slop-grader
lukstei · ライティング · マーケティング · AI検出
slop-graderは、自分で書いたルールに照らしてテキストファイルを採点し、違反した行を洗い出すコマンドラインツールだ。AIスロップ検出ツールとして、公開前にAIらしい書き癖、たとえば禁止語や空虚な副詞、定型の修辞を捕まえたい人に向けて作られている。ツールはJevというTypeSafeのAIモデルを通じ、すべてのルールを行ごとに並列で走らせる。Jevが返すのは生成テキストではなく確率だ。フルチェック1回の費用は1セントの何分の一かに収まる。
slop-grader について
slop-graderとは
slop-graderは、npmで@lukstei/slop-graderとして公開されているオープンソースCLIだ。ファイルを指定し、1つ以上のルールセットを渡すと、信頼度のしきい値を超えた行を並べたレポートが返ってくる。ルールはただのMarkdownであり、「スロップ」が自分の用途で何を指すかを自分の言葉で書ける。
多くのAI文章チェッカーは、文書全体を生成モデルに投げ、何も見落とさないことを願うだけだ。slop-graderは仕事を分ける。行ルールは文を1つずつ特定のパターンに照らして検査し、文書ルールは語調や構成の流れといった柔らかい性質でテキスト全体を採点する。どちらも同じパイプラインを通り、問題のない行はレポートから除かれるため、失敗した箇所だけが見える。
難点は、根っこが開発者向けツールであることだ。Node.js 18以降、ターミナル、そしてTypeSafe AIかOpenRouterのAPIキーが必要になる。Webダッシュボードはない。実際にファイルを採点する段階では、オフラインでは何も動かない。
はじめかた
- 入っていなければNode.js 18以降を導入し、TypeSafe AIかOpenRouterでAPIキーを取得する。
- シェルでキーを設定する。例：
export TYPESAFE_API_KEY=...。 - ルールセットを選んで採点ツールを実行する。例：
npx @lukstei/slop-grader@latest -r no-ai-slop my-draft.md。 - レポートを読み、AIコーディングエージェントに貼り付けて修正を計画させ、整えた版を出させる。
- 編集後のファイルに同じコマンドをもう一度実行する。変更していない行はキャッシュから解決されるため、触った部分だけに費用がかかる。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 書き手と編集者：公開前に草稿をもう一度見直し、決まり文句や水増しを削りたい人。ただしターミナルに抵抗がないことが条件だ。
- ドキュメントを書く開発者：READMEやガイド、変更履歴を出し、技術手順が明確でコード例があるかを繰り返し確認したい人。
- コンテンツ・マーケティングチーム：AIっぽい文章を止める一貫した関門が要るチーム。ルールは他のファイルと同じように共有・バージョン管理できる。
- QA・レビュー担当エンジニア：pull requestの差分から、飲み込まれたエラーやハードコードされた認証情報、根拠のない型アサーションを洗い出したい人。
タスク
- AIの書き癖を捕まえる：草稿の禁止語、空虚な副詞、誇張、コロンによる種明かし、太字で始まる箇条書きを指摘する。
- 文書の品質を採点する：article-scoresルールセットは、関心を引く力や構成の流れ、締めの強さを文書レベルで評価する。
- 技術文書を監査する：技術文書の構造、タスク志向、網羅性を確認する。
- コードの差分を確認する：人間のレビュー担当が見落としがちな危険なパターンを差分から洗い出す。
- 非散文ファイルを検査する：対応するルールを書けば、CSVの行や契約条項、サポートの文字起こしにも使える。
シーン
- ブログ記事を公開する前の最終確認：草稿に採点ツールをかけ、指摘された行を直し、明らかな痕跡が消えた状態で公開する。
- 同僚のpull requestを確認する：差分を指定し、コードがマージされる前にエラー処理の抜けを捕まえる。
- 繰り返せる編集ループを作る：ルールセットをリポジトリに置き、新しい記事すべてに同じ検査を走らせれば品質がそろう。
- 大きなファイルを低予算で走査する：行キャッシュにより、300行の記事の再検査は編集した行の分しか課金されず、反復が安く済む。
主な機能
行と文書の並列採点
slop-graderは行ルールと文書ルールを分ける。行ルールは文を1つずつ特定のパターンに照らして検査し、文書ルールは語調や構成の流れといった柔らかい性質でテキスト全体を採点する。どちらも同じパイプラインを通り、問題のない行はレポートから除かれるため、失敗した箇所だけが見える。
プレーンなMarkdownルールセット
ルールはコードではなくMarkdownファイルとして書く。1つのルールは平文の問いと、真偽の基準を記したものだ。プログラミングを知らない人でも草案を書き、開発者はそれを実行に組み込める。no-ai-slop、article-scores、tech-docs、grammar-englishといった組み込みルールセットがよくある用途をそのまま覆う。no-ai-slopルールセットは新しい草稿のAI文章を最短で検出する手段であり、独自ルールセットなら自分の言い回しを狙える。
検査ごとの従量課金
サブスクリプションはない。実際にツールが投げた問いにだけ支払い、TypeSafe AIかOpenRouterのキーで請求される。このテキスト採点CLIは検査そのものに対して課金する。16行のサンプルを53ルールで検査すると約0.5セント、2,100語の記事を42ルールで検査すると7.6セント前後になる。
増分キャッシュ
各行は内容とルール基準のハッシュでキャッシュされる。文書を編集して再実行する。手を付けていない行はAPI呼び出しなしでキャッシュから戻る。これにより編集・修正・再実行のループが長いファイルでも速く安くなる。完全な走査をしたいときは--no-cacheで無効にできる。
構造化JSON出力
--jsonオプションで、人が読むレポートをJSONに差し替えられる。違反は行番号、該当テキスト、発火したルール名として出て、さらに文書ごとのスコアと信頼度が付く。この形式は、ターミナルを読む人ではなく、CIパイプラインやエディタ連携に流し込むためのものだ。
プロバイダーの柔軟性
ツールは2つのバックエンドと話す。Jevへ直接アクセスするTypeSafe AIと、OpenRouterだ。環境変数から使う方を自動で見分ける。--providerで強制もできる。既定モデルはjev-1.13.0で、実行ごとに上書きできる。
オフラインでのルール検証
--checkオプションは、何も採点せず1セントも使わずにルールセットの構文を検証する。新しいルールセットを書いたらまず検査する。そうすれば、実テキストに当てる前に構文が通るか分かる。
メリットとデメリット
メリット
- 採点が長いテキストを生成せず確率を返すため、実行あたりの費用が安い。
- 独自ルールは読めるMarkdownなので、コードに触れず調整できる。
- キャッシュにより、大きなファイルへの繰り返し実行が速く、ほぼ無料になる。
- JSON出力はCIやエディタのツールにそのまま組み込める。
- MITでオープンソースなので、全体を読むこともフォークすることもできる。
デメリット
- GUIもWebアプリもない。すべてターミナルで完結するため、非技術系のユーザーは排除される。
- TypeSafe AIかOpenRouterのAPIキーを自分で用意する必要があり、オールインワンのホスト型は存在しない。
- 判断するのは文章であり、事実ではない。主張が正確かは分からず、表現がスロップらしいかどうかしか示せない。
- プロジェクトは若く、最初のリリースはこの記事を書く数日前に出たばかりだ。
よくある質問
テキストファイルを読み、与えたルールに各行を照らして検査し、スロップらしく見える行のレポートを出す。何をスロップとするかはMarkdownルールセットで定義するため、ツールはその定義に合わせて動く。
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