sloptrim

给 AI 写的文字打分,一眼揪出机器味

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 写作内容 🍴 复刻 33 🐛 待处理 4 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 424
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,仅用Python标准库,无网络无模型

项目预览

sloptrim 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类写作内容
开发团队seyedehsanhadi
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,仅用Python标准库,无网络无模型
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,ai-slop,claude-code,claude-code-plugin,claude-code-plugins-marketplace,claude-code-skills,de-slop,developer-tools,docx,humanizer,linter,llm,markdown,prose-linter,python,stylometry,text-analysis,writing-quality,writing-tools,zero-dependency
GitHub 星标★ 424
上线时间2026-08-13 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积1008 KB
本站数据更新2026-11-12
维护状态活跃
收录时间2026-09-29
浏览次数2

项目介绍

sloptrim 是一个本地运行的 AI 写作痕迹检测器,专门用来识别文本中常见的“AI 味”模式。它面向使用 Claude Code 等 AI 编程代理的开发者:当代理把生成的散文、说明、注释或文档写入文件时,sloptrim 会对每个文本文件打分,指出哪些段落像机器批量产出。项目只依赖 Python 标准库,不联网、不加载模型,因此运行快、隐私好、可离线。核心能力包括按文件扫描、给出可量化的 AI 写作分数,并可作为 Claude Code 插件或技能接入工作流,帮助团队在提交前拦截空洞、套话、重复句式等低质内容。它不负责改写,只做检测和提示,适合把“去 AI 味”纳入 CI 或本地检查环节。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-29 · 当前星标 ★ 424

使用教程

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:全局安装 4 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • 一个支持技能的助手

安装与启动步骤

  1. 1克隆到技能目录

    它是一份检测文字「机器味」的技能。

    git clone https://github.com/seyedehsanhadi/sloptrim.git ~/.claude/skills/sloptrim
  2. 2对一份文档跑检测

    它会给模式、指标与总分。

    python scripts/detect.py draft.docx
  3. 3看它标出的具体位置

    定位到句比给分数有用。

  4. 4按建议改写后再测

    分数下降不代表读起来更好,要人读一遍。

如何确认成功

一份典型的机器生成文稿能被标出多处套话与冗余结构,改写后分数下降且人工通读更顺

注意事项

  • 它检测的是文字里的套话与冗余模式,不是判断是否 AI 生成。
  • 指标只能辅助,好文字不能靠打分生成。
  • 技术文档与文学作品的评判标准不同,阈值要按体裁调。
  • 过度改写会把必要的限定语也删掉。

核心亮点

  • 纯 Python 标准库实现,零依赖、零网络、零模型,安装即用且不泄露内容
  • 可直接作为 Claude Code 插件/技能接入,在代理保存文件时自动扫描
  • 对每个散文文件给出量化分数,便于在 CI 或提交前设置阈值拦截

不足之处

  • 仅做检测不做改写,发现 AI 味后仍需人工或另找工具处理
  • 基于规则/模式匹配,对新型或刻意规避的 AI 文风可能漏判

适用场景

  • 在 Claude Code 写完 README、设计文档后自动打分,超阈值提醒修改
  • 把 sloptrim 加入 CI,阻止 AI 生成的大段套话进入代码库
  • 内容团队批量检查 AI 辅助产出的博客草稿,筛出机器味重的段落

替代项目

textstat、write-good、vale

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