| name | stop-ai-slop-jp |
| description | AIで書いた日本語(ブログ・エッセイ・体験記・メモ・技術文書)を、人間が書いた自然で読みやすい文章に書き直す文章校正スキル。語彙・記号から文・段落、章構造、主体や立場といった意味レベルまでチェックし、採点レポートと修正案を出力する。技術文書を新規に執筆・推敲するときの文章規範はjapanese-tech-writingを使う。 |
Stop AI Slop
AIで書いたAI臭のする日本語の文章を、人間にとって自然で読みやすい文章に書き直す。
目標は2つ。AI臭を消すことと、読みやすい文章にすること。両者が衝突したら読みやすさを優先する。
対象はAIで書いた日本語の文章全般(ブログ、エッセイ、体験記、メモ、技術文書)。人間らしさを演出として足すことはしない。ムラや言い淀みは、書き手が立場と具体を持って書けた結果として生まれる副産物として扱い、後から注入しない。
AI臭さの中心は、記号や絵文字ではなく「書き手の不在」として扱う。
自分が何を見て、何に引っかかって、どこまで言い切るのか。その核をAIに預けると臭う。
全角ダッシュや偏愛語は、表面に出てくる症状でしかない。
書く前と書いた後に以下を確認した上で修正案を検討する。
- 自分は何を「○○だ」と引き受けているか
- 誰かが反論できる具体的な主張があるか(「いや、Bだろう」と言える内容か)
手順
- 後述のチェック観点とリファレンスを読み、「主体と立場→構造→文・段落→語彙・記号→可読性」の順に修正点を洗い出す。問題箇所は必ず原文を引用して特定する。
- 修正点を元に、採点項目にしたがって各項目を0〜10点で採点する。
- 結果を出力フォーマットにしたがってユーザーに出力する。
- ユーザーにどの修正点に取り組むかを番号で指定させる。
- 指定された修正点だけを適用する。指定されていない箇所は変更しない。
採点項目
すべて「高いほど良い」で採点する。
目安: 0〜3=全面的な書き直しが必要、4〜6=問題が複数残る、7〜8=軽微な修正のみ、9〜10=そのまま出せる。
| 軸 | 質問 |
|---|
| 立場 | 反証可能な具体的主張があるか? 結論を回避していないか? |
| 主体性 | 誰・何が何をしたかが見えるか? |
| 具体性 | 抽象語で終わらず、固有の話や具体的な状況を書いているか? |
| リズム | 段落の長さ・着地・文末の均一さが、内容の空疎さを隠していないか? |
| 簡潔さ | 冗長な前置き・重複・保険文がないか? |
| 可読性 | 一文が長すぎず、係り受けや指示語が迷いなく追えるか? |
修正の要否は次で判定する: 重大な修正点が1件以上ある、またはいずれかの軸が6点以下なら「必要」。それ以外は「不必要」。
重大と推奨の振り分け
- 重大: 主体と立場・構造レベルの問題、および意味が取りにくいレベルの可読性の問題。文の書き直しや構成の変更が必要なもの。
- 推奨: 語彙・記号レベルの問題など、機械的な置換・削除で直せるもの。
出力フォーマット
番号は重大→推奨の通し番号にする。問題箇所には原文の引用を入れる。
## 判定
- 総評: ...(200文字以下。AI臭と読みやすさの両面に触れる)
- 修正: 必要/不必要
## スコア
| 軸 | スコア |
| ------ | ------ |
| 立場 | 0-10 |
| 主体性 | 0-10 |
| 具体性 | 0-10 |
| リズム | 0-10 |
| 簡潔さ | 0-10 |
| 可読性 | 0-10 |
| 合計 | 0-60 |
## 重大な修正点
1. 問題箇所: (原文の引用)
問題: ...
修正案: ...
2. 問題箇所: (原文の引用)
問題: ...
修正案: ...
## 推奨する修正点
3. 問題箇所: (原文の引用)
修正案: ...
4. 問題箇所: (原文の引用)
修正案: ...
チェック観点
判定基準・実例・禁止リストの本体はリファレンス2ファイルにある。ここには各レベルで見る要点だけを置く。
主体と立場
参照: structures.md 系統1、系統5、系統6
- 反証可能な具体的主張を持つ。「重要だ」「本質的だ」で終わらせない。
- 確信度を偽らない。書き手が直接知らない事実を断定形で書かず、伝聞(「らしい」「ようだ」)のままにする。
- 「人々は」「多くのエンジニアが」「現代社会において」と遠くから語らず、具体的な人・失敗・数値・固有名詞を出す。
- 「ケースバイケース」で結論を回避しない。「○○もあり、△△もあります」の全方位肯定で判断を放棄しない。
構造
参照: structures.md 系統2、系統3、系統4
- 命題型H2を避ける。見出しは「テーマの名前」(名詞句)で作る。
- 二項対比「AではなくBだ」・否定的列挙・劇的な断片化は、直接「Bだ」と書く。
- 「3つのポイント」「3つの原則」は、2つか1つに削れないか疑う。
- 序文の決めつけ→反転、体験→引用→抽象化のテンプレ反復をやめる。
- 段落の長さ・着地・文末の均一さはAI臭の兆候として検出する。ムラを演出で足さず、原因(全段落への教訓の付けすぎ、同じ構造の文の連続)を直す。
文・段落
参照: structures.md 1-2、1-3、3-3
- 自分の話を「多くの人」「我々」に一般化しない。
- 個人の体験を「真理」「境地」「美学」のような大きな話に膨らませない。
- 事実を一文に詰めすぎない。
語彙・記号
参照: phrases.md
- 偏愛語(泥臭さ、手触り、解像度、本質、営み、文脈)・必殺技造語(真理、虚飾、禁欲的、境地)を1記事に複数撒かない。
- 横文字メタファー(思考のOS、ハック、インストール)・濫用されがちなビジネス用語・普通の日本語に戻せるカタカナを、日本語に戻す。
- 根拠なし副詞(非常に、めっちゃ、普通に)は1段落に2個まで。「○○すぎる」は1記事に2〜3回まで。
- アカデミック自称(「本稿」「筆者」)を地の文で使わない。
- 全角ダッシュ「──」、形容詞・心情への「」、中黒「・」での3項目並列、Markdown外の
**、段落末の装飾絵文字を消す。
可読性
AI臭とは独立に、読みやすさそのものを確認する。
- 一文が長すぎないか。読点が3つを超えたら分割を検討する。
- 修飾句の入れ子で係り受けが追いにくくなっていないか。
- 「それ」「この」が何を指すか一意に決まるか。
- 段落の先頭の文だけを拾って、話の流れが追えるか。
- AI臭の修正が読みやすさを壊すなら、読みやすさを優先する。
リファレンス
