D-slop：识别并屏蔽AI生成内容的浏览器扩展

随着大型语言模型的普及，互联网上充斥着大量AI生成的文本。许多搜索结果由语言模型编写，虽然部分内容尚可，但大部分令人失望，而且读者往往在阅读几段后才发现。D-slop 浏览器扩展正是为解决这一问题而设计，它在用户访问的每个页面自动标记可疑的AI生成内容，让用户提前知晓正在阅读的内容是否来自机器。

D-slop 的核心检测机制基于五种信号。首先，高频短语匹配：语言模型倾向于重复使用某些词汇，例如“delve into”“it's worth noting”“robust”“moving forward”等数十个常见短语。单独看，这些短语也可能出现在人类写作中，但AI生成文本中它们的出现频率异常高。其次，句子长度均匀性：人类写作通常长短不一，而AI输出倾向于产生长度相近的句子，这种规律性即使词汇看起来很自然也能被检测到。第三，标点密度分析：AI文本的标点分布较为平坦均匀。第四，列表结构一致性：AI生成的列表项目在长度和结构上常常惊人地相似。第五，结论性标记：例如“in summary”“overall”等短语，暗示模型正在收尾而非人类自然结束。每项信号贡献一个分数，当文本块的总分超过用户设定的阈值时即被标记。

被标记的内容有三种处理方式。高亮模式：在标记块周围添加橙色边框和分数徽章，不影响正常阅读。折叠模式：将可疑内容收起来，用户可点击展开查看。隐藏模式：用全屏覆盖显示倒计时并返回上一页，并提供“仍然显示”按钮以防误判。阈值和模式均可从扩展弹出窗口调整。

D-slop 的短语库每周自动更新。一个自动化管道搜索最新AI写作模式研究，对已知AI和人类文本语料库进行频率分析，并通过验证步骤后添加新短语。同时，已融入人类日常写作的短语会被删除，以避免信号退化。更新在24小时内推送到浏览器，无需重新安装。短语列表通过私有端点提供，增加绕过难度。

D-slop 适合频繁阅读在线内容、注意到内容质量变化的用户，也可用于编辑评估稿件、研究人员快速初步判断来源可信度，以及厌倦了AI套话的任何人。它自动捕获明显的案例，但并非万无一失。

隐私方面，D-slop 无需账户，不收集遥测数据。所有分析在本地完成，唯一的外部请求是每24小时获取约5KB的规则文件。代码以MIT许可在GitHub开源，包括评分逻辑、短语管道和扩展代码。