Текст нейросети видно с двух абзацев: «это не просто инструмент», «важно отметить», «эксперты сходятся во мнении». Разбор 20 машинных шаблонов на русских примерах, промпт для чистки любой моделью и проверка своего текста за пять минут.
7 мин
Текст, написанный нейросетью, узнаётся с двух абзацев по набору оборотов, которые модель выдаёт независимо от темы. Ошибок в нём нет. «Это не просто инструмент. Это новая философия работы». «В современном мире, где технологии развиваются стремительно…». «Важно отметить, что данный подход играет ключевую роль».
Английские редакторы называют это AI slop — машинные помои. Питер Янг собрал 20 с лишним таких паттернов в скилл no-ai-slop (7,7 тысячи звёзд, лицензия MIT): он вычищает шаблоны из черновика, не сглаживая авторский голос. Ниже — разбор этих паттернов на русском материале, с примерами «было и стало», и способ проверить свой текст за пять минут.
Русский слоп устроен так же, но добавляет своё: кальки с английского, канцелярит и любовь к слову «является». Примеры ниже я писал сам, на русском, а не переводил.
Модель обучена на усреднённом хорошем письме и по умолчанию выдаёт медиану. Медиана всегда гладкая: правильные связки, симметричные абзацы, взвешенные формулировки. Написано грамотно, и написано никем.
Второй слой проблемы появляется, когда нейросети отдают на вычитку живой текст. Модель убирает шероховатости: резкое суждение, разговорный оборот, обрывок фразы, ругательство, признание в неуверенности. Именно эти шероховатости и делали текст вашим. На выходе получается гладкий текст, который не отличить от сотни других.
1. Бинарное противопоставление. Модель обожает конструкцию «не X, а Y» — она звучит как инсайт, но не несёт информации.
«Дело не в модели. Дело в данных».
«Данные решают больше, чем выбор модели».
Если убрать первую половину, смысл не пострадает. Она была декорацией.
2. Разогрев перед мыслью. «Давайте разберёмся», «скажу честно», «сразу к делу», «здесь важно понимать». Всё это — звук прочищаемого горла перед фразой.
«Здесь важно понимать одну вещь: воронка ломается на третьем шаге».
«Воронка ломается на третьем шаге».
3. Ложный инсайт. «Чего вам не расскажут», «о чём все забывают», «главное, что упускают». Оборот назначает автора единственным знающим и этим ему льстит.
«О чём забывают почти все: удержание важнее привлечения».
«Удержание важнее привлечения — вот цифры за полгода».
4. Двоеточие с эффектным раскрытием. Существительное, двоеточие, драматичный хвост. Один раз — приём, три раза на страницу — тик.
«Деталь, которая всё меняет: проверку делает отдельный агент».
«Проверку делает отдельный агент, поэтому ошибки находятся до публикации».
5. Рубленые фразы ради драмы. «Вот и всё. Просто. Работает». Обрывки создают ритм, но не смысл.
«Мы поменяли одну строчку. Одну. И всё заработало».
«После правки одной строки сборка перестала падать».
6. Поверхностный анализ на деепричастиях. «Подчёркивая приверженность компании инновациям», «отражая растущий интерес рынка». Такой хвост притворяется выводом, но не сообщает ничего.
«Компания открыла второй офис, подчёркивая свою приверженность развитию региона».
«Компания открыла второй офис — сорок рабочих мест в городе, где их не было».
7. Раздувание важности. «Знаковое событие», «важная веха», «свидетельство зрелости рынка», «играет ключевую роль». Читатель сам решит, важно ли это, если дать ему факт.
«Запуск стал знаковым событием для отрасли».
«Это первый в России сервис такого рода с оплатой по факту использования».
8. Ссылки в никуда. «Эксперты сходятся во мнении», «исследования показывают», «по мнению аналитиков». Либо называем источник, либо снимаем утверждение.
«Исследования показывают, что ИИ повышает продуктивность разработчиков».
«В эксперименте GitHub 2023 года разработчики с Copilot закрывали задачу на 55% быстрее — на выборке из 95 человек».
9. Синонимическая карусель. Модель боится повторов и начинает вращать слова: «агент» → «ассистент» → «система» → «решение». Читатель думает, что это разные вещи.
«Агент читает почту. Ассистент готовит ответы. Система отправляет их утром».
«Агент читает почту, готовит ответы и отправляет их утром».
10. Псевдоглубокая концовка. «Будущее уже наступило», «вопрос лишь в том, кто успеет первым», «и в этом вся суть». Финальная красивая фраза, которая ничего не добавляет.
«Автоматизация меняет правила. И тот, кто поймёт это первым, выиграет».
«Мы запустили это в июне; за три месяца поддержка стала отвечать вдвое быстрее».
Правило для концовки: закончить на последнем конкретном факте или на том, что читателю делать дальше. Не на афоризме.
Канцелярит вместо глаголов. «Осуществляется приём заявок» вместо «мы принимаем заявки». «Является» — главный маркер: в живой русской речи это слово почти не встречается, а в машинном тексте стоит через абзац.
«Данный сервис является удобным решением для осуществления автоматизации отчётности».
«Сервис собирает отчёты сам».
Кальки с английского. «В конце дня» (at the end of the day), «в терминах» (in terms of), «имеет смысл» там, где по-русски «стоит», «на регулярной основе» вместо «регулярно». Модель думает по-английски и переводит.
Отглагольные существительные. «Для повышения эффективности взаимодействия» вместо «чтобы работать быстрее». Каждое «-ение» съедает по глаголу, а глаголы двигают текст.
Слова-паразиты машины. «Ключевой», «уникальный», «инновационный», «комплексный», «эффективный», «динамично развивающийся», «в эпоху цифровизации», «в современных реалиях». Если убрать их все, текст не потеряет ни одного факта.
Симметрия абзацев. Русский слоп ещё заметнее английского из-за одинаковой длины: три предложения, три предложения, три предложения. Живой текст дышит неровно.
Возьмите любое предложение и мысленно перенесите его в текст про другую компанию, другую страну, другой продукт. Если предложение переносится без единой правки — это не предложение, а наполнитель.
«Компания продолжает развивать своё направление, укрепляя позиции на рынке» подходит любой компании на любом рынке в любой год. Значит, места на странице оно не заслужило.
Работает и обратная проверка: в хорошем абзаце есть имя, число, дата, механизм или последствие. Если ничего из этого нет на протяжении трёх абзацев — текст ни о чём.
Тут легко перестараться и получить второй сорт слопа — вылизанный до стерильности текст. Скилл Янга отдельно требует сохранять голос автора.
Оставляйте резкие суждения, разговорные обороты, самоиронию, признание в незнании. «Я не уверен, что это сработает на объёмах больше тысячи» — честная фраза, её нельзя менять на «масштабируемость требует дополнительного изучения». Оставляйте длинные фразы, если они читаются, и обрывки, если они ваши. Оставляйте «по-моему», «кажется», «если честно», когда они означают настоящее сомнение, а не служат подпоркой ритму.
Правка должна быть минимальной достаточной: чинить шаблоны, ошибки и путаницу, остальное не трогать.
Самый короткий путь — попросить агента установить скилл самому. Строчка для Claude Code, ChatGPT или Codex:
Install the /no-ai-slop skill globally from https://github.com/petergyang/no-ai-slop
Или через npx:
npx skills add petergyang/no-ai-slop --skill no-ai-slop --global --yes
Дальше три режима работы:
/no-ai-slop (ваш текст) — вычистить и показать, что изменилось
/no-ai-slop is this slop? (ваш текст) — только найти паттерны, не переписывая
Draft an AI slop post about (тема) — сгенерировать образцовый слоп ради шутки
Режим поиска не гадает, писала ли текст нейросеть (детекторы этим и занимаются, и ошибаются), а цитирует конкретные строки и называет паттерн. С таким списком можно спорить — с вердиктом детектора спорить не о чем.
Промпт, который делает то же самое, любой моделью. Скопируйте вместе с текстом:
Ты редактор. Вычисти из текста ниже машинные шаблоны, сохранив голос автора.
Убери: противопоставления «не X, а Y»; разогрев перед мыслью («давайте разберёмся»,
«здесь важно понимать»); ложные инсайты («о чём все забывают»); двоеточия с
эффектным раскрытием; рубленые фразы ради драмы; деепричастные хвосты
(«подчёркивая», «отражая»); раздувание важности («знаковое событие», «играет
ключевую роль»); ссылки в никуда («эксперты считают», «исследования показывают»);
вращение синонимов вместо повтора точного слова; красивую финальную фразу.
Убери слова: ключевой, уникальный, инновационный, комплексный, динамично
развивающийся, в эпоху, в современном мире, важно отметить, стоит подчеркнуть,
на регулярной основе, в конце дня.
Замени канцелярит глаголами: «является» → «это» или глагол; «осуществляется
приём» → «принимаем»; «для повышения эффективности» → «чтобы работать быстрее».
Сохрани: резкие суждения, разговорные обороты, юмор, признания в неуверенности,
неровный ритм, длинные фразы, если они читаются.
Делай минимальную достаточную правку. В конце отдельным блоком перечисли, что
именно изменил и почему.
Текст:
Порядок действий, если хочется проверить статью прямо сейчас.
Найдите поиском по документу: «является», «важно отметить», «ключев», «в современном», «эксперты», «подчёркивая», «не просто». Каждое найденное — кандидат на вылет.
Прочитайте первое предложение каждого абзаца подряд, пропуская остальное. Если получился связный текст — структура в порядке. Если получился набор общих слов — абзацы начинаются с разогрева.
Посчитайте имена, числа и даты на страницу. Меньше трёх — текст надо наполнять фактами, а не чистить.
Прочитайте последний абзац и спросите, добавляет ли он что-нибудь к предпоследнему. Если нет — удалите; концовка почти всегда самое слоповое место в тексте.
Начинать стоит с фактов: имён, чисел, дат. Вычистить шаблоны из текста, в котором есть факты, — пятнадцать минут работы. Наполнить фактами вычищенный текст — отдельный день.
Тексты нейросетей узнаются не по ошибкам, а по двум десяткам повторяющихся оборотов. Их можно вычистить по списку, не потеряв голос автора, - вручную, готовым промптом или скиллом no-ai-slop.
Вычистить шаблоны проще, чем добыть факт. Чистый текст без имён, чисел и дат - тот же слоп, только аккуратно причёсанный, поэтому начинать надо с фактов, а не с чистки.
