Саймон Уиллисон сделал на Fable 5 детектор клише из текстов нейросетей

Разработчик Саймон Уиллисон 17 июля 2026 года выпустил бесплатный веб-инструмент LLM cliché highlighter, который подсвечивает около 11 типовых речевых штампов, характерных для текстов, сгенерированных нейросетями.

Как появился инструмент

Саймон Уиллисон собрал LLM cliché highlighter после того, как в очередной раз наткнулся на статью, набитую клише ИИ вроде «no fluff, no filler, no jargon» («без воды, без филлера, без жаргона»). Приложение он сделал методом vibe-coding — то есть попросил модель Fable 5 от Anthropic написать весь код по описанию задачи, а не программировал вручную.

Уиллисон — один из самых цитируемых авторов об LLM, создатель библиотеки Datasette и инструмента командной строки `llm`. В своём блоге simonwillison.net он регулярно разбирает, как большие языковые модели пишут, ошибаются и выдают себя характерными оборотами.

«Я устал читать очередную статью, забитую клише текстов, написанных LLM», —

Саймон Уиллисон, в блоге simonwillison.net.

Как работает инструмент?

LLM cliché highlighter анализирует вставленный текст и жёлтым выделяет фрагменты, которые совпадают с заранее заданными паттернами машинного письма. По скриншоту из блога Уиллисона видно, что в наборе 11 правил, и их можно включать и выключать по отдельности.

• Публикация — 17 июля 2026 года, автор Саймон Уиллисон
• Собран методом vibe-coding на модели Fable 5 от Anthropic
• Подсвечивает около 11 типовых паттернов LLM-клише
• Загрузка статьи по ссылке — через сервис r.jina.ai
• Режим «Show just the highlights» показывает только выделенные места

Подсветка двухуровневая: бледно-жёлтым отмечается вся «подозрительная» фраза (flagged sentence), а насыщенным цветом — конкретный оборот внутри неё (pattern match). Среди примеров паттернов — конструкции «Is real … and / not» и «Worth naming»; демонстрационная фраза в интерфейсе звучит как «That loss is real and it's worth naming», где инструмент подсвечивает сразу два совпадения.

Работает он и с чужими статьями: в поле URL вставляется адрес, страница подтягивается через сервис r.jina.ai, после чего текст прогоняется через те же правила. Для быстрой проверки есть кнопка загрузки готового примера и режим, оставляющий на экране только подсветки.

Почему это полезно

LLM cliché highlighter даёт быстрый способ проверить собственный черновик на «запах машины» до публикации. Автор вставляет текст, видит подсвеченные штампы и переписывает их — ровно те обороты, которые современные модели вставляют чаще всего и по которым текст опознаётся как сгенерированный.

Подход отражает более широкую проблему: по мере того как LLM пишут всё больше публичного контента, набор их любимых оборотов становится узнаваемым маркером. Инструменты вроде этого превращают интуицию «звучит как ChatGPT» в конкретный список правил, который можно применить механически, а не на глаз.

Что это значит

Клише LLM превращаются в измеримый чек-лист: то, что раньше было делом вкуса редактора, теперь можно проверить одним нажатием. Для авторов это дешёвый фильтр против машинного стиля, для читателей — напоминание, что узнаваемые обороты выдают генерацию.

Частые вопросы

Что такое LLM cliché highlighter?

LLM cliché highlighter — бесплатный веб-инструмент Саймона Уиллисона, опубликованный 17 июля 2026 года. Он подсвечивает в тексте около 11 паттернов, характерных для письма больших языковых моделей.

Как проверить статью на клише ИИ?

Нужно вставить текст в поле инструмента или указать URL статьи — тогда страница подтягивается через сервис r.jina.ai и прогоняется через набор правил. Совпадения с шаблонами машинного письма выделяются жёлтым, а режим «Show just the highlights» оставляет на экране только их.