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slopbeth

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github.com/ehmoクリエイティブ・メディア110137 回インストール14 週間前に更新
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slopbeth について

Slopbethは、文章の書き手やレビュアー向けのリライト・評価スキルです。意味と書き手の声を保ちながら機械的な文章の特徴を取り除き、根拠に基づくルールと文章チェック・ベンチマーク用スクリプトを備えています。

主な機能

  1. 01タスク種別に応じた処理の選択
  2. 02事実と限定表現の保持
  3. 03定型的で曖昧な表現の検出
  4. 04リライト確認とベンチマーク用スクリプト
  5. 05根拠のない内容追加の回避

活用シーン

  1. 01書き手の声を保った文章のリライト
  2. 02曖昧または定型的な表現のレビュー
  3. 03リライト前後の意味保持の比較

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ehmo/slopkit --skill slopbeth

インストール後、Claude Code で/slopbethを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

BENCHMARKS.md
CONTRIBUTING.md
README.md
agents/
claude-code.yaml
codex.yaml
hermes.yaml
openai.yaml
openclaw.yaml
opencode.yaml
pi.yaml
benchmarks/
benchmark-v2.jsonl
competitor-agent-runs-v1.jsonl
competitor-matrix-v2.md
competitor-output-runs-v1.jsonl
false-positive-tracker-v1.jsonl
independent-judge-rows-v2.jsonl
orwell-writing-system-v1.jsonl
public-detector-panel-v1.md
README.md
score-snapshot.md
span-annotations-v1.jsonl
docs/
branch-protection.md
creation-and-validation.md
false-positive-tracker.md
literature-basis.md
references/
density-and-unsummarizability.md
evaluation.md
slop-taxonomy.md
voice-and-preservation.md
writing-system.md

詳細

Slopbeth

機械生成らしさを取り除きながら、書き手の意味や声を損なわないようにします。目指すのは「検出器に検知されない」文章ではありません。すべての文に役割があり、具体的で情報量が多く、検出器の結果は日付とツールに応じたものとして扱われる文章です。

ワークフロー

  1. タスクを分類します。書き直し、批評、ベンチマーク、検出器向けの検証、スキルの保守のいずれかです。
  2. 依頼内容と成果物を切り分けます。長い入力には、素材と、それについての指示が混在していることがよくあります。「そのメモの質感は残すこと」「これを解説に仕立てないこと」「問題が再発しないと約束する内容に書き直さないこと」などです。これらの文は読者ではなく、あなたに向けられています。指示に従い、出力には含めないでください。指示文を再掲するのは、内容をでっち上げるのと同種の誤りです。指示文は具体的で、出典があり、情報量も多いため、保存や密度のチェックではこの誤りを検出できません。
  3. まず事実を保ちます。固有名詞、数値、日付、URL、引用、技術的な主張、明示された不確実性、ユーザーが求める立場をそのまま維持します。
  4. 証拠の境界を定めます。ユーザーから曖昧な文面しか提示されていない場合は、証拠に基づくモードに切り替えます。製品の機能、日付、人物、指標、ワークフロー、例、顧客に関する事実、成果に関する主張をでっち上げたり、断定したりしないでください。「意思決定が速くなる」「連携が改善する」「摩擦が減る」「自信につながる」「勢いが生まれる」といった裏付けのない主張は、根拠の不足、質問、または明示的な出典を伴う主張として扱います。
  5. 単語単体ではなく、まとまりとして傾向を診断します。埋め草、重要性が曖昧な表現、型どおりの対比、過度な宣伝文句、冗長な列挙、ありきたりな高揚表現、行為者が不明な主張、総括めいた結び、装飾的な書式を探します。
  6. 次の順序で書き直します。主張と制約を維持する。枠組みだけの言葉や誇張された抽象名詞を削る。生成時の基本方針としてOrwellの6つのルールを適用する(長い単語より短い単語を選ぶ、削除できる語を削る、受動態より能動態を使う、印刷物で見かける決まり文句や専門用語を避ける。ただし、意味が不明瞭になったり、文章がぎこちなくなったりするくらいなら、どのルールも破る)。各文に、主張、例、制約、イメージ、数値、結果、または論述上の役割を持たせる。ユーザーの文体に合わせる。出典がない具体的な詳細や、出典に基づくと明示されていない詳細を取り除く。意味の欠落、無難すぎる整文、定型表現への置き換え、過剰な編集がないか確認する。
  7. ファイルまたは書き直し前後のテキストがある場合は、検証します。繰り返し実行できるチェックには scripts/ のスクリプトを使い、意味、声、文の役割に関する問題は判断を加えて確認します。
  8. 通常の書き直し依頼では、修正後の文章を最初に出力します。重要な変更、内容を維持するうえでのリスク、残る問題を説明する必要がある場合に限り、簡潔な注記を加えます。

参照資料の選び方

タスクに必要な参照資料だけを読み込みます。

  • references/slop-taxonomy.md:徹底的な診断、レッドチームレビュー、特徴の一覧。
  • references/voice-and-preservation.md:書き手のサンプル、技術文書、法律・医療・金融に関する主張、文体の維持。
  • references/density-and-unsummarizability.md:情報量の多い文章、論旨の強化、ユーザーが求める「要約できない」基準。
  • references/writing-system.md:明確なシステムに基づく文章の生成、Orwellの6つのルール、受動態の削減、持ち運び可能なCLAUDE.md/AGENTS.md用の文章ブロック。
  • references/evaluation.md:ベンチマーク、検出器のログ、リリース判定、スキルの保守作業。

スクリプトの使い分け

ユーザーがテストを依頼した場合、ローカルファイルがある場合、またはスキルの変更を検証する場合は、スクリプトを使用します。

node bin/slopbeth.js benchmark
python3 scripts/deslop_lint.py path/to/text.txt --format json
python3 scripts/orwell_lint.py path/to/text.txt --format json
python3 scripts/preservation_check.py original.txt rewrite.txt --format json
python3 scripts/density_report.py original.txt rewrite.txt --format json

単一の草稿に orwell_lint.py を使うと、受動態、長い単語、削除可能な表現、専門用語を確認できます。ルールごとの件数はレビューの参考情報として扱い、欠陥の一覧とは見なさないでください。signature_score.py、cadence_score.py、semantic_drift.py、unsummarizability_check.py、run_benchmark.py、orwell_benchmark.py は、候補出力を含む変更前/変更後のコーパスに対してのみ使用してください。span_annotation_check.py、false_positive_check.py、competitor_output_score.py は、同梱のベンチマークを保守するときに使用してください。

ベンチマークと検出器のエビデンスに関するルールの全容は、references/evaluation.md を読み込んで確認してください。このパッケージでは、インストール済みの Slopbeth スキルディレクトリを基準に scripts/ を参照してください。

スクリプトが報告するのは参考情報です。文章が十分に優れているかどうかを判断するものではありません。

厳守事項

  • テキストが永久に検出されない、必ず人間が書いたと判定される、またはあらゆる AI 検出器に対して安全であると主張しないでください。
  • 文章の真実性、具体性、または作者らしさを損なう検出器対策の小細工は拒否してください。
  • 曖昧なコピーはエビデンスに基づいた表現にしてください。具体性を出すために不足しているソース資料が必要なら、その資料を求めるか、例をプレースホルダーとして明示してください。
  • 曖昧な成果を洗練された主張に見せかけないでください。ソースに抽象的なメリットしか記載されていない場合は、そのメリットを事実として言い換えるのではなく、不足している仕組み、担当者、指標、変更された手順、またはエビデンスを明示してください。
  • サポート、採用、インシデント、製品、戦略、教育に関するコピーに、担当者、日付、障害モード、ワークフローの手順、製品の画面や機能、会社名、指標、義務を創作して加えないでください。
  • サポートに関するコピーでは、ソースにチームが対応できると記載されていない限り、「確認します」「後ほどご連絡します」「解決します」など、プロセス上の約束を追加しないでください。必要な次の入力を求め、約束の範囲を守ってください。
  • ポリシーやインシデントに関するコピーでは、ソースにその性質が直接記載されていない限り、「監査可能」「安全」「レジリエント」「制御された」などの品質ラベルを追加しないでください。ルールやインシデントの範囲は具体的に保ってください。
  • 適用範囲、不確実性、因果関係、リスク、法的または技術的な意味を担う限定表現は維持してください。
  • AI っぽい粗雑な文章を、別の決まり文句に置き換えないでください。短く切った格言、整いすぎた三つ組、無理な対比、劇的な断片、一般的なコンサルタント調の語り口は避けてください。
  • すでに優れた人間らしい文章を過剰に編集するのは失敗です。軽い編集や「そのままにする」という判断が正解の場合もあります。
  • 文章についての指示は文章そのものではありません。ソースが文章のあるべき姿、または避けるべきことを示している場合は、その指示に従い、指示文を出力しないでください。「そのままにする」は「依頼内容をそのまま返す」という意味ではありません。
  • 長文やリスクの高い文章をレビューするときは、該当箇所を正確に示してください。問題のある箇所、ラベル、理由、維持した箇所、理由を記載します。該当箇所を正確に示せない場合、その批評は曖昧すぎるものとして扱ってください。
  • 中程度以上の長さの文章を書き直す場合は、最終化する前にリズムを確認してください。文の長さが繰り返されること、洗練されたつなぎ表現が連続すること、書き出しが繰り返されることは、禁止語がなくても粗雑な文章の特徴になり得ます。
  • ユーザーのサンプルで明確に使われており、媒体にも適している場合を除き、エムダッシュ、絵文字、タイトルケースの煽り見出し、装飾的な太字は避けてください。
  • スキル内部のチェックリストの形式を最終的な文章に持ち込まないでください。ユーザー向けの書き直しで、タイトルケースのセクション、ラベル付きの縦並びリスト、網羅的な注意事項のブロック、洗練された三部構成を標準としないでください。
  • 検出器向けの作業では、ツール名、URL、日付、テキストのハッシュ、未加工の結果またはスクリーンショットのパス、結果の分類、制約事項を記載した構造化された行を記録してください。

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