No AI Slop: edición con evidencia, paquete y evaluación
Arquitectura de No AI Slop: dos respuestas y una lista de revisión
Sigue borrador, modo y restricciones hasta hallazgos o reescritura, distinguiendo instrucciones de controles ejecutables.
Qué aprenderás
- El anfitrión ejecuta; la habilidad establece un contrato
- La detección termina antes de reescribir
- La revisión recorre significado y estilo
Antes de empezar
- Un borrador con hechos verificables
- Comprender instrucciones del asistente y alcance de plugins
Inspeccionar patrones, conservar significado y separar validación de paquete de resultados editoriales no medidos.
Conclusiones clave
- El anfitrión interpreta reglas; no hay motor determinista de prosa.
- Detección debe terminar sin reescribir.
- Autorrevisión y cumplimiento independiente son cosas distintas.
El anfitrión ejecuta; la habilidad establece un contrato
El asistente carga las instrucciones y recibe el borrador. SKILL.md pide comprender intención, público y voz antes de actuar, y solicitar contexto si falta. El repositorio no contiene un analizador dedicado que clasifique determinísticamente cada frase en un patrón; el modelo interpreta las reglas.
El manifiesto describe presentación y ubicación de habilidades, pero no transforma la prosa. El constructor Python pertenece a distribución; ejecutarlo no simula una conversación. Separar estas piezas impide confundir un paquete válido con un flujo editorial completado.
La detección termina antes de reescribir
Para detectar, el resultado previsto contiene patrones, citas y reparaciones breves, y el flujo se detiene. Para editar, hace cambios mínimos y consulta eval.md antes de devolver texto completo y explicación. No deben fusionarse las ramas de manera que el asistente reescriba sin permiso.
Son instrucciones en lenguaje natural, no un filtro ejecutable que bloquee cifras inventadas o puntuaciones de autoría. Una aplicación que necesite garantías aplicables debe añadir validación y revisión humana. Una prohibición escrita no demuestra que exista un control de ejecución que la haga cumplir.
La revisión recorre significado y estilo
eval.md pregunta si se conservaron hechos, voz y ritmo reconocible mientras se eliminaron patrones. Ante un fallo solicita reparar y revisar otra vez. Es autorrevisión del modelo, no un evaluador independiente con conjunto de datos, configuración y tasa de éxito observada.
El diagrama separa las respuestas y coloca la lista de revisión solo en la rama de edición. La aceptación humana permanece fuera del ciclo: que el modelo se declare conforme no demuestra fidelidad de una cita ni reconocimiento de la voz. Conserva original y revisión para comprobarlo.
Cómo elegir
| Criterio | Opción A | Opción B |
|---|---|---|
| Best when | You need predictable behavior and easy auditing | You need adaptive optimization and have reliable telemetry |
| Main risk | May leave performance on the table | Can become difficult to explain or debug |
Pasos de implementación
- 1
Separa anfitrión, manifiesto, reglas y lista.
- 2
Identifica el modo solicitado.
- 3
Comprueba el contrato de esa rama.
- 4
Conserva versiones para comparación humana.
Ejemplo para copiar
{
"detect": {
"rewrite": false,
"authorshipScore": false,
"output": [
"pattern",
"quote",
"short fix"
]
},
"edit": {
"selfCheck": "eval.md",
"output": [
"full draft",
"change explanation"
]
},
"runtimeEnforcementProvided": false
}Preguntas frecuentes
¿eval.md ejecuta pruebas?
No. Expresa en prosa comprobaciones para el asistente.
¿El paquete bloquea respuestas prohibidas?
Los archivos inspeccionados no establecen un mecanismo independiente de bloqueo en ejecución.
Fuentes
- No AI Slop / skills/no-ai-slop/SKILL.mdFuente verificada 2026-09-14
- No AI Slop / skills/no-ai-slop/eval.mdFuente verificada 2026-09-14
- No AI Slop / .codex-plugin/plugin.jsonFuente verificada 2026-09-14
- No AI Slop / scripts/build_plugin.pyFuente verificada 2026-09-14