Simon Willison criou com o Fable 5 um detector de clichês em textos de IA

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

Como a ferramenta surgiu

Simon Willison criou a LLM cliché highlighter depois de se deparar, mais uma vez, com um artigo cheio de clichês de IA como «no fluff, no filler, no jargon» («sem enrolação, sem encheção de linguiça, sem jargão»). Ele fez o aplicativo com vibe-coding: 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 LLMs, criador da biblioteca Datasette e da ferramenta de linha de comando `llm`. Em seu blog, simonwillison.net, ele analisa com frequência como os grandes modelos de linguagem escrevem, erram e se denunciam por meio de expressões características.

«Cansei de ler mais um artigo cheio de clichês de textos escritos por LLMs», —

Simon Willison, no blog simonwillison.net.

Como a ferramenta funciona?

A LLM cliché highlighter analisa o texto colado e destaca em amarelo os trechos que coincidem com padrões predefinidos de escrita de máquina. Pela captura de tela no blog de Willison, o conjunto tem 11 regras, que podem ser ativadas e desativadas individualmente.

• Publicação: 17 de julho de 2026, autor Simon Willison
• Criada com vibe-coding no modelo Fable 5, da Anthropic
• Destaca cerca de 11 padrões típicos de clichês de LLM
• O carregamento de artigos por link é feito pelo serviço r.jina.ai
• O modo «Show just the highlights» mostra apenas os trechos destacados

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

A ferramenta também funciona com artigos de terceiros: basta colar o endereço no campo de URL, a página é carregada pelo serviço r.jina.ai e o texto passa pelas mesmas regras. Para uma checagem rápida, há um botão que carrega um exemplo pronto e um modo que deixa na tela apenas os destaques.

Por que isso é útil

A LLM cliché highlighter oferece uma forma rápida de verificar o próprio rascunho em busca de «cheiro de máquina» antes de publicar. O autor cola o texto, vê os chavões destacados e os reescreve: exatamente as expressões que os modelos atuais mais inserem e pelas quais um texto é identificado como gerado.

A abordagem reflete um problema mais amplo: à medida que as 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 «soa como ChatGPT» em uma lista concreta de regras, que pode ser aplicada de forma mecânica, e não a olho.

O que isso significa

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

Perguntas frequentes

O que é a LLM cliché highlighter?

A 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 de grandes modelos de linguagem.

Como verificar se um artigo tem clichês de IA?

É preciso colar o texto no campo da ferramenta ou informar a URL do artigo. Nesse caso, a página é carregada pelo serviço r.jina.ai e passa pelo conjunto de regras. As ocorrências de padrões de escrita de máquina são destacadas em amarelo, e o modo «Show just the highlights» deixa na tela apenas esses trechos.