Detecta prosa gerada por IA antes que ela seja enviada. Detector de 'slop' baseado em densidade para Claude Code: 45 padrões + 150 sinais de vocabulário + 33 sinais estruturais, calibrado com dados do PubMed/arXiv, com identificação de modelo para GPT/Claude/Gemini. Passa no próprio teste.
O MahmoudHalat/slop-cop é uma habilidade para o Claude Code que funciona como um detector de texto gerado por IA (conhecido como 'slop'), baseado em densidade de padrões. Ele foi projetado para identificar prosa artificial antes que ela seja incluída em projetos reais, ajudando desenvolvedores a manter um tom mais natural e humano em suas comunicações escritas. A ferramenta utiliza 45 padrões de detecção, 150 sinais de vocabulário e 33 sinais estruturais cuidadosamente calibrados contra dados do PubMed e do arXiv, garantindo alta precisão. Além disso, o slop-cop inclui um recurso de identificação de modelo (model fingerprinting) que pode distinguir entre textos gerados por GPT, Claude e Gemini. A habilidade é útil para qualquer desenvolvedor que utilize o Claude Code e queira revisar automaticamente seus textos em busca de frases e estruturas típicas de IA, evitando que conteúdos artificiais sejam enviados para produção.
npx skills add MahmoudHalat/slop-copInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Detecta prosa gerada por IA antes que ela seja enviada. Detector de 'slop' baseado em densidade para Claude Code: 45 padrões + 150 sinais de vocabulário + 33 sinais estruturais, calibrado com dados do PubMed/arXiv, com identificação de modelo para GPT/Claude/Gemini. Passa no próprio teste.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.