slop-chop

slop-chop

AI 写作会留下痕迹。

剔除废话。粘贴文本，就能得到读起来像是人写的内容。

无需安装即可试用：slop-chop.com 在浏览器中运行相同的引擎。

AI 写作有固定模式。它爱用 em dash，隔几句就塞进一个分号，偏爱 comprehensive 和 leverage 这类词，还会用“In summary”或“Giving it to you honestly”这样的开场白清清嗓子。

slop-chop 一次处理即可去除这些模式。你也可以提供自己的待删清单，让结果读起来像你写的，而不是聊天机器人写的。

为什么

手动清理这些内容很费劲。让模型“别用 em dash”大概管三句话，之后它就忘了。slop-chop 每次都会应用相同的清理规则。

工作原理

分为两轮处理，你可以单独运行其中任何一轮。

第一轮是规则处理，速度快且结果确定。它会替换字符、删除你标记的词、改写陈词滥调和词语、应用你自己的模式、统一拼写方言，并整理标点；无需模型、没有成本，而且每次运行都会得到相同的输出。它能识别 Markdown，因此围栏代码块和行内反引号片段会原样保留。

第二轮是可选的改写处理，会将文本交给模型处理规则无法处理的内容，例如重写句子，使其不再需要分号，或让写作风格更贴近你选择的语气。

安装

Homebrew：

brew install dcadolph/tap/slop-chop

使用 Go：

go install github.com/dcadolph/slop-chop@latest

或者克隆仓库并使用 Makefile：

git clone [email protected]:dcadolph/slop-chop.git
cd slop-chop
make install     # build and install into $(go env GOPATH)/bin, version stamped
make uninstall   # remove it again

不指定目标运行 make，即可查看完整列表（build、test、cover、lint、fmt、tidy、clean）。

它有效吗？

有三项测量，都可以在此仓库中复现。docs/BENCHMARK.md 介绍了方法和注意事项。

它不会影响人类写作。对 7 个语言生态系统中 886 份开源 README 进行评分，其中大多数来自自 2021 年以来没有提交记录的项目；只有 7 份达到文本读起来不再流畅的临界线。占比为 0.8%，而这正是 GitHub Action 默认判定失败的临界线。slop-chop check 的标准更严格：只要文件中出现任何一个有分量的特征，就会判定失败；同一批 README 中有 41.5% 至少包含一个这样的特征。

词语列表敌不过同义词词典。slop-chop attack 会替换文本以绕过规则，却不会改善文本；74 个词语特征中有 33 个能被绕过。而 90 个结构特征中只有 1 个能被绕过，这也是为什么句子结构在评分中权重加倍。这个数字反映的是攻击者的能力边界，而不是规则的能力边界：替换操作无法重构句子，因此本来也无法改变句子结构。至于这些规则面对被要求改写文本的模型时表现如何，目前尚无测量结果。

尚未进行能够验证这一点的测试。还没有人检查过评分结果是否符合人类读者的判断。evaldata/ 中提供了评分协议和测试工具。完成测试之前，我们只做有限的主张：相同输入会得到相同输出，而且规则所识别的模式每次都会被捕捉到。

用法

# Print the cleaned text to stdout. Your file is not changed.
slop-chop fix notes.md

# Clean the file in place, like gofmt -w.
slop-chop fix -w notes.md

# Pipe text through it
echo "In summary, a robust—and seamless—result." | slop-chop fix

# Flag slop without changing anything (exits non-zero if a finding carries score weight)
slop-chop check notes.md

# Check or fix several files at once
slop-chop check docs/intro.md docs/guide.md README.md
slop-chop fix -w docs/intro.md docs/guide.md

# Enforce a spelling variant: flag or fix the other dialect
slop-chop check --dialect american notes.md
slop-chop fix --dialect british notes.md

# Overlay a built-in pack, like corporate phrasing to plain English
slop-chop fix --preset plain notes.md

# Use your own profile
slop-chop fix --profile myprofile.json notes.md

# Get findings as JSON for other tools to read
slop-chop check --json notes.md
slop-chop check --json --pretty notes.md

# Deeper clean: rules first, then a model rewrite (needs ANTHROPIC_API_KEY)
slop-chop fix --rewrite notes.md
slop-chop fix --rewrite --verify notes.md

check --json 会向标准输出打印一个 {"findings": [...]} 对象。fix --json 会返回 {"cleaned": "...", "findings": [...], "remaining": [...], "score": {...}, "scoreAfter": {...}}。 每条发现都包含规则、匹配的文本、建议的替换内容，以及行号和列号。带有替换内容的发现会被改写，没有替换内容的则只会被标记。 remaining 是在清理后的文本上运行 check 所报告的内容，也就是没有规则能替你改写的部分。不带 --json 时，fix 会在标准错误输出一行，说明它改写了什么、留下了什么供你处理，以及分数的变化情况。

模式

• check 会标记发现的问题；如果某条发现带有分数权重，则以非零状态退出。 不带权重的清理项只会列出，不会导致失败。传入 --strict 可在发现任何问题时失败。在 CI 中使用此选项。添加 --why 后，每条发现都会附带一行通俗说明，指出触发了什么规则以及会如何处理；这些说明与 Web 应用中点击后显示的说明相同。
• fix 会将清理后的文本写入标准输出，不会改动你的文件。传入 -w 可直接修改文件。
• score 会衡量文本中所列配置文件包含的模式密度，范围为 0 到 100。 这是 lint 结果，不是对文本作者身份的判断，也无法将其转变为此类判断： 人们有意写作时也会使用相同的模式。低于 25 表示文本较为干净，25 到 54 表示混合，55 及以上表示此类特征密集；Web 应用显示的也是这些分段。 score --by-paragraph 会分别对每个段落评分，因此，即使一份文档的千字人工撰写内容中夹杂着两个生成的段落，也能显示它们的位置；此时 --max 会以分数最高的段落为准进行门控，而不是使用被稀释的全文分数。

源代码有单独的处理方式。对于 .go、.py、.ts 或任何其他代码文件， check 和 score 只会读取注释，以及 Python 文件中的文档字符串。因此，注释中的流行词会在其实际行号和列号处被标记，而标识符、字符串和 格式对齐都不会产生任何影响。 fix 会直接拒绝改写代码文件，因为清理文本可能会破坏代码。你可以通过标准输入传递文件，将其有意作为纯文本读取；也可以添加 --as .go，将标准输入作为该类型的源文件读取并仅扫描其中的注释，编辑器正是通过此方式检查尚未保存的缓冲区。函数内部的注释也会像其他注释一样被扫描。没有注释的数据文件（如 .json 和 .csv）会被跳过，并附带说明。

分数

score 会给出一个 0 到 100 之间的单一数字，表示文本中启用的配置文件所列模式的密度。更改配置文件后，同一段文本的分数也会不同，这最清楚地说明了分数的含义：它表示符合某个指定规则集的程度。结构性特征在密度计算中的权重是普通特征的两倍，因为常见的句式结构即使经过同义词替换仍会保留，而列出的词语则不会。

引擎自带一个已标注的语料库，包含 AI、人类和技术类文本片段，位于 sanitize/testdata/；每次运行时，TestBenchmark 都会测量该语料库上的召回率、精确率和分数差距，因此任何削弱检测能力的改动都会导致构建失败，而不会悄然通过。docs/BENCHMARK.md 展示了具体数值、语料库构成、哪些内容会触发规则，以及分数声明的局限。分数是 lint 结果，不是作者身份判定。

slop-chop score notes.md            # notes.md: 42 (mixed: 5 tells in 180 words)
slop-chop score --json notes.md     # {"value":42,"scoringVersion":2,"tells":7,...}
slop-chop score --max 20 notes.md   # exit non-zero when the score is above 20

--max 会将其用作门槛，因此分数超出门槛的文档会导致构建失败，方式与 check 相同。

每个分数都会注明生成该分数的评分版本。任何可能改变未改动文本分数的版本发布都会提升版本号；docs/SCORING.md 会列出变更内容，因此在某个版本上设置的门槛会一直保持原意，直到版本号变化。仓库中有一项测试：如果基准语料库的分数发生变化而版本号没有提升，测试就会失败。

结构性特征

替换词语可以捕捉 AI 写作的词汇特征。规则检查还会标记词表无法发现的 61 个结构性特征：it's not just X, it's Y 这种节奏及其缩略形式 isn't a perk. It's an expectation，以 let's dive in 开头，用 here's the thing 清场，用 The best part? 以片段形式揭晓内容，用 here are five ways 列举事项，连续出现的粗体标签项目符号和编号条目，装饰有表情符号的标题，以及如今模型会使用的、带空格的连字符表达——毕竟 em dash 已经成了明显特征。它还会捕捉聊天回复而非书面文章的语体：let me break this down、you might be wondering、here's where it gets interesting、happy coding!，以及生成式营销文案中的 say goodbye to X 和 Enter Foo, the tool that 句式。这些特征只会被标记，不会被改写，因为如何修改取决于整个句子，将由改写环节处理。在配置文件中使用 flagPatterns 字段添加自己的规则。

每当某种特征广为人知，下一个模型就会接受训练以避免它，写作手法也会转移到别处，因此默认配置文件追踪的是模型现在的写作方式，而不是它们在 2023 年的写作方式。

在 CI 中使用

添加一个工作流：当文件的 slop 分数超过 25 时，让拉取请求检查失败。所有发现仍会列在运行日志中，因此空白和标点整理问题会显示出来，但不会导致构建失败：

name: slop-chop
on: pull_request
jobs:
  slop:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v7
      - uses: dcadolph/[email protected]
        with:
          files: docs/intro.md docs/guide.md
          # max: 25                   # optional, the score line
          # strict: "true"            # optional, fail on any single finding
          # scoring-version: "1"      # optional, fail when the engine scores differently
          # profile: myprofile.json   # optional
          # dialect: american         # optional
          # preset: plain             # optional

设置 max 可调整阈值，设置为 max: 100 则关闭分数门槛。设置 strict: "true" 可像命令行中的 slop-chop check --strict 一样，在出现任何单条发现时就让检查失败。默认阈值很少会被普通的人类写作触及：基准测试中的 886 份 README 里，只有 0.8% 的分数达到或超过 25。

该 Action 会根据你指定的标签构建引擎，因此标签会将引擎及其评分版本固定在一起。当评分版本较高时，更新的标签可能会对同一文件给出不同的评分。将 scoring-version 设置为门槛所依据的版本；如果标签更新导致评分版本变化，作业就会失败，并提示查看 docs/SCORING.md，而不是悄悄改变你的门槛。

如果某条发现对你的仓库来说是误报，有两种处理方式。可以在 Markdown 或代码注释中用指令忽略这一行；也可以在仓库根目录的 .slop-chop.json 中通过 allow 列表设置一个在所有位置都不再标记的词，Action 会自动读取该文件：

We leverage the platform on purpose here.

// slop-chop-ignore-next-line
// A robust fallback for the legacy path.

{ "allow": ["leverage", "robust"] }

单独使用 slop-chop-ignore 只会忽略它所在的那一行。其他内容见 docs/PROFILE.md。

或者，让它修复文件，并将整理后的内容推回拉取请求分支：

name: slop-chop
on: pull_request
jobs:
  slop:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: write
    steps:
      - uses: actions/checkout@v7
        with:
          ref: ${{ github.head_ref }}
      - uses: dcadolph/[email protected]
        with:
          files: docs/intro.md docs/guide.md
          mode: fix
          commit: "true"
          # message: Chop the slop   # optional commit message

修复并提交工作流会将更改推回拉取请求分支，因此适用于来自同一仓库分支的拉取请求。来自 fork 的拉取请求会获得只读令牌，因此无论 permissions 块如何设置，推送都会失败并返回 403。对于来自 fork 的拉取请求，请使用上面的检查工作流：它不需要写入权限，也仍会在发现 slop 时让运行失败。要自动修复自己的分支，可以改用 push 触发器运行同一个修复并提交作业。

若要将发现显示为代码扫描警报（在拉取请求差异和 Security 标签页中），请将 sarif 设置为一个路径，并上传它写入的日志：

name: slop-chop
on: pull_request
jobs:
  slop:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read
      security-events: write
    steps:
      - uses: actions/checkout@v7
      - uses: dcadolph/[email protected]
        with:
          files: docs/intro.md docs/guide.md
          sarif: slop-chop.sarif
      - uses: github/codeql-action/upload-sarif@v4
        if: ${{ !cancelled() }}
        with:
          sarif_file: slop-chop.sarif
          category: slop-chop

即使分数门槛导致作业失败，上传步骤仍会运行，因此警报会显示在触发它们的拉取请求中。计入分数的发现会作为警告显示，其余则作为备注显示。它们都不是错误，因此默认情况下警报不会导致拉取请求检查失败，分数门槛仍是唯一门槛。公共仓库可免费上传代码扫描结果；私有仓库则需要 GitHub Code Security。来自 fork 的拉取请求会获得只读令牌，因此上传会失败。在命令行中，slop-chop check --sarif 会将相同日志写入标准输出，且可处理任意数量的文件。

若要用相同的阈值检查拉取请求标题和正文，请设置 pull-request: "true"。将其作为独立工作流运行，并使用 edited 类型，这样标题或描述编辑后就会重新检查，而无需重新运行 CI 的其他部分：

name: slop-chop pull request
on:
  pull_request:
    types: [opened, edited, synchronize, reopened]
jobs:
  text:
    if: github.event.pull_request.user.type != 'Bot'
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v7
      - uses: dcadolph/[email protected]
        with:
          pull-request: "true"

标题和正文会作为同一段文本进行检查：标题位于第 1 行，正文从第 3 行开始，使用与文件相同的 max 和 strict 设置。文本来自事件，因此检查不需要令牌，也适用于来自 fork 的拉取请求。重新运行时读取的是运行开始时的文本，因此编辑后应以 edited 事件触发的运行为准。if 会跳过 Dependabot 和 Renovate，因为它们的正文包含上游发行说明；checkout 步骤则会让仓库的 .slop-chop.json 生效。添加 files 可在同一步骤中检查文件；也可以设置 pull-request-title 和 pull-request-body，在由其他触发器启动的工作流中检查其他文本。代码块和 HTML 注释会被跳过，因此拉取请求模板不会计入作者的内容。若要忽略某一行，作者可以在该行上方添加一条 GitHub 不会渲染的注释：``。

该 Action 使用 actions/setup-go@v7 安装 Go，该版本在 Node 24 上运行。自托管运行器需要使用 2.327.1 或更高版本。安装步骤还会为作业后续步骤设置 GOTOOLCHAIN=local，因此该作业后续的 go 命令会使用已安装的 Go，而不会下载新版本。

将其用作 Claude Code 插件

上面的循环正是关键所在：Agent 起草内容，引擎以确定性方式评判，问题反馈回来，重写后的内容会经过验证，而不是被盲目信任。slop-chop 附带 Claude Code 插件，因此助手可以替你运行工具。此仓库本身就是一个 marketplace。添加该 marketplace，然后从中安装插件：

/plugin marketplace add dcadolph/slop-chop
/plugin install slop-chop@slop-chop

slop-chop@slop-chop 采用 plugin@marketplace 的命名格式：插件名为 slop-chop，marketplace 名为 slop-chop。

插件调用的是 slop-chop 二进制文件，而非取代它，因此请先安装该二进制文件，并将其放到你的 PATH 中：

go install github.com/dcadolph/slop-chop@latest   # lands in $(go env GOPATH)/bin
slop-chop --version                                # confirm it is on PATH

之后，插件会提供两种方式，让 Claude 使用该工具：

方式	说明	你要做什么
slop-chop skill	Claude 会在起草内容时自动使用它。	提供文本并要求润色。
/slop-chop command	你对文件或文本调用的命令。	输入 /slop-chop notes.md。

# Let the skill decide
Clean the slop out of this before I send it: <paste your text>

# Or call the command
/slop-chop notes.md

规则检查免费。重写需要密钥，默认关闭，因此请说明何时需要更彻底的润色；如果想使用无需密钥的本地后端，也请指定后端：

Rewrite this to sound human, and use my local Ollama so it costs nothing.

docs/PLUGIN.md 是完整的插件指南，其中包括故障排除说明。

配置文件和预设

配置文件是一个 JSON 文件，其中列出了要删去的内容以及替换内容：字符、短语、单词、正则表达式、黑名单和一些开关。使用 --profile 指定配置文件，或者在代码仓库中放置 .slop-chop.json，之后从该目录下的任何目录运行时都会自动加载。如果两者都未设置，则使用内置默认配置。

预设是通过 --preset 叠加使用的精选配置包。内置配置包包括 cleaver、plain、corporate、academic、marketing、no-dashes、typography 和 procedure。cleaver 的删改力度最大：默认配置文件只会标记 leverage 和 robust 之类的流行语，而 cleaver 会将它们改写成朴素的词语；网页应用默认启用的就是它。--preset plain 会在现有配置文件的基础上，将企业化措辞改成通俗易懂的英语；其他预设则针对各自领域中常见的套话。最后两个预设用于设置破折号策略：no-dashes 会将所有冒充 em dash 的破折号改成逗号；typography 则会在有意使用排版破折号、弯引号和省略号的文本中保留它们。procedure 适用于说明内容：它会标记列表项中超过 20 个单词的句子，以及其他位置超过 25 个单词的句子；与清理规则一样，它不计入评分，因此请添加 --strict，使其触发失败。使用逗号叠加多个预设：--preset corporate,plain。

docs/PROFILE.md 是完整参考文档，涵盖每个字段、预设、拼写变体、允许列表以及行内忽略指令。

攻击它

slop-chop attack draft.md

attack 会尝试绕过你自己的规则。它会改写文本，尽可能躲过这些规则，同时不让文本写得更好，然后报告哪些特征仍然有效。

流行语可以用同义词替换来规避：74 个词汇特征中有 33 个能被绕过。90 个结构特征中只有 1 个能被绕过，因为替换词语不会重构句子，因此该项衡量的是攻击者能触及的范围，而不是某种结构的稳健程度。攻击之后，71 段文本中仍有 67 段带有特征，平均分仅从 83 降至 78。结构特征在评分中计为双倍，原因就在于此。

在你自己的配置文件上运行它，找出哪些规则会被同义词替换绕过。-w 会将规避改写保存为语料。docs/BENCHMARK.md 提供完整表格，以及有关这些结果所能证明内容的局限。

你的声音

voice 是个性化层：keep 可让你的措辞不受任何规则和预设影响，prefer 会将某个词替换为你会使用的词，而 avoid 会标记你自己的口头禅。slop-chop voice diff draft.md final.md 会读取你从草稿到最终发布版本所做的修改，并根据这些编辑内容提出条目。这是模型无法反过来提供给你的唯一声音信号。

slop-chop voice fingerprint posts/*.md 会用数字衡量鲜少有人提及的部分：句子节奏、标点习惯和语体。接着，slop-chop voice drift draft.md 会列出文本中所有不再像你风格的特征，而 --bands 2 则可将其设为团队风格的 CI 门禁。风格偏移不等于冗余内容，因此不会重写文本，也不会改变评分。docs/VOICE.md 中有完整说明。

重写环节（可选）

规则环节是确定性的，且免费。对于规则无法处理的工作，例如重构句子以免使用分号，或让文本更贴近你的风格，可以添加 --rewrite。它会先运行规则，再将结果交给模型处理。此功能需要 ANTHROPIC_API_KEY，且会产生费用，因此默认关闭。

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-...
slop-chop fix --rewrite notes.md
slop-chop fix --rewrite --verify notes.md

在你收到回复前，系统会先进行检查。规则会再次应用于回复，系统会将回复中的代码块和关键令牌与输入进行比较，而 --verify 还会额外运行一次模型检查，标记含义上的变化。ENGINE.md 完整介绍了重写及其检查机制。

后端

重写环节默认使用 Anthropic，但添加 --provider openai 可通过 OPENAI_API_KEY 将其指向任意兼容 OpenAI 的 Chat Completions API。使用 --base-url 可将其指向本地服务，这样重写就会在你自己的机器上运行，无需密钥，也不会产生费用。

# OpenAI
OPENAI_API_KEY=sk-... slop-chop fix --rewrite --provider openai --model gpt-4o notes.md

# Local Ollama, no key, no bill
slop-chop fix --rewrite --provider openai --base-url http://localhost:11434/v1 \
  --model llama3.1 notes.md

用与撰写草稿不同的供应商来重写是个好主意，因为模型不擅长发现自己的习惯用法。

将其用作 Go 库

该引擎是一个公开的包，因此 Go 程序可以在进程内处理文本，无需调用外部二进制文件，也不会向任何地方发送内容。添加方式如下：

go get github.com/dcadolph/slop-chop/sanitize

根据配置文件构建一次清理器，然后重复使用。Fix 会返回清理后的文本和发现的问题，Check 会报告问题但不修改文本，而 Score 会根据配置文件中模式出现的密度，将文本评分为 0 到 100 分。

package main

import (
	"fmt"

	"github.com/dcadolph/slop-chop/sanitize"
)

func main() {
	s, err := sanitize.New(sanitize.DefaultProfile())
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	clean, findings := s.Fix("In summary, the plan—which shipped—works; the results speak for themselves.")
	fmt.Println(clean)              // The plan, which shipped, works. The results speak for themselves.
	fmt.Println(len(findings), "tells")
}

使用 sanitize.ApplyPresets 叠加内置预设，通过配置文件的 Dialect 字段强制采用拼写规范，或使用 profile.WithVoice 合并个人的 sanitize.Voice。可选的模型重写功能位于 github.com/dcadolph/slop-chop/rewrite。完整参考文档见 pkg.go.dev。

其他平台

同一引擎可在许多平台上运行。除特别注明外，均为本地运行且免费。

平台	获取方式
Web 应用	slop-chop.com，无需安装
VS Code	在 Visual Studio Marketplace 中搜索 slop-chop
Cursor、VSCodium	在 Open VSX 中搜索 slop-chop
JetBrains IDE	Marketplace 插件，或使用 LSP4IJ 配合 slop-chop lsp，参见 docs/LSP.md
Neovim、Helix 及任何 LSP 编辑器	slop-chop lsp，参见 docs/LSP.md
Obsidian	在社区插件中搜索 slop-chop，源代码位于 obsidian/
Node	npm install slop-chop-wasm
Go 程序	import github.com/dcadolph/slop-chop/sanitize，参见上文
Claude Desktop、Cursor 及任何 MCP 客户端	slop-chop mcp，参见 docs/MCP.md
CI、Raycast、macOS、pre-commit	GitHub Action 和 integrations/

文档

文档	内容
docs/PROFILE.md	每个配置文件字段、预设、方言、允许列表和忽略项。
docs/SCORING.md	评分版本、每个版本的变更，以及如何固定门槛。
docs/VOICE.md	保留、偏好和避免的内容、如何从你的编辑中学习，以及语气指纹。
docs/PLUGIN.md	Claude Code 插件：安装、技能、命令和后端。
ENGINE.md	引擎的工作原理：规则类型、执行顺序和改写。

状态

项目仍处于早期阶段，但核心功能已就绪。规则检查流程已构建完成并正常运行。改写流程也已构建完成，但需要 API 密钥且会产生费用，因此由 --rewrite 标志控制；免费且可预测的规则检查流程仍是默认选项。实时改写路径包含一项需要密钥的集成测试，该测试不会纳入默认构建，因此不会意外产生费用。使用 API 密钥，通过真实 API 运行该测试：

ANTHROPIC_API_KEY=sk-... go test -tags=integration ./rewrite/ -run Live -v

许可证

MIT。参见 LICENSE。