Как убрать ИИ-шный текст: 3 скилла для Claude и ChatGPT

«Это не просто скиллы для чистки текста от ИИ. Это мощные инструменты, которые помогают раскрыть авторский потенциал, усилить глубину коммуникации и вывести контент на качественно новый уровень».

Чувствуете легкую тошноту от ИИшности текста? Отлично. Значит, внутренний детектор нейрослопа у вас уже установлен и срабатывает в автоматическом режиме.

У тех, кто каждый день создает тексты с помощью ИИ (а сегодня это каждый здравомыслящий копирайтер, SMM-щик и маркетолог), со временем появляется профдеформация. Мы за секунду замечаем «не просто X, а Y», кринжовые псевдо-афоризмы, короткие предложения из 3-4 слов, 7 длинных тире в одном абзаце и выводы, которые можно без потерь переставить из статьи про маркетинг в текст про утепление балконов.

Проблема в том, что замечать нейрослоп — одно, а вручную вычищать его из статьи на 15 000 знаков или сразу из десяти постов — совсем другое. Работа несложная, но после пары статей подряд редактор внутри уже начинает тихо сходить с ума. Кстати забавно, что раньше после доработки статей за ИИ у меня возникали сомнения даже по вполне нормальным фразам и формулировкам. 

Поэтому я собрала скиллы, которые можно использовать в Claude и ChatGPT для финальной чистки текста. Они за вас найдут шаблонные конструкции, канцелярит, раздутые формулировки и другие следы нейросети.

1. «Слопотрон» — мой основной скилл для русского текста

«Слопотрон» Родиона Скрябина собран специально для русского языка. Он проверяет текст примерно по 80 признакам: канцеляриту, нейросетевым антитезам, инфобизнесовым клише, ложной авторитетности, чатовым остаткам, одинаковому ритму и другим знакомым радостям.

В основе лежит принцип кластера. Одно слово из списка ещё не считается доказательством машинного текста. Сигнал появляется, когда в одном абзаце собирается несколько маркеров. Благодаря этому скилл меньше рискует вычистить авторский стиль вместе со слопом.

Проверка проходит в три этапа: механический чек-лист, перечитывание текста целиком и контроль собственных исправлений. Последний проход нужен, чтобы после чистки материал не стал стерильным и одинаковым. Скилл правит форму, сохраняя исходную логику и структуру.

Для лонгридов часть правил стоит настроить под себя. По умолчанию «Слопотрон» заточен под разговорный русский и короткие форматы, поэтому некоторые требования к спискам, выделениям и оформлению статьи могут оказаться слишком строгими.

2. Humanizer или Stop Slop 

Humanizer проверяет текст по 33 группам признаков: раздутой значимости, рекламной лексике, расплывчатым ссылкам на авторитеты, отрицательным параллелизмам, повторяющимся конструкциям и другим следам ИИ-редактуры.

Его сильная сторона — бережное отношение к исходной информации. Скилл сохраняет утверждения, но может сжимать слабые части, менять ритм и перераспределять внимание внутри текста. 

Stop Slop работает строже. Внутри находятся основной SKILL.md и отдельные справочники с фразами, структурными клише и примерами правок. После вычитки скилл оценивает текст по прямоте, ритму, доверию к читателю, естественности и плотности.

Humanizer и Stop Slop решают похожую задачу, поэтому использовать оба подряд обычно нет смысла. Выберите один, прогоните знакомый текст и посмотрите, насколько его правила совпадают с вашим TOV.

Оба скилла выросли из англоязычной редакторской практики. Некоторые запреты плохо переносятся в русский язык. Например, длинное тире не считается автоматическим признанием в использовании ChatGPT.

3. Anti-AI-Slop Writing

Anti-AI-Slop Writing работает через длинный набор ограничений. Скилл проверяет запрещённые слова, шаблонные фразы, типовые начала предложений, одинаковую длину фраз, тройные перечисления, избыток знаков препинания и ошибки вроде выдуманных цитат или статистики.

Он поддерживает Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI и другие агенты, работающие с форматом SKILL.md. В обычном чате содержимое инструкции можно подключить вручную.

Я бы использовала его как строгую предрелизную проверку. Загружаете готовую статью, смотрите список замечаний и вручную решаете, какие из них действительно улучшают текст.

Полностью принимать все правки рискованно. Жёсткий запрет не отличает дешёвое клише от намеренного повтора, цитаты или авторской шутки. Иногда текст после такой чистки звучит так, будто его отредактировал человек, который просто очень не любит слова. Все слова.

Как использовать антислоп-скиллы правильно

Сразу зафиксируем мысль: все инструменты ниже созданы для очистки текста от нейрослопа.

Они лучше всего работают, когда статья уже собрана, фактура проверена, позиция автора понятна, а логика не разваливается при первом уточняющем вопросе. Это предрелизная вычитка, а не генерация материала с пустого документа.

Если в статье нет фактов, кейсов и наблюдений, скилл не спасёт. Он уберёт слова «уникальный» и «инновационный», но после этой операции перед нами останется хорошо отполированная пустота.

Я не прогоняю один текст через все перечисленные скиллы подряд. Сейчас чаще использую «Слопотрон», остальные тоже тестировала: после вычитки текст становился заметно чище, но каждый инструмент делает это по-своему.

Какой скилл выбрать

Для русскоязычных статей и постов я бы начала со «Слопотрона». Он понимает наш канцелярит, инфобизнесовые конструкции и типичные признаки русского нейрослопа.

Эти скиллы лучше подключать в самом конце, когда в статье уже есть фактура, логика и позиция автора. Они находят канцелярит, шаблонные связки и фразы, которые кочуют из одного ИИ-текста в другой. Но если исходник пустой, после чистки он станет только короче. Сильную мысль, рабочий пример и личное наблюдение всё равно придётся принести автору.

Поэтому я отношусь к антислоп-скиллам как к предрелизной вычитке. Они быстрее замечают места, где статья начинает говорить усреднённым голосом нейросети.

Подписывайтесь на мой блог на SBlogs. Тут я рассказываю о контент-стратегии, производстве и продвижении контента, делюсь полезными сервисами и книгами, а также публикую авторские гайды и чек-листы для контент-маркетологов.