Alchemy

Name: Alchemy
Author: fernforge

本地服务

github.com/fernforgeAI 与智能体117 周前更新

代码仓库

关于 Alchemy

Alchemy 是供 AI 编码 Agent 使用的精简写作规则集，可作为项目指令文件安装，也可通过 MCP 服务提供。它引导 Agent 使用具体、直接的表达，并指出常见的大模型写作模式以供规避。

主要功能

01避免常见大模型写作模式的规则
02可安装的 `ALCHEMY.md` 指令文件
03从现有 Agent 配置链接规则
04无需安装即可打印规则

适用场景

01指导 Agent 编写项目文档
02在不同 Agent 配置中应用一致的写作规则
03通过 MCP 按需获取写作指南

MCP 相关

MCP 服务提供 `get_writing_rules` 工具和 `alchemy://rules` 资源，让兼容 MCP 的 Agent 按需获取规则集。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "fernforge-alchemy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@fernforge/alchemy-mcp"
      ]
    }
  }
}

启动命令npx -y @fernforge/alchemy-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

npm@fernforge/alchemy-mcp0.1.1stdio

工具

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

此工具无需参数。

详细介绍

Alchemy — 像人类一样写作，而不是像大模型

Alchemy

Alchemy 是一套即装即用的规则集，可防止你的 AI 编码 Agent 写出大模型腔：不堆叠破折号，不写“并非只是 X，而是 Y”，也不随手塞进 深入探讨。只需添加一次，Agent 就会在写作前读取它，生成的 README、提交说明和文档也会开始像是人写的。

点石成金。它只有一个文件，大约 1000 个 token，放在 Agent 的其他指令旁边：ALCHEMY.md。这里的其他内容都只是帮你把它加入项目。

如何让我的 AI 不再写出大模型腔？

将它安装到项目中，并让 Agent 使用它。选择适合你技术栈的方式：

# Node / npm
npx @fernforge/alchemy init

# Python / pip
pip install alchemy-writing
alchemy init

init 会将 ALCHEMY.md 写入你的项目，并在你已有的 Agent 配置中添加链接：CLAUDE.md、AGENTS.md、.cursorrules 或 Copilot 指令。从那以后，Agent 会在正常上下文中读取这些规则。若要将规则集打印到标准输出而不进行安装：

npx @fernforge/alchemy print   # or: alchemy print

更喜欢手动操作？将 ALCHEMY.md 复制到你的代码仓库，并在 Agent 的指令文件中引用它。这就是全部机制。无需服务、API 或账户。

前后对比

下面是 Alchemy 会捕捉的句子类型。同一个事实，两种说法：

之前

Redis 不仅仅是一个数据库——它还是一个强大、可靠的缓存层，能够释放整个技术栈的全部潜能。

之后

Redis 是一个内存存储。把缓存和会话放进去，数据库就不会再成为瓶颈。

“之前”的句子里堆叠了四种典型痕迹：“不只是 X，而是 Y”这种空洞对比、形容词堆砌（强大、可靠）、孤零零的戏剧性破折号，以及“释放全部潜能”。这些都没有说明 Redis 的作用。“之后”的句子去掉了这些内容，只陈述一件你可以据此采取行动的具体事实。这就是全部诀窍，应用到 Agent 写作的所有内容中。

它会去掉哪些大模型痕迹？

具体来说，包括这些：

空洞对比：“不只是 X，而是 Y”“这不是关于 A，而是关于 B”。
三段式短句和凑数的三项并列：“快速、可靠、可扩展”“没有 X。没有 Y。只有 Z。”
用来代替事实的形容词堆砌：可靠、无缝、强大、全面。
破折号堆叠。真正的问题是密度，因此规则是：少用。
填充词汇：深入探讨、利用、借助、解锁、提升、织锦、领域、展示。
铺垫式开头（“在当今快节奏的世界中”“其核心是”）和总结式收尾（“总之”“归根结底”）。
回答前重述提示词。

解决办法绝不是换个同义词，而是用具体事实替换模糊词：不要说“可靠”，而要说“每秒处理 10k 个请求”。这些规则会推动 Agent 说出事实。

其背后的原则是：没有哪个词能单独证明一段文字是机器写的。真正的信号是，这些痕迹在平淡、均匀的文本中成群出现。Alchemy 针对的是这种扎堆现象，因此它会减少这些痕迹，却不会删掉那些确实用得恰当的词。

与 Claude、Cursor 或 Copilot 搭配使用

init 会检测项目中已有的配置文件，并在其中添加规则集链接，因此同一个 ALCHEMY.md 适用于不同的 Agent：

Claude Code / Claude 通过 CLAUDE.md 读取它。
Cursor 通过 .cursorrules 读取它。
Copilot 通过其指令文件读取它。
任何支持 AGENTS.md 的 Agent 都会在其中找到它。

一套规则集，适用于你使用的任何 Agent。

将它用作 MCP 服务

如果你想让所有项目都能按需获取规则，而不是在每个代码仓库中都提交一个文件，可以将 Alchemy 作为 MCP 服务运行。将它添加到客户端配置中（Claude Desktop、Cursor、Cline）：

{
  "mcpServers": {
    "alchemy": { "command": "npx", "args": ["-y", "@fernforge/alchemy-mcp"] }
  }
}

它会提供一个 get_writing_rules 工具和一个 alchemy://rules 资源，让任何支持 MCP 的 Agent 都能在准备撰写文字时获取规则集。详情请参阅 mcp/。

三种安装方式，一套规则

三者使用来自同一源的相同规则，因此请根据你的工具链选择，也可以自由组合：

npm：@fernforge/alchemy — npx @fernforge/alchemy init
PyPI：alchemy-writing — pip install alchemy-writing
MCP：@fernforge/alchemy-mcp — npx @fernforge/alchemy-mcp

规则的来源

这些规则基于人们实际指出的 AI 写作特征，而非凭空猜测：维基百科的“AI 写作迹象”、Kobak 等人对 ChatGPT 出现后研究论文中哪些词汇使用频率上升的研究、Pangram 的短语频率数据，以及 Reddit 和 r/Professors 上关于如何识别 AI 写作的长期讨论。我们特意将规则保持简短：为 Agent 提供能在上下文中记住的具体指导，而不是一篇长文。

这份 README 本身也遵循这些规则。如果读起来不错，这就是我们想传达的。

贡献

发现了它遗漏的特征？请提交 issue 或 PR，并附上一组真实的修改前后示例。具体示例比新增抽象规则更有价值。

只编辑根目录下的 ALCHEMY.md。python/ 和 mcp/ 下的副本由 node scripts/sync-rules.mjs 根据它生成；如果两者不一致，CI 会失败。npm、PyPI 和 MCP 包通过 GitHub Releases 发布（参见 .github/workflows）。