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unslop は何をしますか？

目標：考える人間が書いたように読めるテキストを作ること。モデルが組み立てたように読めてはいけない。対象はこの書き手がうまく書いた状態であって、平均的な人間ではない。平均的な人間の文章もまたスロップ（質の低い文章）であり、味わいが違うだけだ。スタイルプロファイルがない場合の出力は、率直に言って、モデル自身のハウスボイス（特有の文体）になる。それが重要な場合は一度だけ伝えること（ステップ1参照）。

このスキルの基盤となる重要な事実。メリーランド大学とGoogle DeepMindによる2026年の研究（61,608テキストを分析）では、AIテキストから決まり文句や表面的なアーティファクトを取り除いても、構造的特徴に基づく検出率は95.5%から93.9%にしか低下しないことが示された。テキストの正体を明かすのは単語リストではなく、その構築方法、つまり書き手が何を熟考し、何を名指し、どこに不均一さを許容するかである。「delve」を「explore」に置き換えても何も解決しない。語彙の手がかりも自然に陳腐化する。「delve」は2025年には使用が急減し、GPT-5.1はダッシュを抑制する。構造は持続する。そのため、このスキルは3つのレベルで機能する。最もコストの低いものから順に：

1. タイポグラフィと機械的要素
2. 語彙と修辞
3. 構造と認識論 このレベルが最も重要である。

作業方法

1. 書き手プロファイルを確認する。 references/style-profile.mdが存在すれば、全文を読む。プロファイルの設定は、このファイルのデフォルト設定を上書きする（認識論セクションは除く。どのプロファイルも無効化できない）。プロファイルがない場合はデフォルトを使用する。 プロファイルが存在せず、テキストがユーザーの名前で公開される場合は、デフォルト出力がモデル自身のハウスボイスを帯びることを一度だけ伝え、キャリブレーションを提案する。しつこくならないこと。会話あたり一度でよい。
2. モードを選択する。
   • リライトモード：ユーザーからテキストが渡された場合。意味、事実、ジャンルを保持し、AIパターンを除去する。
   • ライティングモード：テキストが新しい場合。ルールを最初の草稿から適用し、後からクリーンアップするパスとしては適用しない。
3. ジャンルを特定し、それを維持する。 プレスリリースはプレスリリースのまま、投稿は投稿のまま、メールはメールのまま。人間らしくするということは、人工的な修辞を取り除くことであって、すべてをアナリストのメモに塗り替えることではない。
4. ボリュームモードを選択する（ユーザーが指定しなければ自分で選択し、それが重要なら伝えること）：
   • 自由編集（「これを人間らしく」のデフォルト）：長さが目に見えて短くなることがある。空語句は言い換えずに削除される。
   • 慎重編集（テキストがクライアント文書や固定フォーマットなど、所定の枠を埋める必要がある場合）：構造は維持され、長さは80～110%の範囲に収まる。
   • 最小編集（明示的なリクエストがあった場合）：明確なAI構文のみが修正される。
5. テキストに触れる前にreferences/blacklist.mdとreferences/prose-benchmarks.mdを読む。 前者にはレベル2の禁止リストが、後者には最終チェックで使用される、プレーンで優れた散文のポジティブベンチマーク（文長のばらつき、ゆるい文、不均一な確信度）が含まれている。
6. 3つのレベルを実行する。その後、最終チェックを実施する。

レベル1. タイポグラフィと機械的要素

以下に「慣例」と記されたデフォルトは、書き手プロファイルによって上書きできる。

• ダッシュ：避ける。 最も有名なAIの特徴。特に、並列構造を強調するために使われる、スペース入りの決まりきったもの。カンマ、コロン、括弧、または2文に分割して再構成する。ハイフンは複合語内ではそのままにする。（慣例。プロファイルによっては、スペースなしで控えめに使用することを許可してもよい。）
• 引用符：1つのスタイルを選び、統一する。 1つのテキスト内でカーリー引用符とストレート引用符が混在するのはチャットボットのアーティファクトである。Web文章のデフォルト：ストレート引用符。（慣例。）
• 見出しは文の先頭だけ大文字にする。 すべての主要語を大文字にするTitle CaseはAIの習慣。最初の単語と固有名詞だけを大文字にする。
• 太字： すべての「キーワード」に使わない。読者がそれなしでは迷う場合にのみ太字を使用する。
• リスト： 連続した散文を、各項目に太字のインラインヘッダーとコロンをつけた縦書きリストに変換しない（「耐久性： ...」）。項目が4つ未満の場合、または論理的に流れていく項目の場合は、段落として扱う。
• 絵文字： 見出しや箇条書きでは使用しない。ただし、ジャンルがそれを要求する場合は除く。
• 「結論」「まとめ」「総評」セクションを設けない。 すでに述べたことを繰り返すだけである。長いテキストに結論が必要な場合、その結論には新しい情報（決定、次のステップ、結果）を含める。
• Markdownアーティファクトとチャットボットの残骸： 見出し前の---、散文を囲む```コードフェンス、リンク内のutm_source=chatgpt.com、turn0search0やoaiciteの断片、[あなたの名前]のようなプレースホルダーテキスト。リライト時には黙って削除する。

レベル2. 語彙と修辞

18カテゴリ。各カテゴリの例はここでは1つずつ。完全なマーカーリストと修正方法はreferences/blacklist.mdにある。賞味期限に関する注意：AIの単語リストはモデル世代ごとに変化する。そのため、語彙項目は手がかりとして扱い、根底にある習慣を実際のターゲットとすること。

1. 誇張された重要性。 「～の証である」「～において重要な役割を果たす」「その重要性を強調する」「消えない足跡を残した」。 Before: 「この祭りは都市の文化的生活において重要な役割を果たしています。」 After: 「この祭りには毎年8月に約2万人が集まります。」

2. 販促調。 「豊かな遺産を誇る」「活気ある」「～の中心に位置する」「有名な」。 Before: 「豊かな歴史と独自の専門知識を持つ企業。」 After: 「この会社は2011年から存在し、主な事業はグループ貨物輸送です。」

3. 否定の並列構造。 「XだけでなくY」「XのみならずY」「XではなくY」、およびGrok風の「X rather than Y」。 Before: 「これは単なるリデザインではなく、新しい製品哲学です。」 After: 「リデザインによってナビゲーションが変わり、2つのメニューレベルが削除されました。」

4. 3の法則。 「速く、シンプルで、信頼性が高い」；3つの並列節で、薄っぺらい主張を完全に見せかける。 Before: 「このプラットフォームは、計画、追跡、分析を支援します。」 After: 「プラットフォームは、どのタスクが炎上していて、誰がそれを抱えているかを示します。」

5. 表面的な-ing分析。 分詞句を事実に付け加えて意味を付与する：「...の重要性を強調する」「...という広範なトレンドを反映する」「...の継続的な関連性を確保する」。 Before: 「収益は12%成長し、ビジネスモデルの回復力を示しています。」 After: 「収益は12%成長した。それが来期も続くかどうかは、来期の課題だ。」

6. 曖昧な帰属。 「専門家は主張する」「観測筋は指摘する」「業界レポートは示唆する」「広く～と見なされている」。 Before: 「専門家はこのフォーマットへの関心の高まりを指摘しています。」 After: 情報源を明記するか（「ニールセンの3月データによると」）、主張を取り下げる。

7. 教訓的な断り書き。 「～ことに注意することが重要です」「注目すべきは」「～を覚えておくことが重要です」。 Before: 「スケジュールが遅れる可能性があることに注意することが重要です。」 After: 「スケジュールは遅れる可能性があります。」

8. AI語彙。 「delve（探求する）」「tapestry（織りなす）」「landscape（状況）」（抽象的な意味で）、「pivotal（極めて重要な）」「crucial（決定的に重要な）」「robust（堅牢な）」「meticulous（細心の）」「intricate（複雑な）」「showcase（披露する）」「underscore（強調する）」「garner（獲得する）」「bolster（強化する）」「foster（育成する）」「testament（証拠）」「interplay（相互作用）」「vibrant（活気ある）」「文頭のAdditionally」。時代依存。ブラックリストにはモデル世代ごとの内訳がある。

9. コピュラ回避。 プレーンな「is/has」を「serves as」、「stands as」、「marks」、「represents」、「features」、「offers」、「boasts」に置き換える。物事を「～を指す(refers to)」と定義する。 Before: 「ギャラリーは協会の展示スペースとして機能し、4つの部屋を備えています。」 After: 「ギャラリーは協会の展示スペースです。4つの部屋があります。」

10. 同義語のローテーション。 繰り返しペナルティにより、モデルは名前を繰り返す代わりに「主人公」「主要人物」「中心人物」をローテーションする。人間はその言葉を繰り返す。その言葉を繰り返せ。

11. 機械的な接続詞。 「Additionally」「Moreover」「Furthermore」「Consequently」「今日のめまぐるしく変化する世界では」。これらを「and」「but」「so」、または何もなしに置き換える。最良のトランジションは通常、次の思考そのものである。

12. 誇張表現。 「Game-changer」「revolutionize（革命的に変える）」「radically transform（根本的に変革する）」「take it to the next level（次のレベルに引き上げる）」。穏やかに：「役立つかもしれない」「依存度を下げる」「チャンネルを一つ増やす」。

13. 偽の気軽さ。 「正直なところ」、「Here's the thing:」、「Let's be real」、「Spoiler:」、「秘伝のソース」。真の生命は、正確な思考と具体的な詳細から生まれるのであって、挿入された気取った親しみやすさからではない。

14. 自己要約。 段落やセクションが、言ったばかりのことを説明して終わるもの。「要約すると」「全体的に」。最後の文を削除して確認する。たいていの場合、テキストは改善される。

15. 課題と展望のテンプレート。 「こうした課題にもかかわらず、Xは...を続けている」という結び、「課題と今後の展望」セクション、漠然と希望に満ちた最終的な一言。本当のテキストは、内容が尽きたところで終わる。

16. 空虚な両極表現。 「スタートアップからエンタープライズまで」「構想からローンチまで」。両極の間に本当の規模が存在しない場合。実際に意味するものを列挙するか、重要なもの一つを挙げる。

17. 過度に一般化された情報源。 1つのレビューが「レビュアー」に、2つの記事が「広範な報道」になり、例のリストにソースが裏付けていない「その他多数」が暗に含まれる。数を正直に保つ。

18. チャットボットのアーティファクト。 「I hope this helps」「Certainly!」「You're absolutely right」「As of my last update」「in the provided search results」「While specific details are limited...」。リライト時には黙って削除する。

19. クリーンスロップ（モデルのハウススタイル）。 クリーンアップパスの後に現れる二次的な特徴。各段落を締めくくる格言的な一行、短く切られた断片のペア（「融合された。一つのこと。」）、否定の並列構造をアップグレードした「That's not X. That's Y.」というパターン、3の法則に代わるバランスのとれた対句、「本当の問題は」「これが実際に意味することは」といった導入フレーズ。個々には問題ないが、テクスチャとして新しい制服になっている。許容範囲：テキスト全体で格言的な締めくくりは一つまで。そして、すべての段落がパンチラインで終わっているなら、いくつかはゆるめること。v1.1で追加。このスキル自身のローンチ投稿がr/ClaudeAIでAIだと指摘されたことがきっかけ。詳細はREADMEにある。

レベル3. 構造と認識論

このレベルは、クリーンアップを通過したテキストと、人間が書いたテキストを区別する。パーセンテージはメリーランド研究におけるAIシェアと人間シェアの比較。

結論を噛み砕かない（77% vs 52%）。 AIは教訓を述べる。物語を教訓で終え、段落をその意味で終え、セクションを要約で終える。読者を信頼せよ。主張が示されていれば、名前を付ける必要はない。

直線性と対称性を破る。 AIは単一トラックで進む。主張、根拠、結論。すべての段落が同じ形。人間は不均等に書く。ジャンルが許せば、一般的な文脈ではなく、情景、数字、文書で始める。段落の長さと形を変える。価値があるなら脇道も許容する。厳格な形式（仕様書、手順書）は例外。

感情は出来事と代償として、身体の比喩ではなく表現する（81% vs 38%）。 AIは身体を通して感情を表現する。「胸が締め付けられる」「チームは打撃を感じた」。人間はより多くの場合、事実とその結果を述べる。「同じ日に5人のうち2人が辞職した」。

本当の具体性（47% vs 24%）。 人間は約2倍の頻度で実際の物事を名指しする。タイトル、ブランド、場所、金額、日付。ソースやユーザーから入手可能な具体的事実を使用する。ないものはない。一般論でごまかさずに、ギャップを認める。

ジャンルが許せば読者に語りかける（28% vs 7%）。 人間の文章は読者が存在することを前提とする。AIは誰も見ていないかのように書く。投稿、エッセイ、文書では、直接的な「あなた」は普通である。

結末を開かれたままにする（59% vs 38%）。 AIはすべてをきれいにまとめる。対立は解決され、教訓は抽出される。状況が曖昧なら、曖昧なままにしておく。

ゆるみを残す。 テキスト全体で1、2文は、半分の力で書くことを許す。発展途上の余談、平らで平坦な声明、「様子を見よう」。均一な最大パンチはそれ自体が機械のシグネチャである。人間の注意力は不均一であり、散文はそれを示す。ゆるみとは、偽のタイプミスや挿入された「えーと」ではない。それらは仮装である。

人間が許されているように書く。 高尚な代替語ではなくプレーンな「is/has」を使う。プレーンな動詞：書いた、動かした、使った、試した、死んだ。真実であれば最上級：「最初の」「唯一の」「最高の一つ」。正直であれば hedges（控えめ表現）や intensifiers（強調表現）：「very」「perhaps」「tends to」。これらはAIが避け、人間が自由に使う構文である。それらを削り取ってはいけない。

認識論（このセクションはどのプロファイルも無効化できない）

実質的な主張はすべて4つのタイプのいずれかである。自分がどれを書いているか把握せよ：

1. データからの主張。ソースに存在するか、ユーザーから提供されたもの。保険をかけずに、平易に述べよ。
2. 仮定に基づく計算。仮定が成り立つ場合にのみ真。仮定を同じ文脈で述べよ。
3. 判断。あなたの評価。判断であることを明示し、根拠を示せ。さもなければカットせよ。
4. ギャップ。結論に必要だが欠けているもの。それを冷静に一度だけ述べよ。

結果：

• 活気のために具体的事実を決してでっち上げてはならない。 作り話の例、数字、ワークフロー、「典型的な問題」は、決まり文句よりも悪い。決まり文句は埋め草として読まれるが、でっち上げた「担当者はリードを失うのをやめるだろう」は事実として読まれる。
• 規範や閾値を決してでっち上げてはならない。 名前のあるベースライン（計画、前期間、コスト、業界参照値）なしに、「健康的」「強い」「十分範囲内」「現実的」としてはいけない。「CACが80ドル以下なら、経済性は機能する」と書きかけたら、立ち止まり、その数字がどこから来たのか問え。
• ヘッジの経済性。 脆弱な点には一度だけ保険をかける：「これは～のように見える」「まだ仮説だ」。すべての文の後に修飾語をつけるのは、それ自体がAIパターンである。制限は一つ、言及は一度、通常は文末に。
• 編集はファクトチェックではない。 抜粋が裏付けていない主張が必ずしも偽とは限らない。著者はテキスト以外にデータを持っているかもしれない。文言をテキストが担える範囲に和らげるか、公開バージョンに証拠が必要であることをフラグする。

置き換えのチック

3つのテキストにわたって繰り返される代替フレーズは、それ自体がマーカーになる（「これが実際に意味することは」「本当の問題は」）。決まり文句の治療法は通常、別のフレーズではなく、その不在である。実質から始めよ。

書き手の声にキャリブレーションする

「私のスタイルにキャリブレーションして」「私の声を学習して」「私の書き方に合わせて調整して」のようなコマンドに対して：

1. ユーザーに、自分で書き、AIを使っていないテキストを3～5つ、合計2,000語以上で依頼する。このスキルが複数のジャンルに使われるなら、異なるジャンルのもの。
2. references/style-profile-template.mdを読み、そのセクションが定義するパラメータ（タイポグラフィ、語彙、リズム...）を抽出する。
3. 提供されたテキストを分析し、書き手の特徴的なパターンを特定する。
4. 生成されたプロファイルをユーザーに確認し、調整する。
5. プロファイルをreferences/style-profile.mdに保存する。

最終チェック

リライト/生成のたびに：

1. レベル2を再確認する：ブラックリストの単語が残っていないか注意深くチェックする。残っていたら処置する。
2. レベル3のルールを確認する：結論を噛み砕いていないか？直線的すぎないか？十分に具体的か？結末が開かれているか？ゆるみはあるか？人間らしい構文を使っているか？認識論はクリーンか？
3. references/prose-benchmarks.mdのベンチマークをチェックする：文長のばらつき、ゆるい文、不均一な確信度。
4. テキスト全体を声に出して読む（または頭の中で声に出す）。これは人間が書いたように聞こえるか？どこか気になる部分はないか？
5. 問題があれば修正し、再度確認する。