Vocabulário Slop
Dicionário com mais de 300 termos inflados e repetitivos típicos da produção textual automatizada.
AISlopScanner é um sistema de julgamento crítico que ajuda você a decidir: "Este conteúdo é enrolação sem valor e por quê?"
Sem IA caixa-preta, sem chamadas a servidores. Cinco critérios objetivos medidos localmente no seu navegador.
Dicionário com mais de 300 termos inflados e repetitivos típicos da produção textual automatizada.
Fórmulas prontas e introduções vazias como "no mundo em constante evolução de hoje".
Simetria forçada de períodos, excesso de travessões explicativos e padrões de listas em três itens.
Textos humanos têm respiração e variação. Medimos a taxa type-token contra repetições artificiais.
Conteúdo raso usa rodeios vagos. Bons textos trazem dados, datas e afirmações que podem ser verificadas.
Todos os fatores resultam em uma pontuação de 0 a 100. Quanto maior, menor o valor da leitura.
A Pontuação SlopNós odiamos o lixo textual que está poluindo a internet. Nossas convicções:
Este site opera com custos mínimos de infraestrutura: sem servidores em nuvem processando dados, sem bancos de dados pesados. Apenas arquivos estáticos e JavaScript local.
Não importa se o texto foi redigido por um humano ou por uma máquina. A pergunta é: "Vale o tempo da sua leitura?"
Cinco categorias práticas para classificar o conteúdo de baixa qualidade.
Poderia ser sobre qualquer tema sem mudar uma única linha.
Sinal característico: Aberturas vagas, zero especificidadeVer exemplos →Parece profundo, mas não expressa ideia substancial alguma.
Sinal característico: Falsa erudição e jogos de palavrasVer exemplos →Cita estudos inexistentes e números inventados com convicção absoluta.
Sinal característico: Alegações não verificáveis ("pesquisas mostram")Ver exemplos →Os primeiros resultados de busca compactados em tópicos sem personalidade.
Sinal característico: Tom escolar sem ponto de vistaVer exemplos →Conteúdo pseudomédico criando problemas cotidianos para vender soluções.
Sinal característico: Sua jornada pessoal, o produto comercial delesVer exemplos →Reservada para quando a internet produzir novas formas de conteúdo vazio.
Em breveTudo o que você precisa saber sobre a identificação de conteúdos superficiais.
AI slop is low-effort, mass-produced content — text, images, or video — generated at scale and published for engagement rather than value. It reads as plausible but says little: vague, templated, interchangeable. The term exploded in 2024 and became a Word of the Year contender in 2025.
AI detectors guess who wrote a text, and they fail often — flagging the Gettysburg Address as machine-made. Slop detection asks a different question: is this worth reading? A tired human listicle can score high. A carefully edited AI draft can score low. We judge quality, not origin.
It crowds out human work, pollutes search results and feeds, erodes trust in what we read, and at its worst spreads dangerous misinformation — fake health advice, fabricated news, scam funnels. It also trains future models on its own output, degrading them.
Deterministic heuristics, fully in your browser: a tiered dictionary of 300+ overused words, a cliché-phrase list, structure signals (transition openers, sentence-length uniformity, em dash density, rule-of-three), lexical diversity, and substance measures. No AI, no API calls, no data sent anywhere.
Yes — and we say so plainly. A draft generated by a model and then edited by a knowledgeable human who adds specifics, voice, and lived experience can absolutely clear the bar. The slop is what happens when nobody does that work.
Overused words ("delve", "tapestry", "pivotal"), prefab phrases ("in today's rapidly evolving world"), uniform sentence rhythm, em dashes everywhere, rule-of-three constructions, hedging instead of specifics, and zero lived experience. Two or more at once is the real tell.
"Slop" is what you feed to pigs — cheap, bulk, low-nutrition filler. Applied to AI content, it describes output produced at scale for quantity, not quality. The metaphor stuck because it captures both the production method and the nutritional value.
Shrimp Jesus on Facebook, fake crochet patterns, AI news anchors reading fabricated stories, "experts" citing studies that do not exist, foraging books on Amazon with dangerous errors, and SEO blog posts that answer questions nobody asked. See our Examples gallery for the full tour.
Manually: read the first three sentences and count tells — prefab openers, hedged claims, no specifics. Automatically: paste the text into our detector and get a 0–100 score with a factor-by-factor explanation of what tripped it.
You just found the free way: scroll up, paste your text, hit Analyze. No account, no limits, no data leaves your browser.
Análises de padrões textuais e recomendações para uma escrita com valor real.
How automated filler is degrading corporate memos, client emails, and resumes — with a practical 5-step editorial checklist for professional teams.
An inside look at why statistical AI checkers flag innocent writers, the non-native English penalty, and why transparent heuristics offer a fairer standard.
Why automated AI humanizers fail, and the 7 concrete editorial techniques that actually transform robotic drafts into clear, authentic human prose.
The AI words list: 120+ words and phrases ChatGPT overuses, each with why it reads as slop and a plain human swap. Backed by the engine dictionary.
Is the em dash an AI tell? We measured dash density in 702,939 words of human prose vs GPT-4. The gap is real — but smaller than the internet claims.
Cole qualquer trecho no detector gratuito e obtenha um diagnóstico detalhado instantaneamente.