Саймон Уиллисон сделал на Fable 5 детектор клише из текстов нейросетей

O desenvolvedor Simon Willison lançou, em 17 de julho de 2026, uma ferramenta web gratuita chamada LLM cliché highlighter, que destaca cerca de 11 clichês típicos de fala, característicos de textos gerados por redes neurais.

Como a ferramenta surgiu

Simon Willison criou o LLM cliché highlighter depois de esbarrar mais uma vez em um artigo repleto de clichês de IA como "no fluff, no filler, no jargon" ("sem enrolação, sem enchimento, sem jargão"). Ele fez o aplicativo pelo método vibe-coding — ou seja, pediu ao modelo Fable 5, da Anthropic, que escrevesse todo o código a partir da descrição da tarefa, em vez de programar manualmente.

Willison é um dos autores mais citados sobre LLM, criador da biblioteca Datasette e da ferramenta de linha de comando `llm`. Em seu blog simonwillison.net, ele analisa regularmente como os grandes modelos de linguagem escrevem, erram e se denunciam por meio de expressões características.

«Estou cansado de ler mais um artigo cheio de clichês de textos escritos por LLM», —

Simon Willison, no blog simonwillison.net.

Como a ferramenta funciona?

O LLM cliché highlighter analisa o texto colado e destaca em amarelo os trechos que coincidem com padrões predefinidos de escrita automática. Por uma captura de tela do blog de Willison, é possível ver que o conjunto tem 11 regras, que podem ser ativadas e desativadas individualmente.

• Publicação — 17 de julho de 2026, autor Simon Willison
• Criado pelo método vibe-coding com o modelo Fable 5, da Anthropic
• Destaca cerca de 11 padrões típicos de clichês de LLM
• Carregamento de um artigo por link — via o serviço r.jina.ai
• O modo «Show just the highlights» mostra apenas os trechos destacados

O destaque tem dois níveis: em amarelo-claro é marcada toda a frase «suspeita» (flagged sentence), e em uma cor mais forte, a expressão específica dentro dela (pattern match). Entre os exemplos de padrões estão construções como «Is real … and/not» e «Worth naming»; a frase de demonstração na interface é «That loss is real and it's worth naming», na qual a ferramenta destaca duas coincidências ao mesmo tempo.

Ela também funciona com artigos de terceiros: no campo URL cola-se o endereço, a página é obtida via o serviço r.jina.ai, e depois o texto é processado pelas mesmas regras. Para uma verificação rápida há um botão para carregar um exemplo pronto e um modo que deixa na tela apenas os destaques.

Por que isso é útil

O LLM cliché highlighter oferece uma forma rápida de checar o próprio rascunho em busca do «cheiro de máquina» antes da publicação. O autor cola o texto, vê os clichês destacados e os reescreve — exatamente as expressões que os modelos atuais mais inserem e pelas quais um texto é reconhecido como gerado.

A abordagem reflete um problema mais amplo: à medida que os LLMs escrevem cada vez mais conteúdo público, o conjunto de suas expressões favoritas se torna um marcador reconhecível. Ferramentas como essa transformam a intuição de que algo «soa como ChatGPT» em uma lista concreta de regras que pode ser aplicada mecanicamente, e não a olho nu.

O que isso significa

Os clichês de LLM estão virando uma checklist mensurável: o que antes era questão de gosto do editor agora pode ser verificado com um único clique. Para os autores, é um filtro barato contra o estilo de máquina; para os leitores, um lembrete de que expressões reconhecíveis denunciam a geração.

Perguntas frequentes

O que é o LLM cliché highlighter?

O LLM cliché highlighter é uma ferramenta web gratuita de Simon Willison, publicada em 17 de julho de 2026. Ela destaca no texto cerca de 11 padrões característicos da escrita dos grandes modelos de linguagem.

Como verificar um artigo em busca de clichês de IA?

É preciso colar o texto no campo da ferramenta ou informar a URL do artigo — então a página é obtida via o serviço r.jina.ai e processada pelo conjunto de regras. As coincidências com os padrões de escrita automática são destacadas em amarelo, e o modo «Show just the highlights» deixa na tela apenas elas.