slop status检查安装
确认 CLI 能找到 app bundle，并报告 Pro 是否已启用。
查看命令和响应
运行
slop status --json返回
{
"localCachePro" : true,
"pro" : true,
"version" : "1.1.1"
}Terminal 中的设备端检查
适用于 Claude、Codex 和 Cursor 的 AI 内容检测 CLI
slop CLI 可从你的 Mac 终端运行 Slop or Not 的 AI 文本检测器和 AI 图像检测器。它为 Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursor、脚本和编辑器返回 JSON，并且还涵盖原始图像模型评分、可读性和文本清理。
正在从 ZeroGPT 或 GPTZero 这类云端检测工具迁移？把草稿、截图或本地文件通过管道传入。Slop or Not 会在本地评分，绝不会上传。
- 本地运行
- 文本、图片、可读性和清理检查都留在你的 Mac 上。
- 输出 JSON
- 当脚本或 agent 需要稳定结果时，使用 --json。
- 不限次数的本地检测
- CLI 随 Pro 提供。没有每日检查上限，没有按调用计费，因此脚本和代理可以按需重复运行文本、图像、可读性和清理检查。
设置
如何安装 Slop or Not CLI？
安装 Mac 版 Slop or Not，打开一次，然后激活 Pro。然后运行下面的设置代码块：它将内置的二进制文件链接到 ~/.local/bin，并将该文件夹添加到你的 PATH 中，macOS 不会为你自动完成这一步。设置 > 命令行提供了另一种一行命令，可将应用包本身添加到你的 PATH。使用 slop status 验证。此后，每个新的终端会话都能在 PATH 中找到 slop，无需重新安装。
# 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命令参考
Slop or Not CLI 能做什么？
命令范围刻意保持精简：status、text、image、score-image、readability、cleanup 和 MCP。
下面的每个示例都是真实输出，截取自 2026 年 8 月的 Mac 版 Slop or Not 1.1.1，并在标记处进行了删节。
slop text为 AI 文本评分
从 stdin 读取 UTF-8 文本，并返回与 Mac 应用相同的设备端 AI 概率，以及可读性指标。如果你已经知道语言，可添加 --language。
查看命令和响应
运行
pbpaste | slop text --json返回
{
"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分析可读性
英语采用 Flesch Reading Ease 和 Flesch-Kincaid Grade Level，并在完整报告中包含 Gunning Fog、Coleman-Liau 和 ARI，并给出剔除异常值后的共识等级。德语、西班牙语、意大利语、瑞典语、丹麦语和挪威语各自使用其既定公式。
查看命令和响应
运行
cat draft.md | slop readability --json返回
{
"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清理隐藏文本技巧
这是一个查找表，而不是重写：去除零宽字符、同形字和花哨标点，而不改动你的文字。添加 --british 可将美式拼写转换为英式英语。
查看命令和响应
运行
pbpaste | slop cleanup --json返回
{
"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检测 AI 图片
在本地检查通过管道传入的 JPEG、PNG、HEIC 或 WebP 图像字节。添加 --ocr 可读取截图中的文字。
查看命令和响应
运行
slop image --json < ~/Desktop/screenshot.png返回
{
"detection" : {
"result" : {
"_0" : 0.8416403,
"_1" : { "most_likely_ai_slop" : {} }
}
},
"detectionSourceRaw" : "ml"
}slop score-image使用图像模型为图像评分
将通过管道传入的图像直接交给模型并获得其原始评分，跳过来源启发式检查。当图像生成循环需要直接获得模型反馈时非常有用。需要安装 AI 图像检测模型。
查看命令和响应
运行
slop score-image --json < ~/Desktop/generated.png返回
{
"rawSlopScore" : 0.706787109375
}slop mcp启动 MCP 服务器
运行 stdio 服务器，向 Claude、Codex、Cursor 和其他 MCP 客户端公开全部六个工具。使用 --print-config 打印可直接粘贴的设置片段，而无需启动服务器。
查看命令和响应
运行
slop mcp --print-config返回
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)快捷路径
常见 terminal 工作流
这些是大多数人最先会用的命令。每个命令都会读取本地输入，并打印本地结果。
如何从 Terminal 为 AI 文本评分？
复制一段草稿，通过管道传入 slop text，然后读取 JSON 判定。当其他工具需要稳定输出时，添加 --json。
pbpaste | slop text --json如何检查可读性？
可读性检查独立于 AI 检测。当你需要阅读难度检查，又不想把文本发送到网页工具时，可以使用它。
cat draft.md | slop readability --json如何清理隐藏的 AI 指纹？
Text Cleanup 会去除不可见字符、同形异义字符和间距技巧。它不会重写文本。
pbpaste | slop cleanup --json如何获得原始图像模型评分？
当图片生成工作流需要原始模型信号，而不是包含来源判断的图片检测结果时，请使用 score-image。
slop score-image --json < ~/Desktop/generated.png如何检查图片文件？
通过管道传入截图、产品照片、约会资料照片以及你想在本地检查的其他文件。
slop image --json < ~/Desktop/screenshot.png本地 AI 检测 API
可以把 CLI 用作本地 AI 检测 API 吗？
用于本地自动化时，可以。CLI 会读取 stdin 或本地文件并返回 JSON，因此脚本和编辑器可以把它当作本地 AI 检测 API 使用，无需将文本或图片上传到云端端点。它不是托管的 HTTP API；Mac app 会在调用命令的那台机器上运行检测。
pbpaste | slop text --json
slop image --json < ~/Desktop/source-photo.png
slop score-image --json < ~/Desktop/generated.png通过 CLI 使用 MCP
如何从 CLI 启动 MCP？
MCP 服务器是一个 CLI 子命令。当你的 MCP 客户端要求填写命令，或你正在调试设置时，可以直接运行它。
slop mcp