slop status설치 확인
CLI가 앱 번들을 찾을 수 있는지 확인하고 Pro가 활성 상태인지 보고합니다.
명령어와 응답 보기
실행
slop status --json반환값
{
"localCachePro" : true,
"pro" : true,
"version" : "1.1.1"
}Terminal에서 온디바이스 검사
Claude, Codex, Cursor용 AI 콘텐츠 감지 CLI
slop CLI는 Mac 터미널에서 Slop or Not의 AI 텍스트 감지기와 AI 이미지 감지기를 실행합니다. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor, 스크립트, 편집기용 JSON을 반환하며, 원시 이미지 모델 점수, 가독성, 텍스트 정리도 다룹니다.
ZeroGPT나 GPTZero 같은 클라우드 감지기에서 옮겨오시나요? 초안, 스크린샷, 로컬 파일을 파이프로 넣으세요. Slop or Not은 로컬에서 점수화하며 업로드하지 않습니다.
- 로컬에서 실행
- 텍스트, 이미지, 가독성, 정리 검사는 Mac 안에서 처리됩니다.
- JSON 출력
- 스크립트나 에이전트에 안정적인 결과가 필요할 때 --json을 사용하세요.
- 무제한 로컬 검사
- CLI는 Pro에 포함됩니다. 일일 검사 한도도, 호출별 과금도 없어서 스크립트와 에이전트가 필요한 만큼 텍스트, 이미지, 가독성, 정리 검사를 다시 실행할 수 있습니다.
설정
Slop or Not CLI는 어떻게 설치하나요?
Mac용 Slop or Not을 설치하고 한 번 연 다음 Pro를 활성화하세요. 그런 다음 아래 설정 블록을 실행하세요. 이 블록은 번들된 바이너리를 ~/.local/bin에 연결하고 해당 폴더를 PATH에 추가합니다. macOS는 이 작업을 대신 해주지 않습니다. Settings > Command Line에는 앱 번들 자체를 PATH에 추가하는 다른 한 줄 명령이 있습니다. slop status로 확인하세요. 이후부터 새 Terminal 세션마다 재설치 없이 PATH에서 slop을 찾을 수 있습니다.
# 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 --json명령어 참조
Slop or Not CLI로 무엇을 할 수 있나요?
명령 범위는 의도적으로 작게 유지했습니다: status, text, image, score-image, readability, cleanup, MCP.
아래의 모든 예시는 2026년 8월 Mac용 Slop or Not 1.1.1에서 캡처한 실제 출력이며, 표시된 곳은 줄였습니다.
slop textAI 텍스트 점수화
stdin에서 UTF-8 텍스트를 읽고 Mac 앱에 표시되는 것과 같은 온디바이스 AI 확률과 가독성 지표를 반환합니다. 언어를 이미 알고 있다면 --language를 추가하세요.
명령어와 응답 보기
실행
pbpaste | slop text --json반환값
{
"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 readability가독성 분석
영어는 Flesch Reading Ease와 Flesch-Kincaid Grade Level을 제공하고, 전체 보고서에는 Gunning Fog, Coleman-Liau, ARI와 이상치를 제외한 합의 학년도 함께 포함됩니다. 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 스웨덴어, 덴마크어, 노르웨이어는 각각 널리 쓰이는 공식을 사용합니다.
명령어와 응답 보기
실행
cat draft.md | slop readability --json반환값
{
"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 cleanup숨겨진 텍스트 장치 정리
다시 쓰기가 아니라 조회 테이블입니다. 단어는 건드리지 않고 제로 폭 문자, 호모글리프, 장식용 문장부호를 제거합니다. 미국식 철자를 영국식 영어로 바꾸려면 --british를 추가하세요.
명령어와 응답 보기
실행
pbpaste | slop cleanup --json반환값
{
"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 이미지 감지
파이프로 전달된 JPEG, PNG, HEIC, WebP 이미지 바이트를 로컬에서 검사합니다. 스크린샷 안의 텍스트를 읽으려면 --ocr을 추가하세요.
명령어와 응답 보기
실행
slop image --json < ~/Desktop/screenshot.png반환값
{
"detection" : {
"result" : {
"_0" : 0.8416403,
"_1" : { "most_likely_ai_slop" : {} }
}
},
"detectionSourceRaw" : "ml"
}slop score-image이미지 모델로 이미지 점수 매기기
파이프로 전달한 이미지를 모델에 바로 보내 출처 휴리스틱을 건너뛰고 원시 점수를 받습니다. 이미지 생성 루프에서 모델 피드백이 직접 필요할 때 유용합니다. AI 이미지 감지 모델이 설치되어 있어야 합니다.
명령어와 응답 보기
실행
slop score-image --json < ~/Desktop/generated.png반환값
{
"rawSlopScore" : 0.706787109375
}slop mcpMCP 서버 시작
여섯 가지 도구를 모두 Claude, Codex, Cursor 및 기타 MCP 클라이언트에 노출하는 stdio 서버를 실행합니다. 서버를 시작하는 대신 바로 붙여 넣을 수 있는 설정 스니펫을 출력하려면 --print-config를 사용하세요.
명령어와 응답 보기
실행
slop mcp --print-config반환값
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)빠른 경로
자주 쓰는 터미널 워크플로
대부분의 사용자가 먼저 찾는 명령어입니다. 각 명령어는 로컬 입력을 읽고 로컬 결과를 출력합니다.
Terminal에서 AI 텍스트를 어떻게 점수화하나요?
초안을 복사해 slop text로 파이프하고 JSON 판정을 읽으세요. 다른 도구에 안정적인 출력이 필요하면 --json을 추가하세요.
pbpaste | slop text --json가독성은 어떻게 확인하나요?
가독성은 AI 감지와 별개입니다. 텍스트를 웹 도구로 보내지 않고 읽기 수준을 확인해야 할 때 사용하세요.
cat draft.md | slop readability --json숨겨진 AI 흔적은 어떻게 정리하나요?
Text Cleanup은 보이지 않는 문자, 동형 문자, 간격 장치를 제거합니다. 텍스트를 다시 쓰지는 않습니다.
pbpaste | slop cleanup --json원시 이미지 모델 점수는 어떻게 얻나요?
이미지 생성 워크플로에서 출처 인식 이미지 감지 결과가 아니라 원시 모델 신호가 필요할 때 score-image를 사용하세요.
slop score-image --json < ~/Desktop/generated.png이미지 파일은 어떻게 확인하나요?
로컬에서 검사하고 싶은 스크린샷, 제품 사진, 데이팅 프로필 사진 및 기타 파일을 파이프로 전달하세요.
slop image --json < ~/Desktop/screenshot.png로컬 AI 감지기 API
CLI를 로컬 AI 감지 API처럼 사용할 수 있나요?
로컬 자동화용이라면 가능합니다. CLI는 stdin이나 로컬 파일을 읽고 JSON을 반환하므로, 스크립트와 에디터가 텍스트나 이미지를 클라우드 엔드포인트에 업로드하지 않고도 로컬 AI 감지기 API처럼 다룰 수 있습니다. 호스팅되는 HTTP API는 아닙니다. Mac 앱이 명령을 호출한 기기에서 검사를 실행합니다.
pbpaste | slop text --json
slop image --json < ~/Desktop/source-photo.png
slop score-image --json < ~/Desktop/generated.pngCLI에서 MCP
CLI에서 MCP는 어떻게 시작하나요?
MCP 서버는 CLI 하위 명령입니다. MCP 클라이언트가 명령을 요청할 때나 설정을 디버깅할 때 직접 실행하세요.
slop mcp