースは「1つの盲検レビュー実験...実例であり、測定された証拠ではない」に基づいています。

結論

sepiaは、よく研究されたマルチプラットフォームツールであり、表面スタイルだけでなくAIライティングの構造的特徴をターゲットにし、「人間の分布にキャリブレーションし、AIの分布を反転させない」という慎重な哲学を持っています。