slop statusインストールを確認
CLIがアプリバンドルを見つけられることを確認し、Proが有効かどうかを報告します。
コマンドとレスポンスを表示
実行
slop status --json戻り値
{
"localCachePro" : true,
"pro" : true,
"version" : "1.1.1"
}Terminalでオンデバイスチェック
Claude、Codex、Cursor向けAIコンテンツ検出CLI
slop CLI は、Macのターミナルから Slop or Not のAIテキスト検出器とAI画像検出器を実行します。Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursor、スクリプト、エディタ向けにJSONを返し、生の画像モデルスコアリング、読みやすさ、テキストクリーンアップにも対応します。
ZeroGPTやGPTZeroのようなクラウド検出ツールから移行しますか? 下書き、スクリーンショット、ローカルファイルをパイプで渡せます。Slop or Notはローカルでスコアリングし、アップロードはしません。
- ローカルで実行
- テキスト、画像、読みやすさ、クリーンアップのチェックはMac上に留まります。
- JSONを出力
- スクリプトやエージェントが安定した結果を必要とするときは--jsonを使います。
- ローカルチェック無制限
- CLI は Pro に含まれています。1日のチェック上限も、呼び出しごとの従量課金もないので、スクリプトやエージェントはテキスト、画像、読みやすさ、クリーンアップのチェックを必要なだけ繰り返せます。
設定
Slop or Not CLIをインストールするには?
Slop or Not for Macをインストールし、一度開いてProを有効化します。次に、以下のセットアップブロックを実行してください。バンドルされたバイナリを~/.local/binにリンクし、そのフォルダをPATHに追加します。macOSはこれを自動では行いません。Settings > Command Lineには、アプリバンドル自体をPATHに追加する別のワンライナーがあります。slop statusで確認してください。以後、新しいTerminalセッションでは再インストールなしでPATH上のslopが見つかります。
# 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コマンドリファレンス
Slop or Not CLIで何ができますか?
コマンドは意図的に少なくしています: status、text、image、score-image、readability、cleanup、MCP。
下の例はすべて、2026年8月に Slop or Not 1.1.1 for Mac から取得した実際の出力です。明記されている箇所は省略しています。
slop textAIテキストをスコアリング
stdin から UTF-8 テキストを読み込み、Mac アプリに表示されるものと同じオンデバイスの AI 確率に加えて、読みやすさの指標を返します。言語が分かっている場合は --language を追加してください。
コマンドとレスポンスを表示
実行
pbpaste | slop text --json戻り値
{
"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読みやすさを分析
英語では Flesch Reading Ease と Flesch-Kincaid Grade Level に加え、完全なレポートでは Gunning Fog、Coleman-Liau、ARI も表示され、外れ値を除いた合意グレードも返します。ドイツ語、スペイン語、イタリア語、スウェーデン語、デンマーク語、ノルウェー語では、それぞれ定着している算式を使います。
コマンドとレスポンスを表示
実行
cat draft.md | slop readability --json戻り値
{
"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隠れたテキスト細工をクリーンアップ
書き換えではなく、ルックアップテーブルです。本文には触れず、ゼロ幅文字、ホモグリフ、装飾的な句読点を取り除きます。アメリカ英語の綴りをイギリス英語に変換するには --british を追加してください。
コマンドとレスポンスを表示
実行
pbpaste | slop cleanup --json戻り値
{
"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 imageAI画像を検出
パイプされた JPEG、PNG、HEIC、WebP の画像バイトをローカルでチェックします。スクリーンショット内の文字を読み取るには --ocr を追加してください。
コマンドとレスポンスを表示
実行
slop image --json < ~/Desktop/screenshot.png戻り値
{
"detection" : {
"result" : {
"_0" : 0.8416403,
"_1" : { "most_likely_ai_slop" : {} }
}
},
"detectionSourceRaw" : "ml"
}slop score-image画像モデルで画像をスコアリング
パイプで渡した画像をそのままモデルに通し、出所に関するヒューリスティックを省いて生のスコアを取得します。画像生成ループでモデルからの直接フィードバックが必要なときに便利です。AI画像検出モデルのインストールが必要です。
コマンドとレスポンスを表示
実行
slop score-image --json < ~/Desktop/generated.png戻り値
{
"rawSlopScore" : 0.706787109375
}slop mcpMCPサーバーを起動
6つすべてのツールを Claude、Codex、Cursor、その他の MCP クライアントに公開する stdio サーバーを実行します。サーバーを起動する代わりに、そのまま貼り付けられる設定スニペットを出力するには --print-config を使ってください。
コマンドとレスポンスを表示
実行
slop mcp --print-config戻り値
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)近道
よく使うTerminalワークフロー
多くの人が最初に使うコマンドです。どれもローカル入力を読み取り、ローカル結果を出力します。
TerminalからAIテキストをスコアリングするには?
下書きをコピーしてslop textにパイプし、JSONの判定を読みます。別のツールが安定した出力を必要とするときは--jsonを追加します。
pbpaste | slop text --json読みやすさを確認するには?
読みやすさはAI検出とは別です。テキストをWebツールに送らずに読解レベルを確認したいときに使います。
cat draft.md | slop readability --json隠れたAIの痕跡をクリーンアップするには?
Text Cleanupは、見えない文字、ホモグリフ、スペースの細工を取り除きます。テキストの書き換えは行いません。
pbpaste | slop cleanup --json生の画像モデルスコアを取得するには？
画像生成ワークフローで、来歴を考慮した画像検出結果ではなくモデルの生シグナルが必要な場合は、score-imageを使用します。
slop score-image --json < ~/Desktop/generated.png画像ファイルを確認するには?
スクリーンショット、商品写真、マッチングアプリのプロフィール写真など、ローカルでチェックしたいファイルをパイプしてください。
slop image --json < ~/Desktop/screenshot.pngローカルAI検出API
CLIをローカルAI検出APIとして使えますか?
ローカルでの自動化なら、はい。CLIはstdinまたはローカルファイルを読み込み、JSONを返します。そのため、スクリプトやエディタは、テキストや画像をクラウドエンドポイントへアップロードせずに、ローカルAI検出APIのように扱えます。これはホスト型のHTTP APIではありません。Macアプリが、コマンドを呼び出したマシン上でチェックを実行します。
pbpaste | slop text --json
slop image --json < ~/Desktop/source-photo.png
slop score-image --json < ~/Desktop/generated.pngCLIからMCP
CLIからMCPを起動するには?
MCPサーバーはCLIのサブコマンドです。MCPクライアントがコマンドを求めたとき、または設定をデバッグするときに直接実行します。
slop mcp