DraftCheck AI-writing linter

DraftCheck

以前名为 SlopScore。产品不变，只因名称冲突而更名。

找出那些会让文章读起来像 AI 生成的写作模式，并在发布前修正。

DraftCheck 会扫描文本，查找 20 多种机器写作习惯：比如“不是 X，而是 Y”式对比、戏剧化的单行结尾、“让我们深入探讨”式开头、夸大意义（“一个关键时刻”）、AI 常用词汇（“深入探讨”“无缝”“利用”）、过度使用 em dash、带粗体标签的项目符号列表，以及“希望这能帮到你！”这类聊天机器人残留内容。它会返回 0 到 100 的评分，指出每处匹配，并提供简短的修改建议。

它是代码检查工具，不是检测器。它不会猜测文本的作者是谁，而是指出读者会注意到的具体句子。

• Web 应用（免费，在浏览器中运行）：https://slopscore-nine.vercel.app
• 带示例的模式指南：https://slopscore-nine.vercel.app/patterns/

CLI

npx github:kburrus64-max/draftcheck README.md docs/

（目前还未发布到 npm，包名为 draftcheck。npm 上不带作用域的 slopscore 名称属于另一个项目。可从 GitHub 安装：npm i -D github:kburrus64-max/draftcheck。slopscore CLI 二进制文件仍作为别名保留。）

FAIL  71  Pure slop        docs/launch-post.md
           1: Chatbot residue: "Great question"
           3: Not X, but Y: "this isn't just a tool, it's"
           3: Inflated significance: "marks a pivotal moment"
ok     4  Reads human      docs/install.md

选项：

flag	default	what it does
--max <n>	40	如果任一文件的评分高于 n，则以状态码 1 退出
--format text|json|github	text	github 会输出供 Actions 使用的注释
--ext <list>	.md,.mdx,.txt,.html,.rst	扫描目录时使用的扩展名
--ignore <ids>	none	跳过指定模式，例如 dash,triad
--include-quoted	off	也标记双引号内的文本（默认跳过引号中的示例）
--min-words <n>	20	跳过过短的文件

代码块、行内代码、前置内容、URL 和 HTML 标签都会被忽略，因此包含示例的 README 不会因为其中的代码而被标记。使用 - 从标准输入读取。

GitHub Action

name: DraftCheck
on:
  pull_request:
    paths: ["**/*.md", "docs/**", "content/**"]
jobs:
  slop:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: kburrus64-max/draftcheck@v1
        with:
          paths: "docs content README.md"
          max: "40"

每处匹配都会以注释的形式显示在更改所在的行上。文件超过 max 时，检查会失败。

Agent 技能

DraftCheck 提供 Agent Skill，适用于 Claude Code、Cursor、Codex 及其他可读取 SKILL.md 文件的 Agent。该技能会指示 Agent 为草稿评分，仅重写被标记的部分，然后再次检查：

npx skills add kburrus64-max/draftcheck

作为 Claude Code 插件（技能加托管 MCP 服务），在 Claude Code 中运行：

/plugin marketplace add kburrus64-max/draftcheck
/plugin install draftcheck@draftcheck

Cursor 可以通过 .cursor-plugin/plugin.json 将同一仓库作为插件加载。

humanizer 和 no-ai-slop 这类仅基于提示词的写作技能会告诉 Agent 应避免什么；DraftCheck 则提供确定性检查，供其之后运行。

库

import { analyze, PATTERNS } from "draftcheck";

const r = analyze("Great question! Let's dive in.", { ignoreQuoted: false });
r.score;    // 0-100
r.label;    // "Reads human" | "A little sloppy" | "Sloppy" | "Pure slop"
r.matches;  // [{ id, label, category, start, end, text, hint }]

无依赖。适用于 Node 18+ 和浏览器。

评分方式

每处匹配都有一个强度值。强信号（聊天机器人残留内容、“不是 X，而是 Y”式表达、戏剧化结尾）计 3 分，中等信号计 2 分，弱信号计 1 分。分数会除以文本长度（每 100 个词，文本不足 100 词时按 100 词计算），再映射到 0-100。单个 em dash 或一个三项列表这类弱信号不会单独计分，除非还存在更强的信号，因为细心的人类作者也经常会使用这些写法。

规则由正则表达式和针对片段行的句式检查组成。它们具有确定性：相同文本始终会得到相同评分。

限制

• 目前仅支持英语。
• 它标记的是模式，而非作者身份。很多人类写作也会包含其中几种模式，评分干净也不能证明文本由人类撰写。
• CLI 会跳过双引号内的文本，因此风格指南可以引用不佳示例。Web 应用和 API 会统计引号内的文本，除非传入 ignoreQuoted。

托管 API

Web 应用提供免费的 JSON API（POST /api/check，最多 5,000 个字符）、URL 评分器，以及按次付费的长文档和批量处理端点。请参阅 https://slopscore-nine.vercel.app/llms.txt。

致谢

模式列表基于维基百科的 AI 写作迹象（WikiProject AI Cleanup）以及两个采用 MIT 许可证的 Agent 技能：blader/humanizer 和 petergyang/no-ai-slop。此处的检测代码和评分机制为原创。

关于更名的说明

此项目以前名为 SlopScore。GitHub 仓库现为 kburrus64-max/draftcheck（旧 URL 会重定向）。MCP Registry 命名空间仍为 io.github.kburrus64-max/slopscore，以免现有条目失去归属。线上网站和 MCP 远程服务仍位于 https://slopscore-nine.vercel.app。

许可证

MIT © Anansi Data。请参阅 LICENSE。