Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add modu-ai/moai-cowork --skill ai-slop-reviewergit clone --depth 1 https://github.com/modu-ai/moai-coworkWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/ai-slop-reviewer)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/ai-slop-reviewer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/ai-slop-reviewer/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/ai-slop-reviewer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/ai-slop-reviewer.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00263 | $0.04743 |
| Opus 5 | $0.00131 | $0.02371 |
| Sonnet 5 | $0.00053 | $0.00949 |
| Haiku 4.5 | $0.00026 | $0.00474 |
Grade A, and why
ai-slop-reviewer scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 13d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 312 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
AI 슬롭 검수 및 인간화 스킬
AI가 생성한 텍스트는 내용은 정확하지만, 종종 기계적이고 예측 가능한 패턴으로 가득 차 있습니다. 이 스킬은 그 패턴을 체계적으로 찾아내고, 독자가 사람의 목소리로 느낄 수 있도록 글을 재구성합니다.
개요
이 스킬은 모든 텍스트 산출물 워크플로우의 마지막 단계에서 호출되어 AI 특유의 기계적 패턴을 제거합니다. 블로그, 뉴스레터, 카피, 사업계획서, 계약서, 제안서, 보고서, 이메일, 랜딩 카피, 사업보고, 특허 초안, 강의자료 원고 등 모든 텍스트 산출물에 적용됩니다.
코드, JSON/CSV 데이터, 차트·표, 숫자 리포트, 단순 조회 응답에는 적용하지 않습니다.
트리거 키워드
이 스킬은 다음 상황에서 자동 또는 수동으로 호출됩니다:
- 명시적 요청: "AI 슬롭 제거", "사람이 쓴 것처럼 수정", "AI 티 나는 부분 고쳐줘"
- 웹사이트/콘텐츠 제작 완료 후: 블로그 포스트, 랜딩 페이지, 카피라이팅, 뉴스레터 작성 직후
- 비즈니스 문서 작성 완료 후: 사업계획서, 제안서, 보고서, 이메일 초안 작성 직후
- AI 도구 출력물 후처리: Cowork, Claude, ChatGPT 등으로 생성한 텍스트의 검수 요청 시
- 품질 개선 요청: "너무 기계적인 느낌이야", "자연스럽게 다듬어줘"
워크플로우
1단계: AI 슬롭 패턴 진단
텍스트를 받으면 먼저 체크리스트를 기준으로 문제 패턴을 식별합니다.
🔴 금지어: 즉시 제거/교체
한국어 과용 표현:
~에 대해 살펴보겠습니다→ 바로 본론으로~의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다→ 왜 중요한지 구체적으로~을 통해 알 수 있듯이→ 삭제하거나 직접 서술다음과 같습니다:+ 목록 → 산문으로 통합하거나 진짜 필요할 때만 목록 사용이처럼 ~은 매우 중요한 의미를 가집니다→ 결론 부분의 공허한 마무리종합적인,체계적인,효율적인(의미 없이 반복될 때)또한,그러나,따라서,더불어,한편(문단마다 반복될 때)~라고 할 수 있습니다→~입니다또는 구체적 서술로~를 기반으로 한 접근 방식→ 무슨 접근 방식인지 직접 설명핵심은+ 같은 말 반복
영어 과용 표현:
- delve, leverage, utilize, harness, embark → 단순한 동사로 대체
- pivotal, robust, seamless, cutting-edge, comprehensive → 구체적 묘사로
- tapestry, landscape, realm (비유로 쓸 때), synergy, testament
- "It's important to note that", "In today's ever-evolving world"
- "In conclusion / In summary / In essence" (서두에 오는 결론)
- "Not just X, but Y" 구조의 남용
- "Certainly!" 로 시작하는 답변
🟡 구조적 AI 패턴
획일적인 문장 길이:
- 모든 문장이 비슷한 길이(15-22단어)면 사람이 쓴 글이 아닙니다
- 짧은 문장(3-7단어)과 긴 문장(25단어 이상)을 섞어야 리듬이 생깁니다
공식적인 단락 구조:
- 모든 단락이 "주제문 → 설명 → 예시 → 소결론" 패턴을 따르고 있으면 AI 글입니다
- 단락 길이와 구조에 변화를 줍니다
AI식 도입부:
- "오늘날의 급변하는 세상에서...", "디지털 시대에는..." 류의 문장
- "이 글에서는 X에 대해 알아보겠습니다" 형식
AI식 결말:
- "지금까지 살펴본 바와 같이..." + 앞 내용 반복
- 구체적 내용 없이 "더 나은 미래를 위해 노력해야 합니다" 류의 호소
과도한 목록화:
- 산문으로 쓸 수 있는 내용을 모두 글머리 기호(•)로 나열
- 3개 이상의 중첩 목록
수동태 남용:
- "~이 확인되었습니다", "~가 제안됩니다", "~로 판단됩니다"
- → 주체를 명확히 하고 능동태로
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 13d ago First seen · 312 lines · 263 tokens per session scan A 15738fbc015a
ai-slop-reviewer is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (300 stars, last pushed 9d ago), licensed Apache-2.0. It adds 263 tokens to every session and 4,743 once invoked, about $0.0013 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
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Produce a Market Intelligence Report — YouTube competitive research, channel analysis, content gap discovery, idea generation, daily scanning, and AI trend scouting — then render it as a BenAI-branded HTML dashboard in the instant-ui design language. Use this skill whenever the user says "market intelligence report"…
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Vault-aware LinkedIn writer. Same step-by-step LinkedIn post process as linkedin-writer, but ICP, voice, and offer context come from the vault's Context/ folder instead of being bundled inside the skill. Update one file in the vault and every skill pointing to it inherits the change. TRIGGERS: LinkedIn post, LinkedIn…
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Build and schedule a personalized Operator prompt that runs a Baalda vault as a second brain on a recurring cadence. Run it from inside the vault: it reads Context/ and CLAUDE.md first to infer org, team, brand voice and paths, then asks only the gaps (cadence, connectors, DM recipient, budgets, signature), writes the…
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Mine high-value prospects from CRM pipeline stages (Lost, No Show, Churned, Stalled) by cross-referencing records with LinkedIn company data and comms history. Connects to any CRM, pulls records from target stages, filters out personal email domains, finds company LinkedIn pages via web research, bulk-scrapes company…
seo-hreflang
Hreflang and international SEO audit, validation, and generation. Detects common mistakes, validates language/region codes, and generates correct hreflang implementations for HTML, HTTP headers, and XML sitemaps. Use when user says "hreflang", "i18n SEO", "international SEO", "multi-language", "multi-region"…