D-slop：識別並遮蔽AI生成內容的瀏覽器擴充套件

隨著大型語言模型的普及，網際網路上充斥著大量AI生成的文本。許多搜尋結果由語言模型編寫，雖然部分內容尚可，但大部分令人失望，而且讀者往往在閱讀幾段後才發現。D-slop 瀏覽器擴充套件正是為解決這一問題而設計，它在使用者訪問的每個頁面自動標記可疑的AI生成內容，讓使用者提前知曉正在閱讀的內容是否來自機器。

D-slop 的核心檢測機制基於五種訊號。首先，高頻短語匹配：語言模型傾向於重複使用某些詞彙，例如“delve into”“it's worth noting”“robust”“moving forward”等數十個常見短語。單獨看，這些短語也可能出現在人類寫作中，但AI生成文本中它們的出現頻率異常高。其次，句子長度均勻性：人類寫作通常長短不一，而AI輸出傾向於產生長度相近的句子，這種規律性即使詞彙看起來很自然也能被檢測到。第三，標點密度分析：AI文本的標點分佈較為平坦均勻。第四，列表結構一致性：AI生成的列表專案在長度和結構上常常驚人地相似。第五，結論性標記：例如“in summary”“overall”等短語，暗示模型正在收尾而非人類自然結束。每項訊號貢獻一個分數，當文本塊的總分超過使用者設定的閾值時即被標記。

被標記的內容有三種處理方式。高亮模式：在標記塊周圍新增橙色邊框和分數徽章，不影響正常閱讀。摺疊模式：將可疑內容收起來，使用者可點選展開檢視。隱藏模式：用全屏覆蓋顯示倒計時並返回上一頁，並提供“仍然顯示”按鈕以防誤判。閾值和模式均可從擴充套件彈出視窗調整。

D-slop 的短語庫每週自動更新。一個自動化管道搜尋最新AI寫作模式研究，對已知AI和人類文本語料庫進行頻率分析，並透過驗證步驟後新增新短語。同時，已融入人類日常寫作的短語會被刪除，以避免訊號退化。更新在24小時內推送到瀏覽器，無需重新安裝。短語列表透過私有端點提供，增加繞過難度。

D-slop 適合頻繁閱讀線上內容、注意到內容質量變化的使用者，也可用於編輯評估稿件、研究人員快速初步判斷來源可信度，以及厭倦了AI套話的任何人。它自動捕獲明顯的案例，但並非萬無一失。

隱私方面，D-slop 無需賬戶，不收集遙測資料。所有分析在本地完成，唯一的外部請求是每24小時獲取約5KB的規則檔案。程式碼以MIT許可在GitHub開源，包括評分邏輯、短語管道和擴充套件程式碼。