ItsssssJack/SlopMonster
Turn AI-written copy into copy a human would ship. Lint for AI tells, cleanse with a rival model, lint again.
何を解決するか
SlopMonsterは、AI生成テキストが人間の読者に信頼できないと感じさせる予測可能な語彙、文構造、リズム("AIの匂い")を除去するように設計されています。汎用的で機械的なマーケティングコピーを、具体的で人間らしい表現に変換し、抽象的な表現ではなく、証拠と実用性に焦点を当てます。
動作方法
このプロジェクトは4段階からなる「デスローピング」ループを実装しています:
- スコア: Pythonベースのリナーや (
deslop.py) がAIパターンのカタログに基づいてテキストを分析します。5点満点でスコアを付与し、5未満の場合はエラーで終了します。これによりCI/CDパイプラインでのビルドゲートとして利用可能です。 - 再書き換え: AIの語彙や構造を除去するためにコピーを再構成します。
- クリーンス: シェルスクリプト (
cleanse.sh) が、元のテキストを生成したモデルとは異なるモデルファミリー(例:Claudeが書いた場合、GPTがクリーンアップ)にドラフトを送信し、残存するAIの兆候を除去します。 - 再スコア: テキストを再スコアし、出荷前に5/5に達していることを確認します。
対象ユーザー
ランディングページ、README、メール、スクリプトのドラフトにAIを使用し、最終出力が機械的でないようにしたい開発者、マーケター、ライター向けです。
特徴
- パターンベースのスコアリング: 正規表現と語幹マッチングを使用して、AI特有の語彙(例:"delve", "seamless")や文の形(例:"not just X, but Y")を検出します。
- ビルド統合: GitHub Actionsに統合可能で、コピーの品質基準を満たさない場合にビルドを失敗させます。
- モデル認識クリーンス: 同じモデルが「自分の宿題」をマークしないように、異なるAIモデルファミリーにテキストをルーティングします。
- 証明の検証: 「10,000人以上の満足ユーザー」など架空の社会的証拠を検出し、実際で検証可能な証拠の使用を強制します。
- エージェント統合:
SKILL.mdを通じてClaude Codeや他のAIエージェントにスキルとしてインストール可能です。
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