Zero Slop — скилл против ИИ-штампов в тексте
Zero Slop
Бесплатный навык находит в черновике шаблоны ИИ-письма, ведет правку и проверяет, что факты и формулировки автора сохранились
- 167 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Минимальный доступ
Почему такой уровень
- Навык только читает и правит ваш текст; обращения к сети минимальны (проверка обновлений) и отключаются
- Размещенный MCP и команда deslop отправляют черновик на удаленный сервис
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/zero-slopОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемМинимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.
- Навык только читает и правит ваш текст; обращения к сети минимальны (проверка обновлений) и отключаются
- Размещенный MCP и команда deslop отправляют черновик на удаленный сервис
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Zero Slop работает внутри вашего ассистента (Claude Code, Codex, Cursor) и запускается командой `/zero-slop`. Локальный скрипт на Python оценивает текст по шкале от 0 до 100 и находит конкретные шаблоны: формулы противопоставления, заготовленные зачины, расплывчатые ссылки на «экспертов», раздутую значимость, рекламные слова, однотипный ритм предложений. Всего в оценке 294 взвешенных шаблона и словарь из 96 терминов. Правит текст сам ассистент по восьми этапам: оценка, чтение замысла, переписывание, сверка фактов, вычитка, проверка вслух, сравнение с оригиналом и финальный проход. Этапы описывают роли, а не отдельные модели. Сверка фактов идет локально: имена, числа, цитаты, ссылки, код, таблицы и пути должны пережить правку. Команда `/zero-slop inspect` показывает найденные места без правки. Есть три способа доступа: навык, браузерный редактор на zero-slop.ai и размещенный MCP-коннектор https://mcp.zero-slop.ai/mcp. Автор говорит о «дрессировке» под себя: навык запоминает ваши правки и причины, данные лежат в каталоге `$ZERO_SLOP_HOME`.
Для кого. Авторам и маркетологам, которые пишут черновики с помощью ИИ и хотят убрать из них шаблонные обороты, не потеряв факты.
Подходит, если
- Анонс или пост для LinkedIn получился гладким, но звучит как типичный ответ нейросети
- Перед отправкой отчета надо увидеть, какие фразы читатель сочтет штампами, без перепечатки текста
- Нужна проверка, что при правке не потерялись числа, имена и ссылки
- Вы хотите приучить ассистента к своим предпочтениям по стилю
Не подходит, если
- Текст на русском: описание шаблонов и словарь рассчитаны на английский, о поддержке других языков в README не сказано
- Нужно доказать авторство или выявить машинный текст: оценка находит шаблоны, но не определяет автора
- Вам нужна правка без обращения к внешнему сервису: команда `zero-slop deslop` из npm и размещенный MCP отправляют текст на удаленный сервер
Пример запроса к агенту
/zero-slop inspect: покажи, какие фразы в этом анонсе звучат как шаблон ИИ, и дай оценку.Ограничения
Оценка находит шаблоны и автора текста не определяет. Редактирует ваш ассистент, поэтому качество зависит от модели. Скрипт оценки и описание приемов написаны под английский язык, поддержка русского в README не заявлена.
Навык может обратиться к публичному API релизов GitHub для проверки обновлений, не отправляя текст. Отключите это переменной `ZS_NO_UPDATE_CHECK=1`. Размещенный MCP и REST отправляют черновик на сервис Zero Slop по отдельной политике приватности. Отдельная очистка «невидимых» символов не гарантирует снятия статистических водяных знаков моделей.
Как отключить. Удалите папку навыка из каталога навыков агента (при установке с флагом --global это ~/.claude/skills/ или аналог). Данные обучения лежат в `$ZERO_SLOP_HOME`, их можно стереть вручную.
Частые вопросы
Как поставить Zero Slop в Claude Code или Codex?
Выполните `npx skills add manavmishra/ZeroSlop --global`, затем вызывайте `/zero-slop (ваш текст)`. Для Claude.ai загрузите архив zero-slop.zip из последнего релиза. Для Gemini CLI и удаленных подключений MCP есть отдельные инструкции в DISTRIBUTION.md.
Что такое workslop?
Так в README называют гладкий, но пустой рабочий текст, написанный ИИ без вложенной мысли. Навык ищет его признаки: клише, раздутую значимость и уклончивые ссылки на «исследования».
Можно ли проверить текст без модели?
Да, локальную оценку запускают скриптом без вызова модели: он считает баллы и перечисляет найденные фразы. Правку и пересказ при этом делает только ассистент, подключенный к навыку.
Отправляется ли мой текст на сервер Zero Slop?
Установленный навык работает в вашем ИИ-ассистенте с локальными проверками, отдельной модели и сервиса у него нет. Черновик уходит на удаленный сервис только при явном вызове команды `zero-slop deslop` из npm или при подключении к размещенному MCP и REST. Проверку обновлений через публичный API GitHub отключает переменная `ZS_NO_UPDATE_CHECK=1`.
Определяет ли Zero Slop, кто написал текст?
Нет. Оценка находит приемы, которые стоит пересмотреть, но автора не устанавливает: авторы сами предупреждают, что детекторы ошибаются на текстах не носителей английского.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыСкилл находит в английской прозе приметы ИИ и точечно правит их; три Python-сканера работают отдельно, а команда teach учит голосу автора
Плагин для проверки прозы после сохранения: локальный детектор отмечает повторяющиеся штампы и предлагает агенту правки
Скилл для правки английских черновиков: убирает шаблонные обороты ИИ, сохраняет голос автора и умеет только перечислять найденное без переписывания
Два скилла против ИИ-слопа: slopbeth правит тексты для публикации, slopgent держит ответы агента честными и короткими.
Скилл с правилами письма для агента: убирает штампы нейросети, меняет ритм фраз и запрещает выдумывать цифры и цитаты
Humanizer (brandonwise)
humanizer
Скилл и CLI на Node.js оценивают английский текст по шаблонам ИИ-письма и статистике и подсказывают правки от 0 до 100
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
Коротко о README
В README показан пример правки: анонс получает оценку 99,3 из 100 и после обработки 9,5. Дальше описаны шаблоны, восемь этапов, сверка фактов, обучение на ваших правках, ограничения оценки и способы доступа через навык, браузер и MCP.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: zero-slop license: MIT metadata: version: "2.12.38" author: manavmishra description: Edit drafts into natural prose, inspect AI-sounding patterns, or review how a specified audience might respond passage by passage. Zero Slop runs inside the user's existing AI assistant with local tools that protect source details. Use for humanizing or de-slopping writing, polishing outward-facing prose, social drafts, final editorial checks, or an explicit simulated reader review. Preserve facts, voice and format; reader simulations are hypotheses, not human feedback. --- # Zero Slop A linter for the AI accent. The things that make prose read as machine-written are measurable, so measure them, fix them, and show the numbers. Zero Slop is a skill, not an AI model. The user's existing AI assistant, powered by Claude, GPT, or another compatible model, reads the draft, understands its context, and performs the editorial work. The bundled local tools handle repeatable checks. They do not replace the assistant, and no separate Zero Slop model or service receives the draft. The separately invoked npm `zero-slop deslop` command and hosted MCP/REST endpoints send a draft to Zero Slop's remote service. They are opt-in alternatives, not local checks in this workflow. Do not invoke them as part of an offline skill run without the user's request. The npm `score` command continues to run locally. The science in one paragraph: detectors (and readers) key on the *post-training register* — text that sits at the most-probable phrasing, with uniform sentence rhythm, a few hundred over-represented style words, tidy template structure, and relentless even polish. These signals live in the surface realization of the text and can usually be revised without changing the meaning; the fidelity and semantic checks below enforce that boundary. `references/evidence.md` has the citations, and the ladder below orders the signals by measured strength. ## Hard rules (non-negotiable) For an explicit character-cleanup request, use the bundled offline text-hygiene helper at `scripts/text_hygiene.py` when available. It inspects formatting characters and removes only a small reviewed set of embedded artifacts in 16 common ASCII prose words. Only sentence-shaped lines with conservative prose openers are eligible. Recognized code, command syntax, URLs, formulas, quotations and multilingual formatting are excluded; these guards are not a complete code parser. Preserve uncertain text and use inspection when its purpose is unclear. This is a separate local operation, not a replacement for contextual editing. Its change record can reverse the exact cleanup. A scriptless assistant must not claim byte-level cleanup it did not perform. Character cleanup does not verify removal of statistical watermarks from ChatGPT, Claude, Gemini or any other model. Preserve required disclosures and attribution.