通过实证方法检测模型会重复使用的默认值,然后将这些发现转化为可重用的指令文件,使未来的输出不那么泛泛。
概览
通过实证方法检测模型会重复使用的默认值,然后将这些发现转化为可重用的指令文件,使未来的输出不那么泛泛。 代理可读的操作说明在线:skills/unslop/SKILL.md 每个模型都有其默认的方向。在写作中,这意味着相同的开场、过渡和修辞动作。在视觉作品中,这意味着相同的落地页结构、相同的渐变、相同的卡片网格、相同的CTA区块。 UNSLOP是测量这些默认值,而不是猜测。 1. 你给它一个域。2. 它生成提示集,并用Claude代码生成大量样本。3. 视觉工作时,它会生成截图,以便分析页面的实际样貌。4. 它分析整个页面的重复模式。5. 它写 skill.md,一个针对性的文件,说明下次要避免什么。6. 它运行前后对比,这样你就能看到配置文件是否真的改变了结果。
概述(AI 翻译)
通过实证方法检测模型会重复使用的默认值,然后将这些发现转化为可重用的指令文件,使未来的输出不那么泛泛。
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复制并发送这句话:
代理可读的指令在线:skills/unslop/SKILL.md
它的作用
每个模型都有其默认的方向。在写作中,这意味着相同的开场、过渡和修辞动作。在视觉作品中,这意味着相同的落地页结构、相同的渐变、相同的卡片网格、相同的CTA区块。
unslop 测量这些默认值,而不是猜测。
- 你给它一个域名。
- 它生成提示集,并用 Claude 代码生成大量样本。
- 对于视觉工作,它会生成截图,以便分析页面实际呈现的样子。
- 它分析整个集合中的重复模式。
- 它写入
skill.md],一个专注于下次应避免内容的文件。 - 它运行前后对比,这样你可以看到配置文件是否真的改变了结果。
主要输出是一个可以重复使用的 Claude Code、CLAUDE.md、Codex、光标规则或任何系统提示符的 markdown 文件。
快速开始
本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。
unslop
Empirically detect the repetitive defaults a model falls back on, then turn those findings into a reusable instruction file that makes future outputs less generic.
Send This To Your Agent
Copy and send this sentence:
Clone https://github.com/mshumer/unslop, read https://github.com/mshumer/unslop/blob/main/skills/unslop/SKILL.md, run unslop for DOMAIN_HERE, review unslop-output/analysis.md and unslop-output/skill.md for specificity, and return the finished skill file plus the main repeated patterns you found.
Agent-readable instructions live here: skills/unslop/SKILL.md
What It Does
Every model has defaults it collapses toward. In writing, that means the same openings, transitions, and rhetorical moves. In visual work, that means the same landing-page structure, the same gradients, the same card grids, the same CTA blocks.
unslop measures those defaults instead of guessing at them.
- You give it a domain.
- It generates a prompt set and produces many samples with Claude Code.
- For visual work, it renders screenshots so the analysis can inspect what the pages actually look like.
- It analyzes the whole set for repeated patterns.
- It writes
skill.md, a focused file of what to avoid next time. - It runs a before/after comparison so you can see whether the profile actually changed the result.
The main output is a single markdown file you can reuse in Claude Code, CLAUDE.md, Codex, Cursor rules, or any system prompt.
Quickstart
You need Claude Code installed.
git clone https://github.com/mshumer/unslop.git
cd unslop
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# Text / writing domains
python3 unslop.py --domain "blog writing"
# Visual / website domains
pip install playwright && playwright install chromium
python3 unslop.py --domain "startup SaaS landing pages" --type visual --count 20 --concurrency 3
Output
Results land in ./unslop-output/:
unslop-output/
skill.md
analysis.md
prompts.json
samples/
screenshots/
before-after/
before.md / before.html
after.md / after.html
before.png / after.png
skill.md is the file you usually want to keep and reuse.
Common Commands
python3 unslop.py --domain "marketing emails" --count 50 --concurrency 5
python3 unslop.py --domain "startup SaaS landing pages" --type visual --count 20 --concurrency 3
python3 unslop.py --domain "Python tutorials" --count 100 --concurrency 10
python3 unslop.py --domain "React landing pages" --type visual --model sonnet --effort low
Options
| Flag | Default | Description |
|---|---|---|
--domain |
required | What to analyze |
--type |
text |
text for writing/code/prose, visual for websites/HTML |
--count |
50 |
Number of samples to generate |
--concurrency |
5 |
Parallel Claude Code calls |
推荐工具
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安装
npx skillfish add mshumer/unslop