Détectez et signalez les marqueurs de contenu générés par l’IA dans la documentation et la prose. À utiliser lors de la révision de la documentation pour les marqueurs IA, du nettoyage du contenu généré par LLM ou de l'audit de la qualité de la prose. Ne pas utiliser lors de la génération de nouveau contenu (utilisez doc-generator) ou lors de l'apprentissage de styles d'écriture (utilisez style-learner).
Installez rapidement le skill IA slop-detector dans votre environnement de développement via la ligne de commande
Source : athola/claude-night-market.
AI slop is identified by patterns of usage rather than individual words. While a single "delve" might be acceptable, its proximity to markers like "tapestry" or "embark" signals generated text. We analyze the density of these markers per 100 words, their clustering, and whether the overall tone fits the document type.
Start by identifying target files and classifying them as technical docs, narrative prose, or code comments. This allows for context-aware scoring during analysis.
We categorize markers into three tiers based on confidence. Tier 1 words appear dramatically more often in AI text and include "delve," "multifaceted," and "leverage." Tier 2 covers context-dependent transitions like "moreover" or "subsequently," while Tier 3 identifies vapid phrases such as "In today's fast-paced world" or "cannot be overstated."
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill slop-detectorDétectez et signalez les marqueurs de contenu générés par l’IA dans la documentation et la prose. À utiliser lors de la révision de la documentation pour les marqueurs IA, du nettoyage du contenu généré par LLM ou de l'audit de la qualité de la prose. Ne pas utiliser lors de la génération de nouveau contenu (utilisez doc-generator) ou lors de l'apprentissage de styles d'écriture (utilisez style-learner). Source : athola/claude-night-market.
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill slop-detector Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
https://github.com/athola/claude-night-market