On-Device-Prüfungen im Terminal

AI Content Detector CLI für Claude, Codex und Cursor

Die slop CLI führt den KI-Textdetektor und den KI-Bilddetektor von Slop or Not im Terminal deines Mac aus. Sie gibt JSON für Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor, Skripte und Editoren zurück und deckt außerdem rohe Bildmodell-Bewertungen, Lesbarkeit und Text-Cleanup ab.

Wechselst du von einem Cloud-Detektor wie ZeroGPT oder GPTZero? Leite einen Entwurf, einen Screenshot oder eine lokale Datei weiter. Slop or Not bewertet sie lokal und lädt sie nie hoch.

Läuft lokal: Text-, Bild-, Lesbarkeits- und Bereinigungsprüfungen bleiben auf deinem Mac.
Gibt JSON aus: Nutze --json, wenn Skripte oder Agents stabile Ergebnisse brauchen.
Unbegrenzte lokale Prüfungen: Die CLI ist in Pro enthalten. Keine tägliche Obergrenze für Prüfungen, keine Abrechnung pro Aufruf, sodass Skripte und Agents Text-, Bild-, Lesbarkeits- und Bereinigungsprüfungen so oft wiederholen können, wie sie müssen.

Einrichtung

Wie installiere ich die Slop or Not CLI?

Installiere Slop or Not für Mac, öffne es einmal und aktiviere Pro. Führe dann den Setup-Block unten aus: Er verlinkt die mitgelieferte Binärdatei nach ~/.local/bin und fügt diesen Ordner deinem PATH hinzu, was macOS nicht für dich erledigt. Settings > Command Line bietet einen anderen Einzeiler, der das App-Bundle selbst auf deinen PATH setzt. Prüfe es mit slop status. Ab dann findet jede neue Terminal-Sitzung slop auf dem PATH, ohne Neuinstallation.

# One-time setup for zsh, the default shell on macOS.
mkdir -p ~/.local/bin && ln -sf '/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop' ~/.local/bin/slop
grep -qsxF 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' ~/.zshrc || printf '\nexport PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"\n' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

slop status --json

Befehlsreferenz

Was kann die Slop or Not CLI?

Die Befehlsoberfläche ist absichtlich klein: status, text, image, score-image, readability, cleanup und MCP.

Jedes Beispiel unten ist echte Ausgabe, aufgenommen aus Slop or Not 1.1.1 für Mac im August 2026 und an den markierten Stellen gekürzt.

slop status

Installation prüfen

Bestätigt, dass die CLI das App-Bundle findet, und meldet, ob Pro aktiv ist.

Befehl und Antwort anzeigen

Ausführen

slop status --json

Gibt zurück

{
  "localCachePro" : true,
  "pro" : true,
  "version" : "1.1.1"
}

slop text

KI-Text bewerten

Liest UTF-8-Text aus stdin und gibt dieselbe lokale KI-Wahrscheinlichkeit zurück, die die Mac-App anzeigt, plus Lesbarkeitsmetriken. Füge --language hinzu, wenn du die Sprache bereits kennst.

Befehl und Antwort anzeigen

Ausführen

pbpaste | slop text --json

Gibt zurück

{
  "detectedLanguage" : "en",
  "detection" : {
    "result" : {
      "_0" : 0.12590113,
      "_1" : { "most_likely_real" : {} }
    }
  },
  "inputTruncated" : false,
  "readability" : {
    "detectedLanguage" : "en",
    "languageConfidence" : 0.99984,
    "scores" : [
      { "kind" : "fleschReadingEase", "direction" : "higherIsEasier", "label" : "Fairly difficult", "value" : 50.85 },
      { "kind" : "fleschKincaidGradeLevel", "direction" : "gradeLevel", "value" : 16.97 }
    ],
    "full" : { "consensus" : { … }, "genre" : { … }, "gradeLabel" : { … }, … },
    "selectedLanguage" : "en",
    "stats" : { "wordCount" : 87, "sentenceCount" : 2, "syllableCount" : 115, … },
    "warnings" : [ … ]
  },
  "sentenceCount" : 2
}

slop readability

Lesbarkeit analysieren

Für Englisch gibt es Flesch Reading Ease und Flesch-Kincaid Grade Level, im vollständigen Bericht außerdem Gunning Fog, Coleman-Liau und ARI, mit einer Konsens-Klassenstufe, die Ausreißer verwirft. Deutsch, Spanisch, Italienisch, Schwedisch, Dänisch und Norwegisch verwenden jeweils ihre etablierte Formel.

Befehl und Antwort anzeigen

Ausführen

cat draft.md | slop readability --json

Gibt zurück

{
  "readability" : {
    "detectedLanguage" : "en",
    "languageConfidence" : 0.99984,
    "scores" : [
      { "kind" : "fleschReadingEase", "direction" : "higherIsEasier", "label" : "Fairly difficult", "value" : 50.85 },
      { "kind" : "fleschKincaidGradeLevel", "direction" : "gradeLevel", "value" : 16.97 }
    ],
    "full" : { "consensus" : { … }, "genre" : { … }, "gradeLabel" : { … }, … },
    "selectedLanguage" : "en",
    "stats" : { "wordCount" : 87, "sentenceCount" : 2, "syllableCount" : 115, … },
    "warnings" : [ … ]
  }
}

slop cleanup

Versteckte Texttricks bereinigen

Eine Nachschlagetabelle, keine Umschreibung: Entfernt Zero-Width-Zeichen, Homoglyphen und typografische Satzzeichen, ohne deine Wörter anzutasten. Füge --british hinzu, um amerikanische Schreibweisen in britisches Englisch umzuwandeln.

Befehl und Antwort anzeigen

Ausführen

pbpaste | slop cleanup --json

Gibt zurück

{
  "britishMappings" : [],
  "cleanedText" : "He said \"hello\" - and left.",
  "detectedLanguage" : "en",
  "homoglyphCounts" : [],
  "invisibleCounts" : [
    { "count" : 1, "kind" : "Zero Width Space (U+200B)" }
  ],
  "punctuationCounts" : [
    { "count" : 1, "kind" : "Em Dash (U+2014) with '-'" },
    { "count" : 1, "kind" : "Left Double Quotation Mark (U+201C) with '\"'" },
    { "count" : 1, "kind" : "Right Double Quotation Mark (U+201D) with '\"'" }
  ]
}

slop image

KI-Bilder erkennen

Prüft per Pipe übergebene JPEG-, PNG-, HEIC- oder WebP-Bildbytes lokal. Füge --ocr hinzu, um den Text in einem Screenshot zu lesen.

Befehl und Antwort anzeigen

Ausführen

slop image --json < ~/Desktop/screenshot.png

Gibt zurück

{
  "detection" : {
    "result" : {
      "_0" : 0.8416403,
      "_1" : { "most_likely_ai_slop" : {} }
    }
  },
  "detectionSourceRaw" : "ml"
}

slop score-image

Bilder mit dem Bildmodell bewerten

Leite ein Bild per Pipe direkt an das Modell weiter und erhalte seinen Rohwert, ohne die Herkunfts-Heuristiken. Nützlich, wenn eine Bildgenerierungs-Schleife direktes Modellfeedback braucht. Erfordert, dass das KI-Bilderkennungsmodell installiert ist.

Befehl und Antwort anzeigen

Ausführen

slop score-image --json < ~/Desktop/generated.png

Gibt zurück

{
  "rawSlopScore" : 0.706787109375
}

slop mcp

MCP-Server starten

Startet den stdio-Server, der alle sechs Tools für Claude, Codex, Cursor und andere MCP-Clients bereitstellt. Verwende --print-config, um einrichtungsfertige Snippets zum Einfügen auszugeben, statt den Server zu starten.

Befehl und Antwort anzeigen

Ausführen

slop mcp --print-config

Gibt zurück

CLIENT SETUP
------------
To use slop CLI in the Terminal, run this once to symlink it
into ~/.local/bin:

  mkdir -p ~/.local/bin && ln -sf '/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop' ~/.local/bin/slop

MCP SERVER
----------
Run slop CLI as a MCP server so your AI client can call its
detection tools directly. …
(snippets for Claude Desktop, Claude Code, Codex CLI, and Cursor follow)

Schnellwege

Häufige Terminal-Workflows

Das sind die Befehle, zu denen die meisten zuerst greifen. Jeder liest lokale Eingaben und gibt ein lokales Ergebnis aus.

Wie bewerte ich KI-Text aus dem Terminal?

Kopiere einen Entwurf, leite ihn an slop text weiter und lies das JSON-Urteil. Füge --json hinzu, wenn ein anderes Tool stabile Ausgabe braucht.

pbpaste | slop text --json

Wie prüfe ich die Lesbarkeit?

Lesbarkeit ist von der KI-Erkennung getrennt. Nutze sie, wenn du das Leseniveau prüfen willst, ohne Text an ein Web-Tool zu senden.

cat draft.md | slop readability --json

Wie bereinige ich versteckte KI-Fingerabdrücke?

Text Cleanup entfernt unsichtbare Zeichen, Homoglyphen und Abstandstricks. Es schreibt den Text nicht um.

pbpaste | slop cleanup --json

Wie bekomme ich einen rohen Bildmodell-Score?

Verwende score-image, wenn ein Bildgenerierungs-Workflow das rohe Modellsignal braucht und nicht das herkunftsbewusste Ergebnis der Bilderkennung.

slop score-image --json < ~/Desktop/generated.png

Wie prüfe ich eine Bilddatei?

Leite Screenshots, Produktfotos, Dating-Profilfotos und andere Dateien per Pipe ein, die du lokal prüfen lassen möchtest.

slop image --json < ~/Desktop/screenshot.png

Lokale KI-Detektor-API

Kann ich die CLI als lokale KI-Detektor-API nutzen?

Für lokale Automatisierung, ja. Die CLI liest aus stdin oder lokalen Dateien und gibt JSON zurück. So können Skripte und Editoren sie wie eine lokale KI-Detektor-API nutzen, ohne Text oder Bilder an einen Cloud-Endpunkt hochzuladen. Es ist keine gehostete HTTP-API; die Mac-App führt die Prüfung auf dem Rechner aus, der den Befehl aufruft.

pbpaste | slop text --json
slop image --json < ~/Desktop/source-photo.png
slop score-image --json < ~/Desktop/generated.png

MCP aus der CLI

Wie starte ich MCP aus der CLI?

Der MCP-Server ist ein CLI-Unterbefehl. Führe ihn direkt aus, wenn dein MCP-Client nach einem Befehl fragt oder wenn du die Einrichtung debugst.

slop mcp

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