Labs · 叙事指纹
AI 的口音不在用词里，
在故事怎么搭里。
Ctrl/Cmd + Enter 直接分析 · 一遍正则扫描，浏览器本地亚秒完成，不上传。
指纹读数会出现在这里——点两个样例，一眼看到人类章 vs AI 章的形态差。
起点是那篇论文
2026 年，StoryScope（马里兰大学 + Google DeepMind）干了检测工具一直绕开的事：完全不看用词，从 61,608 篇故事里提取 304 个叙事结构特征——情节形状、角色能动性、时间顺序、主题是不是被说破。只靠结构就把人类和 AI 小说分开到 93.2%。让写作社区炸锅的是这一条：专业级的文笔改写几乎救不了（95.5% → 93.9%）。你可以换掉每一个词、重排每一句话，骨架还是会说出它是谁搭的——因为改骨架等于重写故事。
这一页算什么、诚实地算不了什么
论文的提取器是一个通读全文的 LLM，免费浏览器工具做不到。所以这一页算的是核心特征的词法投影——那些会在字面上留指纹的：情绪是直接命名（「心里一惊」，人类多 3.6 倍）还是靠身体演（「喉咙发紧」，论文里最大的差距轴，AI 81% vs 38%）、回溯标记、嗅觉意象（意外稳定的机器习惯，82% vs 57%）、叙述认知、主题说破。每条轴都先在自有语料上验过分离度；分得开的进「分离轴」计数，分不开的进「参考轴」写明原因。需要真读懂故事的特征在论文面板里打了 ✗，不装。
第四块透镜
到这一页，四层透镜集齐了，每层抓的都是其它层看不见的东西：AI 味体检器看规则层（套话词表，逐条点名）、网文文本分析仪看结构层（句长节奏、对话占比）、文字 X 光看统计层（真神经网络的逐词意外度）——这一页看叙事层，改写洗不掉的那一层。为什么四层都要？我们自己的标定就撞出了最好的论据：产线 AI 书在反 AI 味纪律下写成，规则层几乎抓不到它——但它在「情绪直接命名」上齐刷刷是零。洗掉一个指纹的纪律，自己踩出了一个更干净的新指纹。结构，洗不掉。
常见问题
这就是 StoryScope 论文的方法吗？
不是，页面开头就说清了。论文是让 LLM 通读每篇故事提取 304 个叙事特征——这没法免费跑在浏览器里。我们做的是其中 30 个核心特征里「会在字面上留痕迹」的子集：情绪命名 vs 身体化演出、回溯标记、嗅觉意象、主题说破、说书人腔——每条轴都先在自有带出处语料上验证过分离度才上线；投影不干净的轴放在「参考轴」区，原话写明。需要真读懂故事才能算的特征（支线数量、结局归因、道德模糊度）在论文面板里如实打了 ✗。
它能告诉我一章是不是 AI 写的吗？
不能。它只数你这一章的结构读数落进了哪些标定带——人类带、AI 带、还是重叠区——数完就停。不给百分比，不下判决。两个诚实理由：标定语料很小（中文 12 段人类 + 两组 AI 参照），而且每条轴都可以刻意写过去。请按论文对待特征的方式对待它：可解释的证据，不是审判。
中文的人类带和 AI 带是哪来的？
人类带：12 本有授权的真人网文各取中段约 6000 字。AI 参照分两组：9 段产线纪律书（LLM 在反 AI 味纪律下写的成书）和 9 段九个前沿模型的原始续写（同一本玄幻的 20 轮裸续写——书源单一，如实声明）。有意思的是有几条轴上这两组 AI 方向相反，所以那些轴我们不下方向结论，把三组带都画给你看。全部数字由你浏览器里跑的同一份代码算出。
我的文字会被上传吗？
不会。整个分析就是一遍正则扫描，在你的浏览器里完成，30 万字也是亚秒级。不下载模型、不发请求、断网可用。