watermarks-remover

watermarks-remover 是一套专为清理自有内容中 AI 生成痕迹而设计的工具组合，包含一个轻量级代理技能（Agent Skill）和一个基于 Python 标准库的本地 HTTP 服务。它支持从文本和多种文件格式中移除来自 Claude、Gemini (SynthID)、OpenAI 及开源 LLM 的多供应商溯源标记，帮助用户恢复内容的隐私性与纯净度。

核心架构：三层清理机制

该工具采用分层处理策略，针对不同类型的 AI 水印提供针对性的解决方案：

注：代理技能本身是一个瘦客户端，仅通过 HTTP 调用底层服务，因此代理主机无需安装 Python 环境。

安装与部署

1. 安装代理技能

技能文件仅为 Markdown 描述，需链接至对应 Agent 框架的技能目录：

# Grok Build / 项目本地
mkdir -p .grok/skills
ln -sfn "$(pwd)/skills/remove-ai-marks" .grok/skills/remove-ai-marks

# 用户全局 Grok
mkdir -p ~/.grok/skills
ln -sfn "$(pwd)/skills/remove-ai-marks" ~/.grok/skills/remove-ai-marks

若服务地址非默认 http://127.0.0.1:8765，需设置环境变量 WATERMARKS_SERVICE_URL。

2. 启动本地服务

服务仅需 Python 3.10+ 标准库，无第三方依赖，无需 Docker：

make serve                 # 默认监听 http://127.0.0.1:8765
# 或直接运行：
python3 service/scripts/server.py --host 127.0.0.1 --port 8765

对于需要完整基础设施（含重型后端）的场景，可参考项目文档中的 Docker Compose 配置。

可选系统工具增强

虽然核心脚本仅依赖 Python 标准库，但以下工具存在时会被自动调用以提升处理效果（在官方 Docker 镜像中已预装）：

• c2patool：用于检查和验证 C2PA 内容凭证清单。
• exiftool：深度剥离残留元数据，尤其对 PDF 文件有效。
• qpdf：执行结构性 PDF 重建，这是彻底移除 PDF 中嵌入水印的必要步骤。

使用方式

在支持的 Agent 环境中，可通过以下命令或自然语言触发：

• /remove-ai-marks
• “剥离 AI 水印”、“移除 C2PA 标记”、“清理 Claude/SynthID 文本痕迹”