slop-grader

slop-grader

lukstei · Escrita · Marketing · Detecção de IA

O slop-grader é uma ferramenta de linha de comando que avalia arquivos de texto contra regras que você mesmo escreve e, em seguida, marca as linhas que as quebram. Como detector de slop de IA, ele foi feito para quem quer flagrar hábitos de escrita automática, como palavras proibidas, advérbios vazios e fórmulas retóricas, antes de publicar. A ferramenta roda cada regra em cada linha em paralelo por meio do Jev, um modelo de IA da TypeSafe que devolve probabilidades em vez de texto gerado. Uma verificação completa custa uma fração de centavo.

Prévia da interface de slop-grader

Sobre slop-grader

O que é o slop-grader

O slop-grader é uma CLI de código aberto publicada no npm como @lukstei/slop-grader. Você aponta para um arquivo, entrega um ou mais conjuntos de regras e ele devolve um relatório com as linhas que passaram de um limite de confiança. As regras são Markdown simples, então você descreve o que "slop" significa no seu caso com as suas próprias palavras.

A maioria dos verificadores de texto com IA envia um documento inteiro para um modelo generativo e torce para que ele não pule nada. O slop-grader divide o trabalho. As regras de linha testam frases isoladas em busca de padrões específicos, enquanto as regras de documento pontuam o texto como um todo em quesitos como arco narrativo e força do fechamento. Como cada verificação é uma pergunta de sim ou não respondida por um modelo System One, esse avaliador de texto baseado em regras pode rodar milhares delas sem pagar por tokens gerados.

O problema é que, no fundo, é uma ferramenta para desenvolvedores. Você precisa do Node.js 18 ou superior, de um terminal e de uma chave de API da TypeSafe AI ou do OpenRouter. Não há painel web. Nada funciona offline quando você de fato avalia um arquivo.

Como começar

  1. Instale o Node.js 18 ou superior, caso não tenha, e obtenha uma chave de API da TypeSafe AI ou do OpenRouter.
  2. Defina a chave no seu shell, por exemplo export TYPESAFE_API_KEY=....
  3. Escolha os conjuntos de regras e rode o avaliador, por exemplo npx @lukstei/slop-grader@latest -r no-ai-slop my-draft.md.
  4. Leia o relatório e cole-o no seu agente de código com IA para que ele planeje as correções e produza uma versão limpa.
  5. Rode o comando de novo no arquivo editado. As linhas inalteradas saem do cache, então só custa o que você mexeu.

Informações do produto

Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de slop-grader.

Plano gratuitoSim
Planos pagos$0 - $0.08 per check
PlataformaWindows, macOS, Linux (Node.js 18+)
Desenvolvedorlukstei
CategoriaEscrita · Marketing · Detecção de IA
Data de lançamentoSep 2026
Última atualizaçãoSep 2026
Visitas ao site649.3M
Ranking global do site50
Disponibilidade da APINão

Ideal para

Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.

Usuários

  • Escritores e editores
  • Desenvolvedores que escrevem documentação
  • Equipes de conteúdo e marketing
  • Engenheiros de QA e revisores

Tarefas

  • Flagrar hábitos de escrita de IA
  • Pontuar a qualidade de um documento
  • Auditar documentação técnica
  • Revisar diffs de código
  • Verificar arquivos que não são prosa

Cenários

  • Última passada antes de publicar um post de blog
  • Revisar a pull request de um colega
  • Montar um ciclo editorial recorrente
  • Escanear arquivos grandes com pouco orçamento

Principais recursos

Avaliação paralela de linhas e documentos

O slop-grader separa as regras de linha das regras de documento. As regras de linha testam uma frase por vez contra um padrão específico, enquanto as regras de documento pontuam o texto inteiro em qualidades mais sutis, como tom e arco. Ambas passam pelo mesmo pipeline, e as linhas limpas simplesmente ficam de fora do relatório para você ver só o que falhou.

Conjuntos de regras em Markdown simples

Você escreve as regras como arquivos Markdown, não como código. Uma regra é uma pergunta em texto simples mais os critérios do que conta como verdadeiro ou falso, o que significa que uma pessoa sem conhecimento de programação pode redigir uma e um desenvolvedor pode encaixá-la na execução. Conjuntos prontos como no-ai-slop, article-scores, tech-docs e grammar-english cobrem os casos comuns sem configuração. O conjunto no-ai-slop é o caminho mais rápido para detectar escrita de IA em um rascunho novo, enquanto os conjuntos personalizados deixam você mirar nas suas próprias formulações.

Modelo de custo por verificação

Não há assinatura. Você paga apenas pelas perguntas que a ferramenta faz de fato, cobradas pela sua chave da TypeSafe AI ou do OpenRouter. Essa CLI de avaliação de texto cobra pela própria verificação. Avaliar uma amostra de 16 linhas contra 53 regras custa cerca de meio centavo, e um artigo de 2.100 palavras contra 42 regras fica perto de 7,6 centavos.

Cache incremental

Cada linha entra no cache por um hash do seu conteúdo e dos critérios da regra. Edite um documento e rode de novo. As linhas intocadas voltam do cache sem nenhuma chamada de API. Isso deixa o ciclo de editar, corrigir e repetir rápido e barato em arquivos longos, e você pode desativá-lo com --no-cache quando quiser uma varredura completa.

Saída JSON estruturada

Troque o relatório legível por JSON com a flag --json. As infrações saem como números de linha, texto infrator e os nomes das regras que dispararam, além de pontuações por documento com valores de confiança. Esse formato serve para alimentar pipelines de CI e integrações com editores, e não para uma pessoa lendo um terminal.

Flexibilidade de provedor

A ferramenta conversa com dois backends: TypeSafe AI para acesso direto ao Jev e OpenRouter. Ela detecta sozinha qual usar pelas suas variáveis de ambiente, ou você pode forçar com --provider. O modelo padrão é o jev-1.13.0, e você pode sobrescrevê-lo a cada execução.

Validação de regras offline

A flag --check valida a sintaxe do seu conjunto de regras sem avaliar nada nem gastar um centavo. Escreva um conjunto novo e verifique antes. Assim você sabe que ele é analisado antes de apontá-lo para texto real.

Prós e contras

Prós

  • Custo baixo por execução, já que a avaliação devolve probabilidades em vez de gerar texto longo.
  • As regras personalizadas são Markdown legível, então você pode ajustá-las sem tocar em código.
  • O cache mantém rápidas e quase gratuitas as execuções repetidas em arquivos grandes.
  • A saída JSON encaixa direto em CI e em ferramentas de editor.
  • Código aberto sob licença MIT, então você pode ler ou bifurcar o projeto inteiro.

Contras

  • Sem interface gráfica nem app web. Tudo acontece em um terminal, o que deixa de fora usuários não técnicos.
  • Você precisa fornecer sua própria chave de API da TypeSafe AI ou do OpenRouter, então não existe uma opção hospedada tudo em um.
  • Ele julga o texto, não os fatos. A ferramenta não pode dizer se uma afirmação é verdadeira, apenas se a redação parece slop.
  • O projeto é jovem, e as primeiras versões saíram só alguns dias antes desta escrita.

Perguntas frequentes

Ele lê um arquivo de texto, testa cada linha contra as regras que você dá e imprime um relatório com as linhas que parecem slop. Você define o que conta como slop por meio de conjuntos de regras em Markdown, então a ferramenta se adapta à sua definição.

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