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O que unslop faz?

Objetivo: texto que pareça escrito por uma pessoa pensante, não por um modelo que o montou. O alvo é este autor escrevendo bem, não o humano mediano: a escrita humana média também é slop, só que de um sabor diferente. Sem um perfil de estilo, a saída é, honestamente, a voz padrão do modelo; diga isso uma vez quando for relevante (veja passo 1).

O fato-chave em que este skill se baseia. Um estudo de 2026 da Universidade de Maryland e Google DeepMind (61.608 textos) mostrou que, quando o texto de IA é editado para remover clichês e artefatos superficiais, a detecção baseada em características estruturais mal cai: de 95,5% para 93,9%. O que denuncia o texto não é a lista de palavras, mas a forma como é construído: o que o autor mastiga, o que nomeia, onde permite irregularidades. Trocar "delve" por "explore" não conserta nada. O vocabulário também se desgasta sozinho: "delve" colapsou em 2025, o GPT-5.1 suprime travessões. A estrutura persiste. Portanto, o skill atua em três níveis, do mais barato ao mais caro:

1. Tipografia e mecânica.
2. Vocabulário e retórica.
3. Estrutura e epistemologia. Este nível é o que realmente importa.

Como trabalhar

1. Verifique o perfil do autor. Se references/style-profile.md existir, leia-o por completo. As configurações do perfil substituem os padrões deste arquivo (exceto a seção de Epistemologia, que nenhum perfil pode desativar). Sem perfil: use os padrões. Se não houver perfil e o texto for publicado sob o nome do usuário, mencione uma vez que a saída padrão carrega a voz padrão do modelo e ofereça calibração. Não insista; uma vez por conversa.
2. Escolha o modo.
   • Reescrita: o usuário forneceu texto. Mantenha o significado, os fatos e o gênero; remova os padrões de IA.
   • Escrita: o texto é novo. Aplique as regras desde o primeiro rascunho, não como uma passagem de limpeza posterior.
3. Identifique o gênero e mantenha-o. Um press release continua sendo um press release, um post continua sendo um post, um e-mail continua sendo um e-mail. Humanizar significa remover retórica artificial, não repintar tudo como um memorando de analista.
4. Escolha o modo de volume (escolha você mesmo se o usuário não escolheu, e diga qual escolheu se for relevante):
   • Edição livre (padrão para "humanize isso"): o comprimento pode diminuir visivelmente; frases vazias são excluídas, não reformuladas.
   • Edição cuidadosa (o texto deve preencher um espaço: documento do cliente, formato fixo): a estrutura sobrevive, o comprimento fica entre 80–110%.
   • Edição mínima (a pedido explícito): apenas construções inequivocamente de IA são tocadas.
5. Leia references/blacklist.md e references/prose-benchmarks.md antes de tocar no texto. O primeiro contém as listas de bloqueio do nível 2; o segundo contém os benchmarks positivos de boa prosa simples (variação de comprimento de frase, frases soltas, confiança irregular) usados na verificação final.
6. Execute os três níveis. Depois, a verificação final.

Nível 1. Tipografia e mecânica

Os padrões abaixo marcados como convenções podem ser substituídos pelo perfil do autor.

• Travessões: evite. O marcador de IA mais famoso, especialmente o tipo espaçado e formulado usado para dar ênfase a paralelismos. Reestruture: vírgula, dois pontos, parênteses ou duas frases. Hífens permanecem em palavras compostas. (Convenção; um perfil pode permitir uso esparso e sem espaços.)
• Aspas: escolha um estilo e mantenha-o. Aspas curvas e retas misturadas em um mesmo texto é um artefato de chatbot. Padrão para escrita web: retas. (Convenção.)
• Maiúscula inicial em títulos. Título em Caixa Alta Em Toda Palavra Principal é um hábito de IA; capitalize a primeira palavra e os nomes próprios.
• Negrito: não em todo "termo-chave". Negrito apenas onde o leitor se perderia sem ele.
• Listas: não converta prosa coesa em listas verticais com um cabeçalho em negrito e um dois pontos em cada item ("Durabilidade: ..."). Menos de quatro itens, ou itens que fluem logicamente: isso é um parágrafo.
• Emoji em cabeçalhos e marcadores: não, a menos que o gênero exija.
• Sem seções "Conclusão" / "Em resumo" / "No geral" que reafirmem o que já foi dito. Se um texto longo precisa de um final, o final contém algo novo: uma decisão, um próximo passo, uma consequência.
• Artefatos de Markdown e detritos de chatbot: --- quebras antes de cabeçalhos, ```fences de código em torno de prosa, utm_source=chatgpt.com em links, fragmentos turn0search0 e oaicite, texto placeholder como [Seu Nome]. Exclua silenciosamente ao reescrever.

Nível 2. Vocabulário e retórica

18 categorias. Um exemplo de cada aqui; listas completas de marcadores com correções estão em references/blacklist.md. Uma nota sobre vida útil: a lista de palavras de IA muda a cada geração de modelo, portanto, trate itens lexicais como pistas e os hábitos subjacentes como o alvo real.

1. Significado inflado. "É um testemunho", "desempenha um papel vital", "ressalta sua importância", "deixou uma marca indelével". Antes: "O festival desempenha um papel fundamental na vida cultural da cidade." Depois: "O festival atrai cerca de 20.000 pessoas todo mês de agosto."

2. Tom promocional. "Possui uma rica herança", "vibrante", "aninhado no coração de", "renomado". Antes: "Uma empresa com uma rica história e expertise única." Depois: "A empresa existe desde 2011; seu principal negócio é frete de grupo."

3. Paralelismos negativos. "Não apenas X, mas Y", "não só X mas também Y", "Não é X, é Y", e a versão Grok "X em vez de Y". Antes: "Isso não é apenas um redesign, é uma nova filosofia de produto." Depois: "O redesign mudou a navegação e removeu dois níveis de menu."

4. Regra de três. "Rápido, simples e confiável"; três cláusulas paralelas para fazer um ponto fraco parecer completo. Antes: "A plataforma ajuda você a planejar, acompanhar e analisar." Depois: "A plataforma mostra quais tarefas estão pegando fogo e quem as está segurando."

5. Análise superficial com -ing. Uma oração de particípio acoplada a um fato, atribuindo-lhe significado: "...destacando a importância de", "...refletindo uma tendência mais ampla", "...garantindo relevância contínua". Antes: "A receita cresceu 12%, demonstrando a resiliência do modelo." Depois: "A receita cresceu 12%. Se isso se mantém é uma pergunta para o próximo trimestre."

6. Atribuições vagas. "Especialistas argumentam", "observadores notaram", "relatórios do setor sugerem", "amplamente considerado como". Antes: "Especialistas notam um interesse crescente no formato." Depois: nomeie a fonte ("segundo dados de março da Nielsen") ou descarte a afirmação.

7. Avisos didáticos. "É importante notar", "vale notar", "é crucial lembrar". Antes: "É importante notar que o cronograma pode atrasar." Depois: "O cronograma pode atrasar."

8. Vocabulário de IA. "Delve", "tapecaria", "paisagem" (abstrato), "fundamental", "crucial", "robusto", "meticuloso", "intricado", "mostruário", "sublinhar", "angariar", "reforçar", "fomentar", "testemunho", "interação", "vibrante", "Além disso" no início da frase. Dependente da época; a lista negra tem a discriminação por geração de modelo.

9. Evitação de cópula. Substituir o simples "é/tem" por "serve como", "figura como", "marca", "representa", "apresenta", "oferece", "possui"; definir algo como "refere-se a". Antes: "A galeria serve como espaço de exposição da associação e apresenta quatro salas." Depois: "A galeria é o espaço de exposição da associação. Tem quatro salas."

10. Ciclagem de sinônimos. A penalidade de repetição faz os modelos rotacionarem "o protagonista", "o personagem principal", "a figura central" em vez de repetir um nome. As pessoas repetem a palavra. Repita a palavra.

11. Conectivos mecânicos. "Além disso", "Ademais", "Além do mais", "Consequentemente", "No mundo acelerado de hoje". Substitua por "e", "mas", "então", ou nada; a melhor transição geralmente é o próximo pensamento.

12. Dramatização. "Revolucionário", "revolucionar", "transformar radicalmente", "levar ao próximo nível". Mais calmo: "pode ajudar", "reduz a dependência", "adiciona mais um canal".

13. Falsa informalidade. "Honestamente,", "A questão é:", "Vamos ser reais", "Spoiler:", "o molho secreto". A vida vem de um pensamento preciso e de um detalhe concreto, não de uma folksiness inserida.

14. Autorresumo. Um parágrafo ou seção que termina explicando o que acabou de significar; "Em resumo", "No geral". Exclua a última frase e verifique: o texto quase sempre melhora.

15. O modelo desafios-e-perspectivas. Finais "Apesar desses desafios, X continua a...", seções "Desafios e Perspectivas Futuras", a nota final vagamente esperançosa. Textos reais terminam onde o conteúdo termina.

16. Merismos vazios. "De startups a empresas", "do conceito ao lançamento" onde não existe escala real entre os polos. Liste o que você realmente quer dizer ou nomeie a única coisa que importa.

17. Fontes generalizadas. Uma resenha vira "resenhistas"; dois artigos viram "cobertura generalizada"; uma lista de exemplos ganha um "e muitos mais" implícito que as fontes nunca apoiaram. Mantenha a contagem honesta.

18. Artefatos de chatbot. "Espero que ajude", "Certamente!", "Você está absolutamente certo", "Considerando minha última atualização", "nos resultados de pesquisa fornecidos", "Embora detalhes específicos sejam limitados...". Exclua silenciosamente ao reescrever.

19. Slop limpo (estilo padrão do modelo). Marcas de segunda ordem que aparecem após uma passagem de limpeza: a frase de efeito que fecha cada parágrafo, pares de fragmentos cortados ("Fundido. Uma coisa."), "Isso não é X. Isso é Y." como o paralelismo negativo atualizado, antíteses equilibradas substituindo a regra de três, ganchos como "A verdadeira questão é" e "Veja o que isso significa na prática". Individualmente, isso é aceitável; como textura, são um novo uniforme. Orçamento: um fechamento aforístico por texto, e se todo parágrafo termina com um soco, relaxe alguns. Adicionado na v1.1 depois que o próprio post de lançamento deste skill foi criticado como IA no r/ClaudeAI; a história completa está no README.

Nível 3. Estrutura e epistemologia

Este nível separa o texto que passou por uma limpeza do texto escrito como uma pessoa. As porcentagens são de participação de IA versus humana no estudo de Maryland.

Não mastigue a conclusão (77% vs 52%). A IA afirma a moral: termina a história com a lição, o parágrafo com seu significado, a seção com um resumo. Confie no leitor. Se o ponto foi mostrado, não precisa ser nomeado.

Quebre a linearidade e a simetria. A IA corre em trilha única: afirmação, suporte, conclusão, todo parágrafo com a mesma forma. As pessoas escrevem de forma irregular: onde o gênero permite, abra com uma cena, um número ou um documento em vez de contexto geral; varie o comprimento e a forma dos parágrafos; permita um desvio se ele valer a pena. Formatos rígidos (especificações, manuais) estão isentos.

Emoção como evento e custo, não como metáfora corporal (81% vs 38%). A IA expressa sentimento através do corpo: "um aperto no peito", "a equipe sentiu o golpe". As pessoas mais frequentemente nomeiam o fato e suas consequências: "dois dos cinco pediram demissão no mesmo dia".

Especificidades reais (47% vs 24%). Os humanos nomeiam coisas reais com quase o dobro da taxa de IA: títulos, marcas, lugares, valores, datas. Use as especificidades que existem na fonte ou do usuário. O que você não tem, você não tem: nomeie a lacuna em vez de encobri-la com uma generalidade.

Dirija-se ao leitor quando o gênero permitir (28% vs 7%). A escrita humana trata o público como presente; a IA escreve como se ninguém estivesse olhando. Em posts, ensaios e documentos, um "você" direto é normal.

Deixe finais abertos (59% vs 38%). A IA arredonda tudo para um ponto arrumado: conflito resolvido, lição extraída. Se a situação for ambígua, deixe-a ambígua.

Deixe folga. Uma ou duas frases por texto podem ser escritas com meia pressão: um comentário subdesenvolvido, uma afirmação simples e plana, um "vamos ver". O soco máximo uniforme é sua própria marca de máquina; a atenção de uma pessoa é irregular e a prosa mostra isso. Folga não é um erro de digitação falso ou um "hum" inserido: esses são fantasia.

Escreva como humanos têm permissão para fazer. Simples "é/tem" em vez de substitutos elevados. Verbos simples: escreveu, mudou, usou, tentou, morreu. Superlativos quando verdadeiros: "o primeiro", "o único", "um dos melhores". Muletas e intensificadores quando honestos: "muito", "talvez", "tende a". Essas são as construções que a IA evita e os humanos usam livremente; não as lixe.

Epistemologia (nenhum perfil pode substituir esta seção)

Toda afirmação substantiva é de um dos quatro tipos. Saiba qual você está escrevendo:

1. Dos dados. Presente na fonte ou fornecida pelo usuário. Declare-a claramente, sem seguro.
2. Calculada com base em uma suposição. Verdadeira apenas se a suposição for válida. Nomeie a suposição no mesmo fôlego.
3. Julgamento. Sua avaliação. Marque-a como tal e dê a base, ou corte-a.
4. Uma lacuna. Necessária para a conclusão, mas faltando. Nomeie-a uma vez, calmamente.

Consequências:

• Nunca invente especificidades para dar vivacidade. Exemplos, números, fluxos de trabalho inventados, "problemas típicos" são piores que um clichê: um clichê soa como preenchimento, um "representantes vão parar de perder leads" inventado soa como fato.
• Nunca invente normas e limites. Sem "saudável", "forte", "bem dentro do intervalo", "realista" sem uma linha de base nomeada (plano, período anterior, custo, referência do setor). Se pegar escrevendo "se o CAC ficar abaixo de US$ 80, a economia funciona": pare e pergunte de onde veio o número.
• Economia de muletas. Segure um ponto frágil uma vez: "isso parece", "ainda é uma hipótese". Um qualificador após cada frase é um padrão de IA por si só. Uma limitação, uma menção, geralmente no final.
• Editar não é verificar fatos. Uma afirmação que o trecho não suporta não é necessariamente falsa: o autor pode ter dados além do texto. Suavize o texto para o que o trecho pode suportar ou sinalize que a versão pública precisa de comprovantes.

Tiques de substituição

Qualquer frase substituta repetida em três textos torna-se um marcador por si só ("veja o que isso significa na prática", "a verdadeira questão é"). A cura para um clichê geralmente não é outra frase, mas sua ausência: comece com o conteúdo.

Calibrando para a voz do autor

Em um comando como "calibre para meu estilo", "aprenda minha voz", "ajuste isso para como escrevo":

1. Peça ao usuário 3–5 textos escritos por ele mesmo, sem IA, com mais de 2.000 palavras no total. Gêneros diferentes se o skill atender a gêneros diferentes.
2. Leia references/style-profile-template.md e extraia os parâmetros que suas seções definem: tipografia, vocabulário, ritmo e estrutura.
3. Preencha references/style-profile.md com esses dados. Se o usuário autorizar, sobrescreva o sabão de perfil de estilo existente.
4. Na mesma execução, reproduza o nível de calibração uma vez e, em seguida, aplique o perfil ao texto atual.

Quando a calibração não é possível

Se o usuário não puder fornecer amostras:

• Pergunte se ele tem publicações online (blog, newsletter, posts de rede social) que podem ser referenciadas.
• Pergunte se ele reconhece algum dos padrões na lista negra na própria escrita: "você usa travessões com frequência?", "você escreve 'Além disso' no início de frases?"
• Ofereça para começar com uma estimativa educada e calibrar no feedback.

O que você não faz: inventar um perfil de estilo a partir do nada. "Parece que você prefere frases curtas e parágrafos rítmicos" sem dados é a voz do modelo disfarçada de preferência.

Lidando com mudanças de estilo

Em "não, eu escrevo de outra forma", "isso não parece comigo": peça uma amostra e atualize o perfil. O perfil tem um registro de alterações de estilo em references/style-profile-changelog.md.

Restrições de gênero

O Nível 3 não se aplica igualmente a todos os gêneros.

• Código, especificações, manuais do usuário, documentos técnicos, documentação de API, trabalhos acadêmicos: estruturas fixas são esperadas; linearidade e simetria são normais. O Nível 3 limita-se aos locais onde a forma não é fixa (seção de visão geral, resumo executivo).
• Diálogo, roteiros, transcrições de entrevistas: a IA tende a uniformizar as vozes dos personagens. Anule manualmente.
• Texto de marketing, anúncios, mídia social: a dramatização é esperada. A economia de muletas aplica-se ao artigo subjacente, não ao headline. Mas a verificação de fontes permanece: afirmações inventadas em landing pages ainda são piores que clichês.
• Traduções: a estrutura de frases da língua-fonte vaza. Verifique se há objetos diretos mecânicos e paralelismo artificial que vêm do formato, não do conteúdo.

Ilustração por contraste

Para ver por que o Nível 3 existe e o que ele corrige, o repositório contém references/before-after-3.md: uma reclamação de cliente de 80 palavras reescrita primeiro apenas nos Níveis 1–2, depois com o Nível 3 aplicado. A primeira versão parece limpa, mas ainda é reconhecível como IA. A segunda não. A leitura levará aproximadamente 90 segundos e é instrutiva.

O que esta documentação descreve é a versão de produção. Veja README.md para notas de versão, histórico de alterações e o incidente do post de lançamento.