搜索 stop-slop 时，最容易踩的坑不是命令写错，而是把同名介绍页当成项目本体。核验入口有一条最短路径：仓库归属、根目录文件、提交记录三处必须互相对得上。

官方项目的身份卡

仓库归属

hardikpandya/stop-slop

官方地址

github.com/hardikpandya/stop-slop

许可证

MIT

此次核验版本

8da1f030185bdfe8471220585162991eaeb970e9

仓库简介写的是“A skill for removing AI tells from prose”。这里的 Skill 指一套供模型读取的写作指令，不是浏览器插件，也不是带账户体系的在线服务。根目录没有可执行安装器；看到要求填写 stop-slop API Key 的第三方页面，应当停下来复核。

配置内容藏在哪些文件里

文件	核验重点
SKILL.md	八条核心规则、快速检查项与评分方式
references/phrases.md	空泛开头、强调口头禅、商业套话等词语模式
references/structures.md	二元对比、碎片句、被动语态、虚假主体动作等结构
references/examples.md	规则应用前后的改写样例

README 只负责概览。判断规则是否被改过，应继续看 SKILL 与 references；判断版本是否可信，再看提交历史和 CHANGELOG。只截取一段网文介绍，无法完成这两步交叉核验。

提交记录透露了规则边界

CHANGELOG 记录了短语表、结构表和示例库的演进。此次固定核验的提交还加入了 false agency 规则，提醒模型不要让“数据、界面、研究”像人一样思考或决定。它说明项目仍在调整审稿标准，引用某条规则时最好同时记下版本。

第一次验证不需要整篇重写

取一段自己熟悉的文字，要求 Claude 只标出触发的规则、原句和修改理由，先不改稿。若输出能对应仓库中的核心规则，再让它改两三句并核对事实。这样的试跑既能确认 Skill 已被读取，也能看出英文规则迁移到中文后是否过度。官方入口解决的是来源可信，最终采用哪些修改，仍要由作者决定。