同一段提示词,三个人同一天发上 GitHub:一个 1 星,一个 5000 星

GPT-5.6 Sol 和 GPT-6 改论文爱「叠甲」,中文科研圈有人把一段治叠甲的提示词做成了 Skill。同一天至少三个人发了几乎一样的规则,Adkid-Zephyr 发得最晚,三个月后拿到 5,247 star,最早发的那个只有 1 star。差别全在包装和一个肯替它喊「觉得有用就 🌟」的大仓库。下面讲清楚它是什么、star 从哪来、这个选题还能不能做,以及想让自己的开源项目拿 star,哪些能学。

8 月 11 日,三个仓库

2026 年 8 月 11 日上午 9:12(UTC),一个叫 tenaciousMa 的用户建了 defensive-writing 仓库,里面是一套「发布会原则」:论文是一场学术发布会,不是项目总结。下午 3:31,lensback940701 发了一个同样以「发布会」为题的仓库,面向社会科学。晚上 6:02,Adkid-Zephyr 建了 anti-defensive-writing-Skill,规则正文和 tenaciousMa 那份几乎一字不差。

到 11 月 6 日,三个仓库分别是 1 star、280 star、5,247 star(GitHub,11-06)。

最早的那份规则是谁写的,外面查不到,很可能是在微信群或社交平台上先传开的一段提示词(推断)。Adkid 大概率不是原作者,但它是把这段话做成「产品」的那一个。

它到底是什么

整个仓库就是几个 Markdown 文件:一份中文 Skill、一份英文 Skill、两份能直接复制的提示词,没有任何运行依赖。装进 Claude Code、Cursor 或 Codex,或者干脆把提示词贴到 ChatGPT 对话开头,AI 改论文时就不会再满篇「遗憾的是」「效果有限」「仍明显落后」。

README 开头那段话是它最好卖的地方:

很多人用 AI 改论文,改完越看越心虚:审稿人还没开口,自己先把「遗憾的是」「效果有限」「仍明显落后」写满了……等于提前把刀子递到审稿人手里,还附赠一份使用说明。

紧接着是一张前后对比表。左边是「虽然本方法在两个同领域数据集上提高了准确率,但必须承认,我们尚未测试跨领域泛化,因此应谨慎理解这些结果」,右边是「本方法在两个同领域数据集上提高了准确率;跨领域泛化尚未评估」。再往下是十二条规则速览,和「复制即用,零门槛」。仓库简介第一句是「极致轻量」。

10 月 7 日又加了 Codex 插件打包,两条命令装好。

为什么是现在

这个痛点是模型造出来的。GPT-5.6 Sol 7 月 9 日发布,改论文时出名地「过度防御」,后来的 GPT-6 也一样。中文科研圈管这个叫「叠甲」「防御性写作」:知乎有长文,Reddit r/codex 有人发帖「GPT-5.6 Sol always choosing maximum defense」,10 月 arXiv 上还出了一篇专门讲这件事的论文(2610.11355)。连 1.87 万 star 的科研 Skill 仓库 ARIS,8 月 11 日的提交里都写着「gpt-5.6-sol over-defends」。

用户每天在被折磨,而且这个毛病有了一个名字。有名字的痛点才搜得到、转得动。

star 是从哪来的

它没上过 GitHub trending,一天都没有。star 主要来自四个地方:

一个大仓库替它喊了一嗓子。 9 月 3 日,ARIS(wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep,约 1.87 万 star)把它的 4 条规则并进了自己的写作规则,在 README 更新日志里写:「规则采自 anti-defensive-writing-Skill,作者 @Adkid-Zephyr,觉得有用就 🌟」,「外部项目」表里也挂了一行。这是这个库最关键的一步。时间对得上:它 8 月 26 日才有第一个 fork,8 月底 9 月初 fork 开始每天都有(GitHub forks API)。那段时间的逐日 star 数据缺失,所以「ARIS 带来了拐点」是推断。

合集站和目录站一路收录。 AcademicForge(收录时显示 4,676 star)、Auto-Research-Skills、skills.sh、skillsdirectory(评 Grade A)、360 skillhub、火花工坊等。star 越多越容易被收录,收录越多 star 越多。

CSDN 自动教程文。 好几篇 gitblog 账号写的「安装使用教程」,吃的是搜索流量。

X 上的中文博主。 9 月 5 日 @vintcessun 贴了仓库链接;11 月 5 日 @nini_incrypto_(2.89 万粉)发「解决GPT过度防御」,把发布会原则全文贴了出来,和 11-05 单日 +230、11-06 +139 的小高峰同期(带没带仓库链接未核实)。

10 月 9 日它有 2,380 star,之后每天涨 59 到 230,近 7 天 +799、前 7 天 +815(GitHub 每日快照),不加速也不掉,是很平稳的长尾。

star 多,用的人其实不多:skills.sh 上中英两个 Skill 合计 354 次安装。大多数人可能是复制了提示词就走,也可能只是点了 star 收藏。

谁在做同一件事

还有 ChatGPT、Claude 自己:一段系统提示就能做到同样的事,只是没有专门的开关。

这张表最能说明问题的是第一行和最后一行。先做的 Kiterlin 写得更严谨,还特意强调「保留必要限定」,star 却只有它的三分之一;9 月 21 日知乎一篇榜单里,Kiterlin 才 586 star。同一段规则的 tenaciousMa,只有 1 star。在这个品类里,功能几乎一样,最后拉开差距的是谁的 README 最好转、谁被大仓库点了名。

跟风的已经二十多个

GitHub 上搜 defensive writing,能搜到二十多个仓库:Yila-AI/awesome-defensive-writing(10-29,60 条双语提示词)、OvOYu 版(写明 inspired by Kiterlin and Adkid-Zephyr)、HERO-Anti-OverDefense(写明 Adopted from)、照抄简介的 lambert1231 版、中文社科版、华为 CodeArts 版,11 月 6 日当天还有人新建。给它提过 PR 的 ZF-Utokyo 后来也自己另起了一个。

这个选题本身,已经挤满了。

如果是你

C:能学到东西,跟进不太划算。 再做一个「反叠甲」Skill 基本拿不到 star:品类已经有两个上千 star 的代表,后面二十多个跟风的大多停在个位数到几十。值得拿走的是它的打法,不是这个选题。

适合谁: 手上有一个刚被某个新模型「制造」出来的毛病、并且能用一段提示词或一个 Skill 解决的人;尤其是在某个垂直圈子(法律、医学、某个学科、某种语言)里,知道大家正在吐槽什么的人。

不适合谁: 想再做一版中文或英文「反叠甲」的人;想靠这个赚钱的人(它不收钱,也没法收);指望功能比别人强一点就能多拿 star 的人,这个案例正好说明,功能差不多时,决定 star 的是包装和渠道。

怎么做:

1. 盯新模型上线后两三周的吐槽。哪个毛病被反复骂、还有了外号,就做那个。这次是 7-09 发布,8-11 一天冒出三个仓库,窗口只有一个多月。
2. 给它一句能原样转发的比喻。「论文是发布会,不是工作汇报」「把刀子递给审稿人」,转发它的人几乎都直接引用这两句。
3. README 首屏只放三样:一段戳痛点的话、一张前后对比表、复制即用的提示词。标题里写「零依赖」「极致轻量」。
4. 同一份内容发三种形态:Claude Code Skill、Codex 插件、纯提示词,中英双语。目录站会自动收录。
5. 最重要的一步:去够你那个圈子里最大的合集仓库。提 PR、让它吸收你的规则,换一行「作者 @你,觉得有用就 🌟」。在 Skill 这个圈子里,大合集就是分发渠道。

怎么获客: 大合集仓库的引用,加 skills.sh、AcademicForge 这类目录站,加 CSDN 和知乎的教程文。英文圈它没进去过:没有英文媒体报道,X 英文圈也搜不到。如果英文那边也出现同样的模型毛病,换成英文比喻、去够英文的 awesome 列表,是一条没人走过的路。

什么时候之前: 反叠甲这个选题已经晚了。打法本身跟着模型走:每次大模型更新出一个新毛病,都会开一个一到两个月的窗口。等官方修好或者大家习惯了,窗口就关了。

什么情况说明看错了: ① 某个后来的反叠甲仓库,没有大仓库导流,一个月内自己涨到上千 star,说明这个品类还没挤满,是本文判断太早;② 下一次模型毛病出来,第一个包装好的 Skill 没有大仓库背书也拿到几千 star,说明好包装本身就够,渠道没那么重要;③ GPT-7 或下一个版本不再叠甲后,它的 star 照样每天上百地涨,说明大家要的是一套写作原则,不只是给模型打补丁,这个品类会比预想的活得久。

还有一个小细节:11 月 5 日有人给它提了一个 issue,标题是「绷不住了,README都有反驳式描述」,引的是 README 里「没有 MCP 服务或额外运行依赖」「GitHub release 不是官方目录上架记录」这两句。一个教人别叠甲的仓库,自己在 README 里先叠了一层甲。用户已经认真读到这一步,还能拿它开玩笑,说明它在这个小圈子里确实被当回事了。