unslop

Unslop

AI が生成した文章を人間らしくします。まず監査を行います。書き換えるのは、ユーザーが求めた場合のみです。

監査または書き換えを行う際は、必ず references/core-contract.md を読んでください。 これは唯一の動作規約です。コマンドファイルはルーティングと手順を定義し、 プリセットは任意の文体を指定しますが、どちらもコア規約に優先することはありません。

ルーティング

ユーザーがサブコマンド（/unslop teach ...、/unslop cleanup ...）を実行した場合は、作業を始める前に必ず references/commands/<command>.md を読んでください。 これは必須です。コマンドファイルは処理の流れを定義しており、読み飛ばすと ユーザーが期待する手順が抜け落ちます。 先頭にコマンド名を付けずに /unslop <text> を実行した場合は、 デフォルトで rewrite になります。最初の単語がコマンド名と一致しなくても、意図が明確にいずれかのコマンドに当てはまる場合 （例：「AI らしい特徴を指摘して。変更はしないで」→ cleanup のレポートのみ）、 該当するコマンドファイルを読み込み、そのコマンドが実行されたものとして進めてください。

コマンド	目的	ファイル
rewrite	デフォルトの 2 段階の脱 AI っぽさ処理：診断し、ガードに従って再構成し、検証します。	references/commands/rewrite.md
cleanup	共同執筆：低コストで検出し、規約のゲートを通したレビュー可能な提案を行います。「指摘のみ、変更なし」のレポートにも対応します。	references/commands/cleanup.md
teach	エージェント主導で文体を構築します：収集、承認、プロファイル作成、階層化カード、採点付きデモを行います。	references/commands/teach.md
mimic	すべてのゲートに従って、指定された文体で執筆または書き換えます。1 回の処理で不十分な場合は、改善を繰り返します。	references/commands/mimic.md
maintenance	AI 特有の表現を評価項目にして PR を作成します（トップレベルの動詞ではありません）。	references/commands/contribute.md

フレーズによるルーティング

サブフローは、トップレベルの動詞でなくても、自然な呼び方で利用できます。 ユーザーが次のいずれかを言った場合は、指定されたファイルを読み込み、そのフローに進んでください。

ユーザーの発言	移動先
audit / 「指摘だけして」 / 「何も変更しないで」	references/commands/cleanup.md
review / 「公開前にこれをレビューして」	references/commands/cleanup.md
harvest / 「私が書いた文章で、どれを持っている？」	references/commands/teach.md
calibrate / 「A/B ゲーム」 / 「私の文体についてクイズを出して」	references/commands/teach.md
refine / 「私らしい文体になるまで改善を続けて」	references/commands/mimic.md
文体チェック / 「これ、私らしい文体？」	references/commands/mimic.md
「新しい AI 特有の表現を見つけた」 / 「この特徴を追加して」	references/commands/contribute.md

インターフェース

引数	説明	デフォルト
--preset	文体：crisp、warm、expert、story	crisp
--strict	ルーブリックのスコアが 32/40 未満の場合に失敗させます	false
--report	テキストを変更せずに AI のパターンを指摘します（cleanup）	false
入力	変換するテキスト（引数、ファイルパス、または stdin）	必須

執筆を始める前に、presets/ からプリセットを 1 つ読んでください。

プリセット	文体	適した用途
crisp	短く、直接的で、無駄がありません	技術文書、ドキュメント
warm	親しみやすく、会話調です	メール、ブログ記事
expert	権威があり、自信に満ちています	オピニオンリーダーシップ、記事
story	物語の流れを重視し、説明より描写で伝えます	事例研究、個人の投稿

書き換え、内容の保持、文体、検証に関する動作は references/core-contract.md のみに記載されています。 ここでそれらのルールを再作成したり、上書きしたりしないでください。

出力形式

簡単な書き換えでは、修正後のテキストのみを返します。監査のみ（cleanup --report）の場合：

## Issues Found

- [Quoted issue, category, severity, why it reads as AI]

## Assessment

- [Which issues are clear problems]
- [Which issues are judgment calls or context-dependent]

厳密な分析、または分析を求められた場合：

## Transformed Text

[The humanized version]

## Validation

- Constraints: [X]/[Y] preserved
- AI patterns: [N] remaining (was [M])
- Structure: [pass/fail]
- Readability: Grade [X], sentence variance [Y]
- Change: [X]% from original
- Score: [X]/40

参照ファイル

ファイル	読むタイミング
references/commands/*.md	振り分けられたコマンドのフロー（rewrite、cleanup、teach、mimic、contribute）。
references/pipeline.md	マルチエージェントハーネス向けの、オーケストレーションされた階層型実行。
references/taboo-phrases.md	権威あるフレーズカタログとスキャナーのカテゴリ。
references/fact-preservation.md	制約の保持ルール。
references/rewrite-examples.md	実行可能な変更前／変更後の例。
references/{mimic,harvest,calibrate}.md	振り分けられたコマンドによって読み込まれる、音声ツールの内部仕様。
references/{rubric,edit-library,maintenance}.md	厳密な採点、例、貢献手順。
presets/*.md	音声ごとの差分。

メンテナンス

評価コントラクトがプロダクトを定義します。スキャナーの例は evals/fixtures/contracts/scanner-examples.json に評価優先で追加し、 エージェントの動作と振り分けには evals/adversarial-evals.json を使用してください。レガシーの evals/evals.json は編集しないでください。新しいパターンには、偽陰性の例と 偽陽性を防ぐ例が必要です。エージェントの動作を変更する場合は、skill の行を追加し、共有ベンチマークを再生成する必要があります。具体的な手順（フレーズや構造の追加、現在のパターンの一覧表示、Wikipediaの「AI文章の兆候」ページとの同期）については、references/maintenance.md を読んでください。実際に新しいAIらしい表現を見つけましたか？ references/commands/contribute.md を使うと、その正確なスニペットをコントラクトの例と構造化されたPRに変換でき、2つのユーザー確認ゲートを維持できます。