
slop-grader
lukstei · Rédaction · Marketing · Détection d’IA
slop-grader est un outil en ligne de commande qui évalue des fichiers texte selon des règles que vous écrivez vous-même, puis signale les lignes qui les enfreignent. En tant que détecteur de slop IA, il s'adresse à quiconque veut repérer les habitudes d'écriture automatique comme les mots bannis, les adverbes vides et les formules rhétoriques avant de publier. L'outil exécute chaque règle sur chaque ligne en parallèle via Jev, un modèle d'IA de TypeSafe qui renvoie des probabilités plutôt que du texte généré. Une vérification complète coûte une fraction de centime.

À propos de slop-grader
Qu'est-ce que slop-grader
slop-grader est une CLI open source publiée sur npm sous le nom @lukstei/slop-grader. Vous la pointez vers un fichier, vous lui donnez un ou plusieurs jeux de règles, et elle renvoie un rapport listant les lignes qui dépassent un seuil de confiance. Les règles sont du Markdown simple, vous décrivez donc ce que « slop » signifie dans votre cas avec vos propres mots.
La plupart des vérificateurs de texte IA envoient tout un document à un modèle génératif en espérant qu'il n'oubliera rien. slop-grader répartit le travail. Les règles de ligne testent des phrases isolées selon un schéma précis, tandis que les règles de document notent le texte dans son ensemble sur des qualités plus douces comme le ton et l'arc. Les deux passent par le même pipeline, et les lignes propres sont simplement écartées du rapport pour que vous ne voyiez que ce qui a échoué.
Le hic, c'est qu'il s'agit au fond d'un outil de développeur. Il vous faut Node.js 18 ou plus récent, un terminal et une clé API de TypeSafe AI ou d'OpenRouter. Il n'y a pas de tableau de bord web. Rien ne fonctionne hors ligne dès que vous évaluez réellement un fichier.
Pour démarrer
- Installez Node.js 18 ou plus récent si vous ne l'avez pas, puis récupérez une clé API auprès de TypeSafe AI ou d'OpenRouter.
- Définissez la clé dans votre shell, par exemple
export TYPESAFE_API_KEY=.... - Choisissez vos jeux de règles et lancez l'évaluateur, par exemple
npx @lukstei/slop-grader@latest -r no-ai-slop my-draft.md. - Lisez le rapport, puis collez-le dans votre agent de code IA pour qu'il planifie les corrections et produise une version nettoyée.
- Relancez la commande sur le fichier modifié. Les lignes inchangées sont résolues depuis le cache, donc seules les parties que vous avez touchées coûtent quelque chose.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de slop-grader.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Rédacteurs et éditeurs
- Développeurs qui rédigent de la documentation
- Équipes contenu et marketing
- Ingénieurs QA et relecteurs
Tâches
- Repérer les habitudes d'écriture IA
- Noter la qualité d'un document
- Auditer une documentation technique
- Relire des diffs de code
- Vérifier des fichiers non textuels
Cas d'usage
- Dernière passe avant de publier un article de blog
- Relire la pull request d'un collègue
- Mettre en place une boucle éditoriale répétable
- Scanner de gros fichiers à petit budget
Fonctionnalités clés
Évaluation parallèle des lignes et du document
slop-grader sépare les règles de ligne des règles de document. Les règles de ligne testent une phrase à la fois selon un schéma précis, tandis que les règles de document notent tout le texte sur des qualités plus subjectives comme le ton et l'arc. Les deux passent par le même pipeline, et les lignes propres sont simplement laissées de côté dans le rapport pour que vous ne voyiez que ce qui a échoué.
Jeux de règles en Markdown simple
Vous écrivez les règles sous forme de fichiers Markdown, pas de code. Une règle est une question en texte brut accompagnée des critères qui définissent ce qui compte comme vrai ou faux, ce qui signifie qu'une personne non programmeuse peut en rédiger une et qu'un développeur peut l'intégrer à l'exécution. Les jeux intégrés comme no-ai-slop, article-scores, tech-docs et grammar-english couvrent les cas courants sans rien configurer. Le jeu no-ai-slop est le moyen le plus rapide de détecter de l'écriture IA dans un brouillon frais, tandis que les jeux personnalisés vous laissent cibler vos propres tournures.
Modèle de coût à la vérification
Il n'y a pas d'abonnement. Vous ne payez que pour les questions que l'outil pose réellement, facturées via votre clé TypeSafe AI ou OpenRouter. Cette CLI d'évaluation de texte facture la vérification elle-même. Vérifier un échantillon de 16 lignes selon 53 règles coûte environ un demi-centime, et un article de 2 100 mots selon 42 règles avoisine les 7,6 centimes.
Cache incrémental
Chaque ligne est mise en cache via un hachage de son contenu et des critères de la règle. Modifiez un document et relancez. Les lignes intactes reviennent du cache sans aucun appel API. Cela rend la boucle modifier-corriger-répéter rapide et bon marché sur les fichiers longs, et vous pouvez la désactiver avec --no-cache quand vous voulez une passe complète.
Sortie JSON structurée
Remplacez le rapport lisible par du JSON avec l'option --json. Les infractions sortent sous forme de numéros de ligne, de texte fautif et de noms des règles déclenchées, avec en plus des scores par document assortis de valeurs de confiance. Ce format est pensé pour alimenter des pipelines de CI et des intégrations d'éditeur, pas pour être lu par une personne dans un terminal.
Souplesse du fournisseur
L'outil parle à deux backends : TypeSafe AI pour un accès direct à Jev, et OpenRouter. Il détecte seul lequel utiliser à partir de vos variables d'environnement, ou vous pouvez le forcer avec --provider. Le modèle par défaut est jev-1.13.0, et vous pouvez le remplacer à chaque exécution.
Validation des règles hors ligne
L'option --check valide la syntaxe de votre jeu de règles sans rien évaluer ni dépenser un centime. Écrivez un nouveau jeu et vérifiez-le d'abord. Ainsi vous savez qu'il est analysé correctement avant de le pointer vers du vrai texte.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Coût faible par exécution, car l'évaluation renvoie des probabilités au lieu de générer du texte long.
- Les règles personnalisées sont du Markdown lisible, vous pouvez donc les ajuster sans toucher au code.
- Le cache garde les exécutions répétées sur de gros fichiers rapides et presque gratuites.
- La sortie JSON s'intègre directement dans la CI et les outils d'éditeur.
- Open source sous licence MIT, vous pouvez donc lire ou forker l'ensemble du projet.
Inconvénients
- Ni interface graphique ni application web. Tout se passe dans un terminal, ce qui exclut les utilisateurs non techniques.
- Vous devez fournir votre propre clé API de TypeSafe AI ou d'OpenRouter, il n'existe donc pas d'option hébergée tout-en-un.
- Il juge le texte, pas les faits. L'outil ne peut pas vous dire si une affirmation est exacte, seulement si la formulation ressemble à du slop.
- Le projet est jeune, et les premières versions sont sorties quelques jours seulement avant la rédaction de cet article.
Questions fréquentes
Il lit un fichier texte, teste chaque ligne selon les règles que vous lui donnez et imprime un rapport des lignes qui ressemblent à du slop. Vous définissez ce qui compte comme du slop via des jeux de règles en Markdown, l'outil s'adapte donc à votre définition.
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