sлопотрон

Slopotron — detector de jargão de IA

Encontra e elimina marcadores de IA, padrões neurotrópicos e padrões mortos em textos em português. Não toca na lógica ou estrutura — é uma limpeza de estilo, não uma edição de sentido.

Esta é uma ferramenta opinativa: a lista de verificação é voltada para o português coloquial vivo (postagens, newsletters, ensaios), e não para texto acadêmico ou jurídico. A seção “Tipografia” é otimizada para postagens curtas em mensageiros — pode ser relaxada conforme a plataforma. Todo o resto são características gerais de texto gerado por máquina.

A lista de marcadores é datada (versão 2026-09-29, revisões 2026-06-18 · 2026-07-13 · 2026-08-03 · 2026-09-07 · 2026-09-29) e é viva: as expressões se tornam obsoletas assim que são “queimadas” (o delve inglês despencou em frequência em 2025, significant cresceu). Os marcadores também são específicos de cada modelo — diferentes modelos têm impressões digitais distintas. Se estiver usando uma lista antiga, verifique com pesquisa recente, não confie cegamente.

As seções “Proveniência: saturação estrutural” e “Autocomentário do argumento” são adaptações das categorias §0 e §12 de cw-ai-check (Every, MIT), traduzidas para o português e ajustadas à lógica de cluster desta skill.

Revisão de 2026-09-29 — primeira com medição de corpus: 459 postagens reais do Telegram, publicadas antes do lançamento do ChatGPT (30/11/2022), contra 989 gerações pareadas de nove modelos de setembro de 2026 (mesmo tópico, mesmo canal, mesmo volume). Os números “humanos → modelos” abaixo vêm daí.

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Princípio do cluster (leia primeiro)

Jargão de IA é sobrerrepresentação estatística, não exclusividade. Cada palavra e expressão da lista de verificação também aparece em autores humanos. O sinal não é um marcador isolado, mas um cluster: 3+ marcadores no mesmo parágrafo. Um travessão único, um “ecossistema”, um paralelismo — não é sentença, e não precisa ser corrigido. A parcelização é um marcador como qualquer outro. Até a revisão de 2026-09-29, ela sempre era corrigida, incluindo a isolada; a medição removeu essa regra: autores humanos a usam em 11% dos posts, modelos em 16%.

Por que isso é importante: tanto humanos quanto detectores automáticos acertam IA aproximadamente no chute (~50%; em textos de não nativos, falsos positivos chegam a 60%+), e o principal erro de limpeza é a esterilização do texto vivo (um editor, texto literário, ensaio usam legitimamente travessões, paralelismos, listas de três). Corrija o conjunto, não cada ocorrência. Quando duvidar “é autor ou IA?” — deixe; corrija apenas onde os marcadores vêm em bando.

Um fragmento — uma bandeira. Se uma citação se encaixa em vários itens, a tabela recebe uma linha para o item mais preciso, e no cluster ela conta como um marcador: uma frase encontrada três vezes não é um bando. Fragmento é uma citação sob um defeito, não um parágrafo: dois defeitos diferentes em frases vizinhas são duas linhas. O contrário também vale: densidade aumenta a gravidade, mas não substitui as descobertas — cada ocorrência permanece uma linha separada com sua citação, caso contrário não há o que corrigir no modo Fix. (Sugerido no issue #4; a segunda metade vem de ru-text, MIT.)

Marcadores se tornam obsoletos de duas maneiras. A primeira é conhecida: a expressão foi “queimada” — os modelos se afastam dela. A segunda, mais insidiosa, é a infiltração: palavras associadas à IA crescem na escrita humana (+15,1% em média em 34 idiomas ao longo de três anos, com −4,5% nos controles; significativo em todos os 34 — Juzek 2026). O marcador permanece frequente nos modelos e simultaneamente perde o poder de distinguir, porque as pessoas começaram a escrever assim. Donde: a lista precisa ser datada, e, na dúvida “autor ou modelo”, decida a favor do autor.

Limite da mecanicidade. A confiabilidade de uma regra é proporcional à sua mecanicidade. “Encontre a substring X” funciona; “sinta que aqui está vazio” — não: na anotação de jargão, um modelo de raciocínio com guia em mãos falha, porque prefere sua própria saída (Shaib et al. 2026). Uma regra que não pode ser verificada por busca ou contagem gera uma descoberta para decisão do autor, não uma correção no texto.

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Gatilhos e modos

Gatilho	Modo
“passa pelo slopotron” | “limpa o jargão de IA” | “remove marcadores de IA” | “humaniza” | “/slopotron”	Fix (padrão) — encontra + corrige + retorna
“só bandeiras” | “detect” | “o que aqui parece IA”	Detect — apenas lista os problemas, não corrige

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Processo

A ordem das passagens é importante: primeiro proveniência, depois léxico. Começar pela lista negra de palavras é errado — um texto pode ser cristalino no vocabulário e completamente artificial na estrutura.

Passo 0 — proveniência e saturação. Só se tiver a fonte à mão (transcrição, briefing, notas, rascunho do autor). Comparar o texto com a fonte pela seção “Proveniência: saturação estrutural”. Sem fonte, o passo é pulado — não invente divergências.

Passo 1 — autocomentário. Aplicar a seção “Autocomentário do argumento” com dois testes (remoção e referente). Fonte não é necessária; funciona em prosa crua.

Passo 2 — lista de verificação mecânica. Percorrer as demais categorias. Cada violação — registrar com citação. Depois aplicar o “Princípio do cluster”: um marcador isolado em um parágrafo vivo — marcar, mas não necessariamente corrigir; corrigir principalmente onde os marcadores vêm em bando (3+ no parágrafo). Artefatos técnicos — fora do limite, funcionam isoladamente.

Passo 3 — novo olhar. Reler o texto inteiro e perguntar: “o que aqui ainda parece IA?” Não é uma reaplicação da lista de verificação — é um olhar intuitivo sobre o texto como um todo. O elo mais fraco do pipeline (veja “Limite da mecanicidade”): as descobertas deste passo vão, por padrão, para decisão do autor, não para o texto.

Passo 4 — autoverificação. Reler o texto limpo e perguntar: “Removi os padrões antigos, mas adicionei novos?” Erros típicos do segundo passo: todos os parágrafos com o mesmo comprimento (ao eliminar defeitos, uniformizou o ritmo), estrutura muito limpa (texto ficou arrumado, mas estéril), final fraco (último parágrafo perdeu força após remoção de clichês), texto limpo, mas sem personalidade (nenhuma voz do autor). Se qualquer um desses sinais estiver presente — aplicar a seção “Revitalização do texto”.

Modo Fix: Aplicar todas as correções pontualmente. Não reescrever, não reestruturar — apenas eliminar marcadores.

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Lista de verificação

Proveniência: saturação estrutural

Passo 0, antes do léxico. O modelo completa o que não estava na fonte: ligação entre fatos, explicação, simetria, emoção, resolução. O texto pode estar cristalino no vocabulário. Adaptação de cw-ai-check §0 (Every, Compound Writing, MIT).

A confiança depende de se há fonte — transcrição, briefing, notas, rascunho, entrevista. Se houver → bandeira e correção com total confiança. Se não, só tiver prosa pronta → não invente divergência, formule como pergunta ao autor. Sem fonte, “completou” e “sabia” são indistinguíveis, e tentar adivinhar gera hipercorreção.

• Ligação não comprovada. Na fonte, dois fatos estão lado a lado — no texto, há uma causa entre eles: “portanto”, “por isso”, “isso levou a” → retornar à justaposição sem causa
• Confiança amplificada. O autor duvidava, supunha, ouviu de alguém — o texto afirma → retornar à modalidade original
• Explicação arrumadinha. O autor diz “aconteceu”, “não sei por que” — o texto tem um mecanismo elegante → retornar à ignorância, que é o conteúdo real
• Ajuste à taxonomia. Exemplos heterogêneos são organizados em sequência (“três causas”, “dois tipos”, “quatro etapas”), embora na fonte não houvesse sequência → desfazer a sequência
• Reação atribuída ao leitor. “Aqui você entenderá”, “isso é familiar a todos”, “o leitor espera”, “soa contraintuitivo” — sem base na fonte → remover
• Recurso de voz com densidade inverossímil. O recurso característico do autor (piada, autoironia, reação curta) aparece em cada parágrafo — no autor vivo, é raro e aparece onde funcionou → reduzir à frequência original
• Metáfora esticada para coesão. Uma imagem introduzida uma vez com sentido, depois mantida para conectar parágrafos, e não para compreensão → interromper após o primeiro uso
• Final fecha mais do que o autor fechou. Na fonte, a pergunta permaneceu aberta — no texto, há conclusão e resolução → retornar ao final aberto

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Autocomentário do argumento

O texto descreve seu argumento em vez de fazê-lo. Palavras simples, frases curtas, nenhum marcador dos dicionários abaixo — por isso sobrevive a qualquer limpeza lexical e não é capturado por mais nada nesta lista. Adaptação de cw-ai-check §12 (Every, MIT).

Fora do limite do cluster: não dispara por correspondência com uma lista, mas por passar no teste; por isso, um único já é uma descoberta. Mas a correção aqui toca o tecido do sentido, não o sintaxe: em caso duvidoso, devolver ao autor, não inserir silenciosamente.

Dois testes, qualquer um basta:

• Teste de remoção. Cortar a frase. Se o argumento permaneceu e só perdeu o acompanhamento do leitor — eram andaimes.

• Teste do referente. O substantivo aponta para o próprio texto, e não para o assunto da conversa: “história”, “seção”, “quadro”, “conclusão”, “fronteira”, “enredo”, “metade”, “parte”, “linha”.

• Autoavaliação da evidência: “o mais puro que encontramos”, “o principal argumento aqui”, “isso me convenceu”, “os números são menos convincentes” → deixar o fato, a avaliação entregar ao leitor

• Indicador de estrutura: “a outra metade da história”, “daqui — sobre dinheiro”, “isso é só a ponta do iceberg”, “aqui começa o interessante”, “mas sobre isso abaixo” → remover, a transição é feita pelo próprio texto

• Rótulo epistêmico: “a questão em aberto é que”, “duas coisas permanecem obscuras”, “isso complica o quadro”, “aqui não tenho certeza” → nomear o próprio fato que cria a incerteza

• Caracterização da citação antes da citação: “quem melhor disse foi N”, “a reclamação foi unânime”, “a réplica é ilustrativa” → dar o nome e a ação, depois a citação

Não confundir com raciocínio. A escolha entre duas descobertas é uma afirmação sobre o mundo, permanece: “a verificação da obra pode mudar a escolha do hotel, mas a diagramação da página — não”. A descrição de que a escolha foi feita é andaime, desaparece: “a verificação da obra é um argumento mais forte”.

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Artefatos técnicos (fora do princípio do cluster)

Funcionam isoladamente: um humano não produz isso. Verificados por busca de substring ou code point, não por julgamento — a categoria mais confiável de toda a lista.

• Caracteres invisíveis. U+202F (espaço fino inquebrável) no lugar do normal — ChatGPT o3/o4-mini e GPT-5; U+E200 / U+E201 / U+E202 — invólucros de citações durante streaming de busca na web. Invisíveis a olho nu, sobrevivem ao copiar e colar, humanos não digitam. Procurar por code point. U+00A0 — sinal fraco de segunda linha: Word e editores web produzem em massa
• Vestígios de mecanismo de citação: contentReference, oaicite, oai_citation, turn0search0, attributableIndex, +1 nu (ChatGPT); [cite: 1], [span_1](start_span) (Gemini); grok_card, grok_render_citation_card_json (Grok); colchetes lenticulares 【】 e † (DeepSeek); attached_file, ppl-ai-file-upload (Perplexity)
• Marcas UTM de chatbots em links: utm_source=openai, utm_source=chatgpt.com
• Tokens de serviço e placeholders vazados via copiar e colar: <|end|>, <|im_end|>, [MASK], tag quebrada no meio, URL placeholder https://example.com, modelos de citação RAG como [Fonte: ...]. Confiança média: o mecanismo é óbvio, mas não há casos documentados em fontes abertas
• Moldura de resposta de serviço vazada: “Claro, aqui está o rascunho do artigo…”, “Avise-me se quiser que o artigo seja ampliado”, “Até minha última atualização de conhecimento em janeiro de 2022” (a data está sempre “presa” no passado em relação à publicação), “Embora informações detalhadas sejam limitadas nos resultados fornecidos” → remover, é resíduo de diálogo, não texto
• Markdown vazado em ambiente que não o renderiza: ** no mensageiro; ** em vez de ''' e ### em vez de == na wiki; --- em vez de ----
• Entidades HTML vazadas: —, –,  ,  , «, », “, ” literais em texto simples (fora de código e HTML) — renderização falha ao copiar da interface de chat → substituir pelo caractere. Confiança média: observação de campo de um autor (habr, 23/09/2026), volume de descobertas não medido
• Fontes quebradas como sinal de origem: 404 no dia da publicação, DOI inexistente, ISBN com soma de verificação incorreta, autor falecido em trabalho recente → é área de fact-checking, mas como sinal de origem artificial, é lido aqui

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Tipografia

Seção otimizada para postagens curtas em mensageiros. Adapte à sua plataforma.

• **Nomes de marcas e projetos em cirílico — entre aspas latinas . Entre aspas simples, não duplas ou outras. Um tipo de aspas em todo o texto. Nomes latinos (Claude Code, Handy, Parakeet) não exigem aspas — a mudança de grafia já os separa do texto.
• Sem listas com marcadores. Apenas → e texto contínuo (para postagens; em artigos/documentos, listas são normais).
• Sem listas de termos em negrito. O padrão “Termo: descrição” consecutivamente — forte sinal de IA.
• Negrito apenas no título. Dentro do texto — texto simples.
• Sem Title Case no título. Em português, título com cada palavra maiúscula (“Vida Precoce E Educação”) — marcador calcado do inglês. Apenas a primeira palavra maiúscula.
• Sem placeholders. Nada de [EXEMPLOS ESPECÍFICOS], [Captura de tela], [link].

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Neurotrópicos (encontrar e eliminar)

• “ativamente” antes de verbo → remover
• “real / verdadeiro” antes de substantivo concreto → remover
• “em toda parte” → verbo específico
• “no âmbito de”, “no contexto de”, “em termos de” → “em”, “sobre”, “de”; traduzir/reformular
• “em seu cerne”, “no fundo”, “em essência” → remover (salvo se for significado literal)
• “é importante notar que” → “nota:”, “atenção:”, ou remover
• “vale a pena notar”, “é crucial notar”, “é crucial” → remover (salvo se realmente crucial)
• “merece atenção especial” → remover (o leitor julga)
• “não se limita a X, mas também Y” → “Y além de X”, “não só X, mas também Y” → “X e Y”
• “não apenas X, mas também Y” → “X e Y”
• “paradigma” (salvo sentido de Kuhn) → “abordagem”, “modelo”, “estrutura”, “visão”
• “sinergia” → “interação”, “colaboração”, “união” ou remover
• “ecossistema” → “ambiente”, “plataforma”, “comunidade” ou remover
• “disrupção / disruptivo” → “mudança”, “revolução”, “novidade”
• “otimizar” (fora de programação e logística) → “melhorar”, “aperfeiçoar”, “acelerar”, “ajustar”
• “escalar / escalabilidade” (fora de engenharia) → “crescer”, “expandir”, “ampliar”
• “alavancar” → “usar”, “aproveitar”, “aplicar”, “explorar”
• “navegar (complexidade, desafios, mundo)” → “lidar com”, “trabalhar com”, “passar por”
• “capacitar (pessoas, equipes)” → “dar ferramentas”, “permitir”, “ajudar”
• “impulsionar (resultados, crescimento, inovação)” → “aumentar”, “melhorar”, “acelerar”
• “mergulhar fundo em” → “estudar”, “analisar”, “entender”, “explorar”, “ler”
• “revelar (insights, tendências, segredos)” → “mostrar”, “expor”, “descobrir”
• “desvendar (complexidade, mecanismos)” → “entender”, “explicar”, “descrever”
• “oferecer (insights, ferramentas, soluções, valor)” → “dar”, “fornecer”, “servir”, “ter”
• “fornecer (insights, contexto, ferramentas)” → “dar”, “mostrar”, “servir”
• “garantir (que X aconteça / que Y seja)” → verificar, confirmar ou remover; “garantir” é só para obrigação contratual
• “fomentar (cultura, ambiente, inovação)” → “criar”, “desenvolver”, “apoiar”
• “fomentar (cultura, ambiente, inovação)” → “criar”, “desenvolver”, “apoiar”
• “cultivar (relacionamentos, habilidades)” → “desenvolver”, “construir”, “treinar”
• “promover (crescimento, engajamento, inovação)” → “aumentar”, “apoiar”, “criar”
• “fomentar (colaboração, confiança)” → “criar”, “desenvolver”
• “aprimorar (experiência, habilidades, produto)” → “melhorar”, “desenvolver”
• “otimizar (processos, fluxos de trabalho)” → “melhorar”, “acelerar” (fora de TI)
• “otimizar (resultados, desempenho)” → “melhorar”, “acelerar”
• “otimização (de algo)” → “melhoria”, “aceleração”
• “em última análise” → “no fim”, “finalmente” ou remover
• “em última análise” → “no fim”, “finalmente” ou remover
• “no final das contas” → “no fim” ou remover
• “em última análise” → “no fim”
• “solução (fora de problemas concretos)” → “resposta”, “método”, “abordagem”; “encontrar solução” → “resolver”
• “desafio (em vez de problema concreto)” → “problema”, “tarefa”, “dificuldade”, “pergunta”
• “viagem (metafórica: “viagem do cliente”, “viagem do usuário”)” → “processo”, “caminho”, “sequência”
• “jornada (metafórica)” → “processo”, “caminho”, “experiência”
• “caminho (metafórico, em vez de processo)” → “processo”, “abordagem”
• “espectro (de opções, ferramentas, possibilidades)” → “conjunto”, “gama”, “variedade”
• “no centro de (algo)” → “em”, “sobre”, “principal”
• “no centro de (algo)” → “em”, “sobre”
• “na intersecção de (X e Y)” → “entre X e Y”, “combinando X e Y”
• “intersecção (de campos)” → “encontro”, “combinação”, “confluência”
• “ressonância (metafórica, “ideia ressoa com público”)” → “repercussão”, “eco”, “aceitação”
• “horizontal (no sentido de “horizontal” = desestruturado)” → “amplo”, “geral”, “multidisciplinar”
• “vertical (no sentido de “vertical” = profundo, especializado)” → “profundo”, “especializado”
• “transversal (à organização, ao tema)” → “geral”, “comum”, “abrangente”
• “holístico” → “geral”, “completo”, “abrangente”
• “dinâmico (tabela dinâmica, sistema, processo)” → “mutável”, “em mudança”, “ativo”
• “orgânico (crescimento, alcance)” → “natural”, “gradual”, “espontâneo”
• “fluido (estrutura, processo, comunicação)” → “flexível”, “mutável”, “suave”
• “perfeito (solução, momento, ferramenta)” → “bom”, “adequado”, “apropriado”
• “ideal (solução, ferramenta, momento)” → “bom”, “adequado”, “apropriado”
• “perfeito (solução, momento, ferramenta)” → “bom”, “adequado”
• “único (solução, proposta, valor)” → “especial”, “diferente”, “particular”
• “exclusivo (oportunidade, oferta, perspectiva)” → “único”, “raro”, “especial”
• “inédito” → “primeiro”, “novo”
• “revolucionário” → “novo”, “importante”, “melhor”
• “transformador” → “que muda”, “importante”, “grande”
• “revisitar (ideia, tema, questão)” → “voltar a”, “considerar novamente”, “rever”
• “reimaginar” → “repensar”, “refazer”, “mudar”
• “repensar” → “rever”, “considerar novamente”
• “ressignificar” → “dar novo sentido”
• “mapear (processo, jornada, ecossistema)” → “descrever”, “listar”, “documentar”
• “explorar (questão, tema, possibilidade)” → “estudar”, “examinar”, “considerar”
• “esboçar (planos, estratégia, visão)” → “criar”, “descrever”, “planejar”
• “articular (ideia, visão, conceito)” → “expressar”, “formular”, “explicar”
• “equilibrar (prioridades, interesses, riscos)” → “administrar”, “combinar”, “gerir”
• “equilíbrio entre (X e Y)” → “relação entre”, “combinação de”, “proporção de”
• “rede de segurança” → “reserva”, “proteção”, “garantia”
• “zona de conforto” → “habituação”, “conforto”
• “mudança de paradigma” → “mudança de abordagem”, “mudança de visão”, “grande mudança”
• “ponto de inflexão” → “momento chave”, “virada”, “mudança”
• “bola de neve (efeito)” → “crescimento”, “aceleração”, “reação em cadeia”
• “reação em cadeia” → “efeito cascata”, “consequência”
• “efeito dominó” → “consequência em série”, “efeito cascata”
• “bola de cristal (precisamos de uma)” → “previsão”, “antecipação”
• “receita de bolo” → “fórmula”, “receita”, “instrução”
• “prato feito (solução pronta)” → “solução pronta”, “resposta padrão”
• “jogo de xadrez (estratégia, manobra, pensamento)” → “estratégia”, “planejamento”, “movimento”
• “jogo de pôquer (blefe, aposta, mão)” → “blefe”, “risco”, “tentativa”
• “partida de tênis (diálogo, troca de argumentos)” → “diálogo”, “troca”, “discussão”
• “trama (de eventos, de uma história)” → “enredo”, “sequência”, “desenrolar”
• “personagem (em contexto não literário, “personagens do mercado”, “personagens da situação”)” → “participante”, “ator”, “agente”
• “palco (onde algo acontece: “no palco da vida”, “no palco da história”)” → “espaço”, “arena”, “ambiente”, “contexto”
• “bastidores (de um processo, de decisões)” → “nos fundos”, “nos detalhes”, “no interno”
• “fio condutor” → “linha guia”, “ideia central”, “tema”
• “fio da meada” → “linha”, “nexo”, “conexão”
• “pano de fundo” → “contexto”, “fundo”, “base”
• “cenário (em vez de situação, exemplo)” → “situação”, “exemplo”, “caso”
• “foco (estar no foco, fora de foco)” → “atenção”, “concentração”, “objetivo”
• “lente (através da lente de X)” → “pela perspectiva de X”, “com base em X”
• “prisma (através do prisma de X)” → “pela perspectiva de X”, “com base em X”
• “ângulo (considerar de outro ângulo)” → “perspectiva”, “ponto de vista”, “lado”
• “espelho (o texto espelha a realidade)” → “reflete”, “representa”, “mostra”
• “ponto cego” → “lacuna”, “fraqueza”, “falta de informação”
• “ponto de partida” → “base”, “fundamento”, “início”
• “ponto de chegada” → “resultado”, “final”, “conclusão”
• “ponto de virada” → “virada”, “mudança de rumo”
• “ponto de não retorno” → “limite”, “barreira”
• “ponto final” → “final”, “conclusão”
• “ponto inicial” → “início”, “ponto de partida”
• “ponto de interrogação” → “pergunta”, “dúvida”
• “ponto de exclamação” → “surpresa”, “importância”
• “ponto de vista” → “perspectiva”, “opinião”, “visão”
• “em outras palavras” → “ou seja”, “isto é” ou remover
• “por outras palavras” → “ou seja”, “isto é” ou remover
• “dito de outra forma” → “ou seja”, “isto é” ou remover
• “em suma” → “em resumo”, “resumindo”
• “em resumo” → “resumindo”
• “em poucas palavras” → “resumindo”
• “em outras palavras” → “ou seja”
• “ou seja” → “isto é” ou remover (se a reformulação não acrescenta nada)
• “em particular” → “especialmente”, “principalmente”, “por exemplo”
• “em especial” → “especialmente”, “principalmente”
• “principalmente” → “geralmente”, “na maioria das vezes”
• “em muitos casos” → “muitas vezes”, “com frequência”
• “na maioria dos casos” → “muitas vezes”, “geralmente”
• “na maior parte” → “em geral”, “geralmente”
• “com frequência” → “muitas vezes”
• “frequentemente” → “muitas vezes”
• “raramente” → “poucas vezes”, “dificilmente”
• “ocasionalmente” → “às vezes”, “de vez em quando”
• “às vezes” → “de vez em quando” ou remover
• “de vez em quando” → “às vezes” ou remover
• “em certa medida” → “de certa forma”, “relativamente”
• “até certo ponto” → “parcialmente”, “relativamente”
• “em grande medida” → “em grande parte”, “amplamente”
• “amplamente” → “em grande parte”, “muitas vezes”
• “em grande parte” → “geralmente”, “principalmente”
• “muitas vezes” → remover ou substituir por frequência concreta
• “não apenas, mas também” → “e”, “também”
• “não obstante” → “no entanto”, “todavia”
• “não obstante” → “no entanto”, “todavia”
• “não menos importante” → “também importante”, “igualmente importante”
• “não menos importante” → “também importante”
• “é claro” → “certamente”, “sem dúvida” ou remover
• “claro” (início de frase) → “certamente”, “sem dúvida” ou remover
• “é claro que” → “certamente”, “obviamente”
• “obviamente” → remover (salvo se realmente óbvio)
• “evidentemente” → “claro”, “visivelmente”
• “sem dúvida” → “certamente”
• “certamente” → remover (salvo se para ênfase real)
• “indubitavelmente” → “sem dúvida”
• “inquestionavelmente” → “sem dúvida”
• “incontestavelmente” → “sem dúvida”
• “incontestado” → “inquestionável”
• “inegavelmente” → “sem dúvida”
• “inquestionável” → “certo”, “seguro”
• “é inquestionável que” → remover
• “não há dúvida de que” → remover
• “não há dúvida” → remover
• “sem dúvida” → remover
• “dúvida (não há)” → remover
• “não há dúvida” → remover
• “não há dúvida” → remover
• “não há dúvida” → remover
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Revitalização do texto

Aplique apenas se o Passo 4 (autoverificação) detectou esterilidade.

• Ritmo quebrado. Se todos os parágrafos têm o mesmo comprimento — encurte um, alongue outro, junte dois.
• Injeção de voz. Adicione uma palavra de ligação coloquial uma vez (“bom”, “tipo”, “assim”, “sabe?”), se adequado ao autor. Não mais que uma.
• Final fraca. Se o último parágrafo perdeu força — mova para ele um fato concreto do meio do texto, não um resumo.
• Falta de voz. Compare com o texto original: o que foi cortado junto com os marcadores? Reponha ironia, emoção, referência pessoal se o autor as usava.

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Exemplo de execução

Exemplo da diferença entre “com marcadores” e “limpo”.

Original (com marcadores):

Neste artigo, mergulharemos fundo na otimização de processos de negócios. É importante notar que a transformação digital não se limita à automação, mas também abrange uma mudança de paradigma na cultura organizacional. Em última análise, alavancar tecnologias capacita as equipes a navegar pela complexidade do mercado moderno. Do ponto de vista da gestão, é crucial equilibrar inovação e risco. Vale a pena notar que não apenas empresas de tecnologia, mas também setores tradicionais estão adotando essa abordagem. No final das contas, o ecossistema de negócios está se tornando mais dinâmico e interconectado, exigindo uma revisão constante das estratégias.

Limpo (após slopotron, modo Fix):

Neste artigo, vamos analisar a melhoria de processos de negócios. Transformação digital não é só automação — mexe na cultura da empresa. Tecnologias bem usadas ajudam equipes a lidar com o mercado moderno. Do ponto de vista da gestão, o importante é combinar inovação e risco. Empresas de tecnologia e setores tradicionais estão adotando essa abordagem. O ambiente de negócios está mudando e exige revisões constantes de estratégia.

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Notas

• A lista de verificação está configurada para textos em português. Aplique com sensibilidade ao dialeto e à plataforma.
• Revisões futuras: veja a descrição da skill para o marcador de data. Corrija se desatualizado.