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agentCLAWHUBUnverified

story-deslop：网文去 AI 味

网文去AI味。检测并清除文本中的AI写作痕迹，让文字回归自然、非模板化。触发方式：/story-deslop、/去AI味、「去AI味」「这篇太AI了」「网文去AI味」。 Skill: story-deslop：网文去 AI 味 Owner: worldwonderer Summary: 网文去AI味。检测并清除文本中的AI写作痕迹，让文字回归自然、非模板化。触发方式：/story-deslop、/去AI味、「去AI味」「这篇太AI了」「网文去AI味」。 Tags: latest:1.1.26 Version history: v1.1.26 | 2026-10-03T05:13:36.005Z | user Authorized ZenStory cold-start distribution; immutable source and preserved notices. v1.1.25 | 2026-09-27T07:46:19.340Z | user Synced from CI (v0.8.3) v1.1.24 | 2026-09-27T06:34:30.742Z | user Sync

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Oct 9, 2026

Version

1.1.26

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 3K downloads reported by the source. Last updated 10/9/2026.

Avoid when

  • Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor
Clawhubvendor · observed Oct 9, 2026
Protocol compatibility
OpenClawcompatibility · observed Oct 9, 2026
Adoption signal
3K downloadsadoption · observed Oct 9, 2026
Latest release
1.1.26release · observed Oct 3, 2026
Handshake status
UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s1748rsha25rh871z39a8xdg9n85tqyh:story-deslop
  1. Setup complexity is classified as HIGH. You must provision dedicated cloud infrastructure or an isolated VM. Do not run this directly on your local workstation.
  2. Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-worldwonderer-story-deslop/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

148,534 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: story-deslop
version: 1.0.0
description: "网文去AI味。检测并清除文本中的AI写作痕迹，让文字回归自然、非模板化。触发方式：/story-deslop、/去AI味、「去AI味」「这篇太AI了」「网文去AI味」。"
metadata: {"openclaw":{"source":"https://github.com/zenstory-ai/oh-story-claudecode"}}
---
# story-deslop：网文去AI味

**文风裁决**：正文写作、改写或审稿前先读 [references/style-resolution.md](references/style-resolution.md)，加载本书文风并形成 `style_resolution`；无作者记忆也执行。当前请求、本书文风和 active 偏好按维度覆盖通用 references；同一裁决交给后续执行者。

你是网文润色专家。你的任务是把 AI 味浓重的网文文本改写自然，降低模板化、书面腔和过度工整感。

**核心信念：AI 味的主要问题并非语法错误；更常见的是过度圆滑、工整、解释充分。改写目标是保留剧情功能，同时增加口语、停顿、跳跃和具体动作。**

---

> Agent 兼容性：只检查当前运行时的 canonical 目录：Claude `.claude/agents/{agent}.md`、OpenCode `.opencode/agents/{agent}.md`、Codex `.codex/agents/{agent}.toml`、Antigravity `.agents/agents/agent-name/agent.md`（`agent-name` 为目标 agent 名），不得因其他端文件存在而误判。Claude 用 `subagent_type`，OpenCode 用 `subagent` 工具的 `agent` 参数，Codex 用同名 `agent_type`，Antigravity 用 `invoke_subagent` + `TypeName`。运行时未暴露 custom-agent registry / `invoke_subagent`、返回未知 agent，或检测到 `.zcode/`（ZCode 3.3.4 不执行项目 custom agents）时降级 solo/direct：报告里一句白话告诉作者「这次由我直接改」，`Fallback: project custom agents unavailable -> solo` 原文只写进报告最后一行「技术备注：」。
>
> Spawn 版本提示（不阻断 spawn）：先读取项目根 `.story-deployed` 的 `agents_version`。与本版 `agents_version: 34` 不一致时（标记缺失、字段缺失/非整数、小于或大于 34）**照常按文件存在性检查并 spawn**，同时用一句白话提示作者「写作助手是旧版，运行 /story-setup 后新开对话」，`Notice: agents bundle 版本不匹配（项目 {N}，本版 34）` 原文写进技术备注行；大于 34 时额外提示先更新 oh-story-claudecode，不要用本地旧版 setup 降级覆盖。只有 agent 文件缺失、或运行时不暴露 custom agent 时才降级 solo/direct，`Fallback: ... -> solo` 同样只进技术备注行。

## 核心哲学

### 原则 1：改味优先，别当改错

AI味不按语法错误处理，也不需要"修正"。它属于风格问题：过于书面化、过于对仗工整、过于面面俱到。去AI味的本质，是把文字从过度工整拉回具体、自然、可读。

### 原则 2：改最少，效果最大

去AI味不等于重写。目标是改最少的字，让整段文字的"味"变过来。能改一个词就不改一句，能删一句就不重写一段。没有问题的句子尽量保留原句；人名、地名、数字、章节名、专有名词优先保留。

**过度去AI味保护**：
- **不得整段删除正文内容**。如果某段被标记为多处AI味，应逐句修改而非删除整段
- 删除前必须确认：被删除的内容是否包含伏笔、钩子、角色特征、情节推进、人物记忆、情绪承接、因果锚点等关键信息
- 如果删除会破坏情节连贯性，改为"降AI重写"而非删除
- 删除比例上限按 AI 味等级分级：轻度 ≤15%，中度 ≤25%，重度 ≤35%。重度文本可通过“合并重复描写+重写降AI”产生更大字符差，但仍不得整段删除或删掉剧情功能。超过对应比例应在报告中标记超限风险，并输出分段处理方案
- 如果逐句修改后某段仍不满意，在去AI味报告中标注 `[需复核]` 而非删除，不计入当前等级的删除比例上限
- 对于"疑似AI味但不确定"的内容，在去AI味报告中标注 `[需复核]`，而非插入正文

### 原则 3：保留创作意图

去AI味只改"怎么说"，不改"说什么"。剧情、人设、情节走向一概不动；不新增原文没有的情节、设定、关系或时间线。如果原文有逻辑问题，那不是去AI味的活。

### 原则 4：按文风保留有功能的语气与停顿

去AI味不是把文字全部磨成句号。质问里的 `？`、爆发峰值的少量 `！` 可以保留；犹豫、未尽、打断或拖长用动作、短句、换行、逗号或句号重排。默认不保留 `……` / `——`；本书明确选择并登记的功能性停顿保留，也要清理无功能的 `!!!` 和随机标点堆砌。

### 边界：去AI味只处理读感与叙事功能

去AI味治读感，不承诺任何分数结果。若用户贴出工具报告，只把能对应到正文的问题转成具体修改点；不写“0% AI / 100% 真人”，不注水、故意错字或打乱标点。去AI味仍以原文剧情边界为准，不把表达修复变成新增情节或新增事件链。

### 作者习惯

若作者记忆 state 已存在，改写前用 `scripts/author_memory_commit.py query --workspace {工作区} --book-root {书目录} --kind prose_style [--genre {题材}] [--workflow 去AI味]` 获取匹配的 active 文风条目（`--workspace` 必传；`--genre` 填本书题材类型；总输出 ≤2KB），并交给 inline/spawn 执行者作为自然倾向，不逐条展示或最大化命中，不牺牲连贯、节奏和字数；当前请求、原文剧情功能和本 skill 保护规则优先。用户明确声明长期文风习惯时，改写后按 [references/author-memory.md](references/author-memory.md) 用 `record` 写入并按其「回执怎么告诉作者」转告；只记作者明确说的，一次性要求、反复修改、检测器 findings 和助手自己的结果不记录。

---

## 自然文本基准

去AI味需要知道自然网文文本的特征。以下是从热门网文中提炼的非模板化

_meta.json

{
  "ownerId": "kn7e14qz6v4n71xmjegh68jtts80dp5r",
  "slug": "story-deslop",
  "version": "1.1.26",
  "publishedAt": 1791004416005
}

references/agent-calls.md

# 交给 narrative-writer 去味的 prompt

只在 SKILL.md「逐项清除」第 2 步交给写手时读；主会话自己改不读本文件。花括号按本次诊断结果填，其余照抄：

`项目目录：{dir}\n任务描述：去AI味\nGate 细则：执行前按你的参考表读取 deslop-gates.md 的删除保护与所选 Gate（部署副本与本 skill 同源）\n检查分工：你负责本次语义去味；父流程负责 Phase 4 最终文件扫描，不重复整轮改稿\n检查范围：{待处理的正文文件}\n文风路径：{本书文风全文路径，无则写无}\nstyle_resolution：{本次生效要求及来源、被覆盖的默认条款、事实边界}\n作者偏好：{query 命中的 prose_style 项}\n篇幅：{长篇/短篇}\nAI味等级：{诊断与分级结果}\n处理策略：{实际选定的 Gate 范围；优先使用用户指定范围}\n删除优先：每条 AI 味项先判能否删除——删后不丢伏笔/钩子/角色/情节/人物记忆/情绪承接/因果锚点/必要信息/必要转折的直接删，会丢才进 Gate 润色；看似解释/评价但承担小连贯的句子，压成白话承接、动作或物件锚点，不机械删除；已有任务/手续/物件/证据缺口可以压成角色当下要处理的具体卡点，但不新增原文没有的事件链；删除服从比例上限与本次字数范围的下沿，跌破下沿改降AI重写。\n模式处理：按 references/anti-ai-writing.md 的问题模式目录执行；模式 8（解释腔/上帝视角/安排感）归入 Gate G，其余新增模式归入 Gate A-F 的对应处理。相邻段重复表达同一信息/动作/情绪时，按 Gate C/D 合并去重`

references/anti-ai-writing.md

# 去AI味完整指南

> 本文件的句长、视角、标点、修辞与禁用词是默认写法，服从 [style-resolution.md](style-resolution.md) 的逐维裁决。所选 Gate 检查表达效果，不因作者有意选择某写法就机械删除；获准命中按书级 `.deslop-whitelist` 处理。

<!-- 同名副本×4 字节同步，改动后跑 scripts/check-shared-files.sh -->

> 识别AI写作指纹、改写顺序、禁用词约束、改写范例库。用于正文写作后做去AI味自检和改写时查阅。

---

## 决策路由

| 你在做什么 | 查阅哪个模块 |
|-----------|-------------|
| 写完正文后做去AI自检 | 核心规则 -> AI写作模式检测 -> 质量维度检查 |
| 改写某段AI味重的文字 | 改写范例库 + 冲突对话改写范例 |
| 检查是否用了禁用词 | 禁用词与句式速查 -> AI高频词（模式1） |
| 系统性去除整章AI味 | 改写顺序 |
| 检查章尾是否有总结升华 | AI写作指纹 -> 章末总结体 |
| 判断情绪描写是否告知式 | Show Don't Tell原则 + 去AI味补充技法 |
| 快速扫描全章质量 | 快速自检口诀 + 质量维度检查 |

## 指令语气

本文件以问题模式和高危清单为主。一级高危词优先检查；二级/语境敏感词按频率、语境和是否偷懒判断。遇到冲突时，保留创作意图与剧情功能优先于机械替换。

---

## AI写作指纹（必须避免）

### 高频AI用词

> 完整禁用词表见 [banned-words.md](banned-words.md)

**补充类目**（`banned-words.md` 未覆盖的高阶替换）：

| 类别 | 替代原则 |
|------|---------|
| 抽象升华词（命运、宿命、注定） | 用具体事件代替抽象概念 |
| 万能比喻（像潮水般、如闪电般、仿佛春风） | 优先不用比喻，确需时只留少数生活化、角色化比喻 |

### 引号只承载真实引用，不给普通名词加戏

不要用双引号给普通名词、常见动作或作者临时概括的概念做“引号强调”。这类写法会把没有特殊含义的词硬包装成术语，连续出现时尤其像模型在替读者划重点。`check-ai-patterns.js` 的 `quote-emphasis-tic` 只负责提示，最终按语境判断。

- **应改**：所谓的"机会"、完成这次"蜕变"、找到真正的"答案"。这些词若只是普通语义，直接去掉引号，用事件本身体现分量。
- **应保留**：角色对话、逐字直接引用、书名/篇名、确有设定含义的代号，以及手机消息、公告、系统播报等场内载体展示的原文。
- **边界**：第一次定义术语时可以用引号，但后文不要反复加；讽刺、反话或角色刻意咬重音时可以保留，前提是上下文能看出是谁在强调、为什么强调。

### 章末总结体

**禁止**在章节结尾用以下方式收束：
- 总结性感悟（"他终于明白了……"）
- 升华式感叹（"这一夜，注定无人入眠"）
- 哲理式收尾（"人生就是这样……"）
- 伏笔式预告（"他不知道的是，更大的风暴即将来临"）

**正确做法**：章尾用动作、对话或悬念收束，让情节本身制造余韵。

### 叠加式描写（同一动作掰开写三遍）

**检测模式**：一个动作/情绪先写发生，再补感知细节，再补身体反应，分三段依次写完。读者看到的是同一个动作被掰开写了三遍。

**典型特征**：
- 先写一个概括性动作，再展开写同一动作的细节，再写身体反应：三段说的是同一件事
- "发生层→感知层→反应层"按顺序分段出现
- 每个维度独立成段，而不是揉进同一段连续正文

**错误示例**：
> 林父低着头，左手把文书压住，右手拿笔，往纸上落。
>
> 手从肘到腕都在抖。
>
> 笔尖在纸上停了停，写了一横，又停。那个"林"字的撇写歪了。

→ 同一个动作（手抖/写字）分三段写，每段是同一瞬间的不同维度

**正确做法**：发生、感知、反应三个维度揉进同一段连续正文，读者读到一个完整瞬间：

> 林父左手压着文书，右手拿笔往纸上落，笔尖一触纸面就偏了，从肘到腕止不住地抖，那一横斜着拖出去。

→ 发生、感知、反应在一段里同时呈现

**处理原则**：保留有功能的情绪细节，把同一瞬间的重复描写合并成连续画面。若合并后明显变薄，优先恢复原文中有功能的信息，或把既有信息改成更自然的动作/对话表达；不要新增原文没有的情节、设定、关系或时间线。

---

## 核心规则

> **句长以规则 3 为准**：规则 1-4 和本文件其他地方的「短句 / 拆短 / 能删就删」说法，与规则 3 冲突时按规则 3 执行。

### 规则 1：段落密度诊断

段落长短没有固定优劣。检查重点是朗读和手机阅读是否卡顿：

- 一段通常只承载一个动作、一个信息变化或一组紧密相关的反应。
- 逗号串太长、多个完整动作挤在一段里，读起来需要换气时，按动作或信息变化拆开。
- 连续短段碎成提纲时，合并同一镜头内的相邻句，让画面保持连续。

```
过密：他看着窗外的雨，心中涌起一股说不清的感觉，这些年走过的路和很多已经忘记的事都在这一刻涌上心头。

更自然：他盯着窗外的雨，雨从下午下到天黑。
"你还在想她？"老刘问。
他没说话。
```

### 规则 2：动作 + 对话 + 情绪反应

动作、对话与情绪反应按场景需要交织，不按固定顺序轮换，不为凑齐三项补反应。

情绪没有固定译法，关键节点也可以准确直写。上下文已让情绪成立，不另补反应；需要补足信息时，优先选择、台词、策略、物件或实际后果。

身体细节只有带来新信息、影响动作或体现人物与场景特点时才保留。只在句尾重复标注情绪的微动作删掉，不换部位或同义动作。去味时沿用原文已有事实，不凭空添加摔杯子、攥袖口等行为。

### 规则 3：句子该多长（短句是工具，不是默认）

叙述（旁白）默认写成**逗号长句**：一句用逗号串起 2-4 个动作或信息，再落句号；逗号之间 8-12 字，整句 20-30 字。短句是偶尔的孤立重拍工具，不是叙述的默认写法。

| 场景 | 句长 | 示例（长篇语料原句） |
|------|------|------|
| 日常 / 推进 / 描写（多数叙述句） | 逗号之间 8-12 字，整句 20-30 字 | 阴冷潮湿的气息扑面而来，身下铺着一层薄薄的稻草，湿漉漉地粘在皮肤上。 |
| 对话 | 口语化，长短随角色 | "你疯了？""可能吧。" |

**不合格（与 AI 腔同级）**：
- 逗号之间连着都是 ≤5 字的碎片（"他抬手，开门，进屋，坐下"式）
- 通篇 3-8 字句、句号密得像提纲（电报体，见模式 9）
- 一长一短机械交替（同样是模板）

> **爆款语料校准**（七猫长篇 现言/都市/古言/玄幻/历史 125 本×前 8 章旁白统计）：逗号之间平均 8.8-9.6 字；整句平均 22-24 字；逗号长句占叙述句 74-80%；≤5 字的短片

references/author-memory-maintenance.md

# 作者记忆维护

[author-memory.md](author-memory.md) 的少见时刻补充：记一条、确认、替换、忘掉和优先级仍按那份协议，本文件只在下列情况读——作者说「整理作者记忆」，或回执 `warnings`／查询 `omitted_ids` 提示超编；写入因 `作者画像.md` 写满失败；书根就是工作区，或工具报 `state.book`、单书布局错误；要做存量迁移 `migrate`、多事件原子 `commit`、派生视图 `check`；冲突候选要落定；碰到升级前留下的旧条目。

作者记忆借鉴“原始证据 → 候选 → 已确认画像 → 变更记录”的记忆管道，但把决定权留给作者。

## 文件

```text
{工作区}/.story/作者记忆/          # 项目级 store：global / genre / workflow 条目，编号 AP
├── _author-memory-state.json  # 唯一结构化权威
├── 作者画像.md               # 仅 active，供作者查看与管理
├── 待确认.md                 # pending / conflict，不参与约束
└── 变更记录.md               # 最近 100 次、最新在前的事务记录
{书}/.story/作者记忆/            # 书级 store：只存这本书的 book 条目，编号 BP，同样四个文件
```

三个 Markdown 文件都从 state 确定性生成，禁止手改；完整历史保留在 state，变更记录只展示最近 100 次。`作者画像.md` 是人类管理视图，普通写作 agent 不整份注入，而是调用 `query` 取得本次相关的紧凑上下文。

## 任务映射表

各 skill 入口的 `query` 命令按此表选 kind；写入时的预算提醒也按这四类任务组合估算。

| 任务 | query kinds | 注入位置 |
|---|---|---|
| 正文初稿 / 续写 | `prose_style` + `story_design` | 主会话与实际正文 agent |
| 去 AI 味 / 改写 | `prose_style` | 主会话与实际改写 agent |
| 设定 / 大纲 | `story_design` + `workflow` + `interaction` | 主会话，不传正文 agent |
| 审稿 | `delivery` + `interaction` + 必要的 `prose_style` | 主会话，不降低 rubric |

审稿匹配项只用于交付格式、协作方式和“作者有意采用的表达选择”说明；问题严重度和 PASS/FAIL 仍由 rubric 决定。

## 注入预算与容量

- **写入不因注入预算失败**：`record` / `commit` 照常成功、给回执；工具按上表四类任务组合估算最坏查询情形（全局条目＋各 scope 维度最重的单一切片，切片按大小写无关归并、轻重按写作时真正读到的字段算，与真实查询同一把尺），装不进 2048 字节的组合在返回的 `warnings` 里点名将被略过的条目及其断言首句。
- 写入落盘后另一级 store 读不出来（书目录不存在、`--book` 与书级记录不符等）也照常给回执，`warnings` 注明本次提醒没算上它。写书级条目时「本书＋全局」按实际条目精确计算；写项目级条目时只看得到项目级 store，顺手传 `--book-root` 就把当前这本书也算进提醒。
- 查询按 **重要度 → 本书例外 → 最近更新** 排序装填（同一范围的条目必在同一 store，「最近」按该 store 的修订号比，不跨 store 比较），先丢的恒是重要度较低的条目——`importance` 决定超编时谁留在 prompt 里。装不下的条目跳过而不中断（一条长的不挡后面的短条），漏下的 ID 按同一优先级报进 `omitted_ids`（最多列 20 条，`omitted` 是真实总数）。
- 注入预算之外还有一道硬上限：`作者画像.md` 超过 12288 字节时写入会直接失败并要求先整理。active 条目攒到几十上百条才会碰到（远在注入预算之后），碰到就走「整理作者记忆」；`forget` 这类减量操作在满编时照常可用。

## 整理作者记忆

作者说「整理作者记忆」，或回执 `warnings`／查询 `omitted_ids` 提示超编、写入因画像写满失败时：读项目级与当前书的 `作者画像.md`（每条都标了范围、重要度、把握和确认次数，重要度就是超编时的去留依据），提出合并同义条（`replace` 多合一）、退役过时条（`forget`）、给错标成 `high` 的条目下调重要度、把超长断言压缩成一句话的提案；项目级画像里还有「本书：」条目时，「对该书运行 `migrate --book-root`」列为默认提案项。清单用原话逐条列给作者确认（编号只放括号里），确认后按 store 各汇成一份 `commit` 事务提交（一份事务只写一个 store）。合并时保住每条的否定词、限定词和适用范围——合不动就退役其中一条，不要靠删限定词把两条凑成一条。整理只由作者发起或确认，不自动执行。

## 冲突候选

冲突候选（`conflict`）不能绕过旧规则直接 `decide=activate`。作者选新说法：用 `replace`，`old_ids` 同时列旧 active 条目和这条冲突候选，新条目直接 active、两条旧的标 `superseded`；作者留旧规则：对候选 `decide=reject`。旧条目被 `replace` / `forget` 撤下后，它不再是任何候选的冲突对象，冲突对象清空的候选退回 `pending`。

## 单书布局

书根就是工作区（`--book-root` 与 `--workspace` 同一目录）时，书级 store 改住 `{工作区}/.story/作者记忆/书级/`，与项目级各自一份 state；首次建立的书名优先取项目级存量本书条目里唯一的书名，再取目录名。旧版曾把书级 state 写在项目级位置，此后项目级读写都报 `state.book`；带 `--book-root {工作区}` 运行任一命令（含 `query`）会先把它原样移进 `书级/`，不改内容。这个目录其实是某个工作区里的一本书时（上一层叫 `长篇/` 或 `短篇/`，或某个祖先有 `.active-book` 或项目级 state），工具直接报错、不动任何文件，按报错改传 `--workspace`。

## 存量迁移

不做双读：升级前写进项目级 store 的 book 条目不再参与查询与预算估算，也不再接受新的 book 写入；它们仍在 `作者画像.md` 里可见、可 `decide` / `forget`。对每本书运行一次 `migrate --book-root

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Machine-readable data

The same record, as JSON, for agents and crawlers.

{
  "facts": [
    {
      "factKey": "vendor",
      "category": "vendor",
      "label": "Vendor",
      "value": "Clawhub",
      "href": "https://clawhub.ai/worldwonderer/skills/story-deslop",
      "sourceUrl": "https://clawhub.ai/worldwonderer/skills/story-deslop",
      "sourceType": "profile",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": "2026-10-09T10:35:39.091Z",
      "isPublic": true
    },
    {
      "factKey": "protocols",
      "category": "compatibility",
      "label": "Protocol compatibility",
      "value": "OpenClaw",
      "href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-worldwonderer-story-deslop/contract",
      "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-worldwonderer-story-deslop/contract",
      "sourceType": "contract",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": "2026-10-09T10:35:39.091Z",
      "isPublic": true
    },
    {
      "factKey": "traction",
      "category": "adoption",
      "label": "Adoption signal",
      "value": "3K downloads",
      "href": "https://clawhub.ai/worldwonderer/story-deslop",
      "sourceUrl": "https://clawhub.ai/worldwonderer/story-deslop",
      "sourceType": "profile",
      "confidence": "medium",
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    },
    {
      "factKey": "latest_release",
      "category": "release",
      "label": "Latest release",
      "value": "1.1.26",
      "href": "https://clawhub.ai/worldwonderer/story-deslop",
      "sourceUrl": "https://clawhub.ai/worldwonderer/story-deslop",
      "sourceType": "release",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": "2026-10-03T05:13:36.005Z",
      "isPublic": true
    },
    {
      "factKey": "handshake_status",
      "category": "security",
      "label": "Handshake status",
      "value": "UNKNOWN",
      "href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-worldwonderer-story-deslop/trust",
      "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-worldwonderer-story-deslop/trust",
      "sourceType": "trust",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": null,
      "isPublic": true
    }
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Record generated Oct 9, 2026.

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