slop-grader
lukstei · 寫作 · 行銷 · AI 檢測
slop-grader 是一套命令列工具，會依你自己寫的規則評分文字檔，再把違規的行標示出來。作為 AI 廢文偵測器，它鎖定的是想在發布前抓出 AI 寫作習慣的人，例如禁用詞、空洞副詞與公式化修辭。工具會透過 Jev 平行地拿每一條規則比對每一行，Jev 是 TypeSafe 的 AI 模型，回傳的是機率而非生成文字。完整檢查一次只要一小部分的美分。
關於 slop-grader
slop-grader 是什麼
slop-grader 是一套開源 CLI，以 @lukstei/slop-grader 的名稱發布在 npm。你把檔案指向它，餵給它一組或多組規則集，它就會回傳一份報告，列出超過信心門檻的行。規則就是單純的 Markdown，所以你用自己的話定義「廢文」在你的情境裡代表什麼。
多數 AI 文字檢查工具會把整份文件丟給生成式模型，然後期望它什麼都不漏。slop-grader 把工作拆開。行規則一次針對一個句子檢查特定模式，文件規則則就敘事弧線與結尾力道等較軟的品質為整份文字打分。兩者走同一條管線，而乾淨的行直接不出現在報告裡，所以你只會看到沒過關的部分。
問題在於，它骨子裡終究是開發者工具。你需要 Node.js 18 以上版本、一個終端機，以及來自 TypeSafe AI 或 OpenRouter 的 API 金鑰。沒有網頁儀表板。真正要評分檔案時，沒有連線就什麼都做不了。
開始使用
- 若尚未安裝，先安裝 Node.js 18 以上版本，再到 TypeSafe AI 或 OpenRouter 取得 API 金鑰。
- 在 shell 中設定金鑰，例如
export TYPESAFE_API_KEY=...。 - 挑好規則集並執行評分工具，例如
npx @lukstei/slop-grader@latest -r no-ai-slop my-draft.md。 - 讀取報告，再貼進你的 AI 程式代理，讓它規劃修正並產出清理後的版本。
- 對修改過的檔案重新執行指令。未更動的行會從快取取得，所以只有你動過的部分需要付費。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 寫作者與編輯：想在發布前為草稿做第二輪校閱，清掉老套用語與填充字的人，前提是你不排斥用終端機。
- 撰寫文件的開發者：產出 README、指南與更新日誌，且想要一套可重複檢查的人，用來確認技術步驟清楚、程式範例齊全。
- 內容與行銷團隊：需要一致關卡來擋掉聽起來像 AI 文案的團隊，因為規則可以像其他檔案一樣共用與版控。
- QA 與審查工程師：想在 pull request 差異中掃出被吞掉的錯誤、寫死的憑證或無正當理由的型別斷言。
任務
- 抓出 AI 寫作習慣：在草稿中標示禁用詞、空洞副詞、誇大吹捧、冒號式揭曉與粗體開場清單。
- 為文件品質評分：article-scores 規則集會在文件層級評估吸引力、敘事弧線與結尾力道。
- 稽核技術文件：檢查技術文件中的結構、任務導向程度與完整性。
- 審查程式碼差異：掃描差異中人類審查者可能略過的高風險模式。
- 檢查非散文檔案：只要你寫出對應規則，也能處理 CSV 列、法律條款與客服對話逐字稿。
情境
- 發布部落格文章前的最後一輪：對草稿執行評分工具，修掉被標示的行，然後在確知明顯破綻已消失的情況下發布。
- 審查同事的 pull request：指向差異，在程式碼合併前抓出錯誤處理的缺口。
- 建立可重複的編輯循環：把規則集留在儲存庫裡，每篇新文章都跑同一套檢查，品質就能維持一致。
- 用有限預算掃描大檔案：行快取讓 300 行的文章重新檢查時只針對你編輯過的行計費，反覆迭代因此很便宜。
主要功能
行與文件的平行評分
slop-grader 把行規則與文件規則分開。行規則一次檢查一個句子是否符合特定模式，文件規則則就語氣與弧線等較軟的品質為整份文字打分。兩者走同一條管線，而乾淨的行直接不出現在報告裡，所以你只會看到沒過關的部分。
純 Markdown 規則集
你把規則寫成 Markdown 檔，而不是程式碼。一條規則就是一個純文字問題，加上判定真假的準則，這代表不懂程式的人也能草擬一條，開發者則能直接放進執行流程。內建規則集如 no-ai-slop、article-scores、tech-docs 與 grammar-english 開箱即涵蓋常見情況。no-ai-slop 規則集是從全新草稿中偵測 AI 寫作最快的方式，自訂規則集則讓你針對自己的用語下手。
每次檢查計費的成本模式
沒有訂閱制。你只為工具實際提出的問題付費，透過你的 TypeSafe AI 或 OpenRouter 金鑰計費。這套文字評分 CLI 以檢查次數計價。拿 16 行樣本比對 53 條規則約花半美分，一篇 2,100 字的文章比對 42 條規則則落在 7.6 美分左右。
增量快取
每一行都會依其內容與規則準則的雜湊值存入快取。編輯文件後重新執行。未動到的行會直接從快取取回，完全不發出 API 呼叫。這讓編輯、修正、重跑在長檔案上又快又省，你也可以在想要完整掃描時用 --no-cache 關掉它。
結構化 JSON 輸出
用 --json 參數把人類可讀的報告換成 JSON。違規會以行號、違規文字與觸發的規則名稱輸出，另外還有附帶信心值的逐文件分數。這個格式是要餵給 CI 流程與編輯器整合，而不是給人在終端機裡讀。
供應商彈性
工具會與兩種後端溝通：直接存取 Jev 的 TypeSafe AI，以及 OpenRouter。它會依你的環境變數自動判斷要用哪一個，你也可以用 --provider 強制指定。預設模型是 jev-1.13.0，每次執行都能覆寫。
離線規則驗證
--check 參數會驗證規則集語法，但不評分任何內容，也不花你半毛錢。先寫好新規則集並檢查一遍。這樣你就能在指向真實文字之前，確認它能被解析。
優缺點
優點
- 每次執行成本低，因為評分回傳的是機率，而非生成長篇文字。
- 自訂規則是可以讀的 Markdown，不必碰程式碼就能調整。
- 快取讓大檔案的重复執行又快又幾乎免費。
- JSON 輸出可直接接進 CI 與編輯器工具鏈。
- 以 MIT 授權開源，你可以閱讀或分叉整個專案。
缺點
- 沒有圖形介面或網頁應用。一切都在終端機進行，等於排除了非技術使用者。
- 你必須自備 TypeSafe AI 或 OpenRouter 的 API 金鑰，因此沒有整合式代管選項。
- 它判斷的是文字，不是事實。工具無法告訴你某個說法是否正確，只能說措辭看起來像不像廢文。
- 專案還很年輕，最早的版本就在本文撰寫前幾天發布。
常見問題
它讀取文字檔，拿你給的規則逐行檢查，然後印出看起來像廢文的行的報告。你透過 Markdown 規則集定義什麼算廢文，工具因此會配合你的定義。
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