Gratis sin cuenta Experimental

Encuentra las frases hechas. Conserva tu voz. Lee el texto, no adivina quién lo escribió.

PatternScope marca gratis las frases hechas, las formas de frase repetidas y las afirmaciones sin respaldo de tu borrador, y no adivina quién lo escribió: no es un detector de IA.

Pega una página y verás lo que un lector percibe: arranques de manual, frases con una sola forma, párrafos que empiezan igual, afirmaciones sin nada que las respalde. Cada marca es un fragmento de tu propio texto junto con la regla que la produjo.

0 / 4000 palabras
No es un detector de IA. Ningún modelo lo lee. Tu texto no se guarda.

Qué es el AI slop y cómo PatternScope encuentra las frases hechas

El AI slop es texto gramatical, a tema y vacío: una frase que ocupa el sitio de una concreta, párrafos cortados por el mismo patrón, elogios sin nada detrás. Los modelos de lenguaje lo producen en masa, y de ahí el nombre, pero quien escribe con plantilla o con prisa produce la misma textura, y el lector reacciona igual.

Por eso la herramienta lee la textura, no al autor. Pasa tu borrador, en inglés, ucraniano o español, por cuatro reglas escritas y marca cada fragmento que encaja con alguna: frases hechas, formas repetidas, arranques iguales y afirmaciones sin respaldo.

Los cuatro rastros que marca

Frases hechas
Fórmulas que ocupan el lugar donde debería ir algo concreto.
Forma repetida
Dos o más frases reducidas al mismo esqueleto: otras palabras, una construcción.
Aperturas uniformes
Tres o más frases seguidas que empiezan igual.
Afirmaciones sin respaldo
Un adjetivo valorativo sobre un sustantivo abstracto, en una frase sin nada comprobable.

No es un detector de IA. No te dirá si el texto lo escribió un modelo: las palabras por sí solas no lo deciden y la herramienta no lo intenta. Un hallazgo es un fragmento de tu texto y la regla con la que coincide, nunca un veredicto sobre su origen.

Cómo usar PatternScope

  1. 1
    Pega un borrador
    Hasta 4 000 palabras en inglés, ucraniano o español, y pulsa «Leer los patrones».
  2. 2
    Lee la marca
    Mira las frases hechas en su contexto y lee por qué se marcó cada una.
  3. 3
    Decide si es intencionado
    Consérvalo, o descártalo si encaja con tu voz.
  4. 4
    Revisa el borrador
    Hazlo más concreto, más variado o mejor respaldado.

Por qué no un detector de IA

Porque no funcionan lo bastante bien para publicarlos sobre el texto de otra persona. Los clasificadores fallan más con quienes escriben en su segunda lengua y con los registros formales — los dos grupos con menos capacidad de discutir un veredicto — y el coste de ese error lo paga el autor, no la herramienta.

Y un veredicto no es lo que nadie necesita. «Esto lo escribió un asistente» no cambia nada del borrador. «Esta forma de frase aparece cuatro veces en novecientas palabras, aquí están las cuatro» es una corrección de un minuto.

Así que esta herramienta responde la segunda pregunta y rechaza la primera. Frases hechas, formas repetidas, afirmaciones sin respaldo: cada hallazgo es un fragmento de tu propio texto producido por una regla escrita, y cualquiera puede descartarse: una repetición triple puede ser un recurso retórico, y la herramienta no tiene forma de saber que era intencionada.

Preguntas que nos hacen

¿Es un detector de IA?
No. PatternScope no juzga si un texto lo escribió una persona o un modelo, ni lo insinúa. Encuentra patrones editoriales concretos — fraseo de plantilla, formas de frase repetidas, aperturas uniformes, afirmaciones abstractas — y muestra dónde está cada uno. Los clasificadores de «escrito por IA» fallan más con quienes escriben en su segunda lengua y con los registros formales, y ese error lo paga el autor.
¿Qué es el AI slop y qué busca PatternScope?
El AI slop es texto gramatical y a tema que no dice nada concreto. PatternScope busca cuatro rastros suyos — frases hechas, formas de frase repetidas, series de frases que empiezan igual y afirmaciones valorativas sin nada comprobable detrás — y marca cada uno en tu texto junto con la regla que lo encontró.
¿Es gratis?
Sí, gratis y sin cuenta. Cada visitante tiene un número de lecturas por ventana — el contador junto al botón muestra cuántas quedan — y vuelven a medida que la más antigua caduca. No hay nada en cola ni nada cobrado.
¿Una puntuación alta significa que el texto es malo?
No. La densidad de patrones es una señal editorial, no una nota. Una página legal es uniforme a propósito y una anáfora triple es un recurso retórico, y ambas se leen como densas. El número dice dónde mirar; si es un defecto lo decide el autor, y cualquier hallazgo puede descartarse.
¿Qué pasa con el texto que pego?
Se analiza dentro de la petición y no se almacena: no hay copia en nuestro lado, ni página de resultado, ni ventana de retención. Ningún modelo lo ve: todos los detectores son deterministas. Guardamos una fila por lectura sin texto dentro, y de ahí sale el límite por dirección.
¿Qué idiomas se analizan y por qué no más?
Inglés, ucraniano y español. Cada detector lleva su propia lista de frases hechas, escrita por un hablante nativo y no traducida: «у зв'язку з тим, що» e «in connection with the fact that» son dos hábitos distintos en dos idiomas distintos, y una lista traducida mide la traducción. El francés y el polaco vendrán cuando cada uno tenga su conjunto de evaluación, la misma vara que superaron los tres primeros.
¿Qué cuenta exactamente la puntuación?
Una densidad ponderada de hallazgos por 1 000 palabras: uno leve cuenta 1, uno medio 3, uno fuerte 6. Cada punto lleva a un hallazgo con su posición en el texto — el desglose junto al número es el número. Una plantilla repetida cuarenta veces puntúa cuatro veces y el resto se reporta como suprimido, así que un solo hábito no se lleva toda la lectura.

Para quién es

Editores y revisores
Para señalar las frases hechas detrás de «esto suena generado» en lugar de discutir quién lo escribió.
Equipos de contenido
Para ver si varios redactores han caído en la misma plantilla: el desglose muestra qué familia comparten.
Quien escribe en su segunda lengua
El grupo que los detectores de IA juzgan mal más a menudo. Aquí un hallazgo es una frase que mirar, no una acusación.
Autores antes de publicar
Leer tu propio borrador como lo leerá un lector cansado y corregir la docena de fragmentos que marcan el tono.

Cuando el borrador ya suena a ti, la siguiente pregunta es si los asistentes de IA te nombran: Brandscope se lo pregunta y muestra qué dicen de una marca.

Cómo leer el número

Tres cosas sobre la puntuación, y la tercera es la que se salta todo el mundo.

1
Es una densidad, no una nota
Hallazgos ponderados por 1 000 palabras, así que una landing corta y un informe largo pueden ponerse uno al lado del otro. Alta no es mala: una página legal es uniforme a propósito.
2
Cada punto lleva a una marca
El desglose junto al número es el número. Si no estás de acuerdo con una familia, réstala; si descartas un hallazgo, deja de contar.
3
Cuatro reglas no son toda la escritura
Estos detectores ven frases hechas, recurrencia y abstracción. No ven si el argumento es correcto, si el orden está mal o si el texto merece publicarse.

Qué pasa con tu texto

Se analiza dentro de la petición y no se almacena. No hay copia en nuestro lado que borrar, ni página de resultado que mantener fuera del buscador, ni ventana de retención que explicar: la lectura que ves existe en esta pestaña.

Ningún modelo lo ve tampoco. Todos los detectores son deterministas: listas de frases hechas, esqueletos de frase y recuento de palabras — por eso la lectura es la misma cada vez.

Lo que guardamos es una fila por lectura sin texto dentro: un hash del documento, la puntuación, el recuento de palabras y qué reglas la produjeron. De ahí sale el límite por dirección IP y de ahí sabemos si un cambio de umbral movió las lecturas.

Cuando la herramienta se niega

códigos, no frases

Cada estado es un código del servidor y una frase escrita aquí, en los tres idiomas. Ninguno finge ser un resultado: en un texto rechazado no se marcan frases hechas ni hay puntuación.

Texto insuficiente
La lectura es una densidad por 1 000 palabras, así que con esta extensión un solo giro la movería de banda. Añade texto en lugar de fiarte de un número que cambia con una coma.text_too_short
Demasiado texto
Cuatro mil palabras es el techo de una lectura. Divide la página y lee las mitades: la densidad está normalizada, así que los dos números son comparables.text_too_long
Nada que leer
El campo estaba vacío o no contenía letras.text_empty
Este idioma no se analiza
Este sitio publica en cinco idiomas y el análisis funciona en tres de ellos: inglés, ucraniano y español. Este texto no es de los tres, así que ningún detector se ejecutó sobre él. Si el idioma se detectó mal, elígelo a mano abajo.language_not_supported
Ese idioma aún no está listo
Hoy se analizan inglés, ucraniano y español. Cada uno necesita sus propias listas de frases hechas y sus propios umbrales, escritos en ese idioma y no traducidos; el francés y el polaco vendrán cuando los tengan.unsupported_language
Dos idiomas en un texto
Ninguno predomina lo suficiente para leerlo. Los léxicos no se trasladan entre idiomas, así que una puntuación mezclada sería un número sin nada detrás. Separa el texto por idioma.unsupported_mix
No se pudo determinar el idioma
Muy pocas palabras para decidirlo. Añade texto o elige el idioma a mano abajo.language_undetermined
No quedan lecturas en esta ventana
Vuelven a medida que la más antigua caduca. No hay nada en cola ni nada cobrado.quota_exceeded
La herramienta está en reposo
Ahora no puede dar cuenta de su propio uso, así que no acepta ejecuciones. Una herramienta que ha perdido su contabilidad gastaría todo lo que le pidan.tool_resting

Preguntado en voz alta

dicho, no tecleado

Las mismas preocupaciones en las palabras con las que se le habla a un asistente en lugar de escribirlas en un campo. Cada pregunta conserva la circunstancia de la que salió: la ocasión es lo que la hace otra pregunta y lo que la hace respondible.

Mi editora dice que mi borrador suena a ChatGPT. ¿Tiene razón?

Quién lo escribió es una pregunta que esta herramienta no responde ni va a responder. Lo que responde es lo que tu editora oyó de verdad: las frases hechas, las formas de frase repetidas y las aperturas uniformes, cada una con su sitio exacto en el texto. La impresión suele apoyarse en una docena de fragmentos, y llegan en forma de lista.

reescribiendo un artículo tras la revisión
En mi equipo cinco personas escriben landings y todas suenan igual. ¿Cómo lo demuestro?

Pasa varias páginas y compara el desglose, no el número: si una familia domina en todas — aperturas uniformes, por ejemplo — eso es una plantilla compartida, no una voz compartida. La densidad es por 1 000 palabras, así que una landing corta y un informe largo se pueden comparar.

dirigiendo un equipo de contenido
Mi texto está en ucraniano y la mitad de estas herramientas no funcionan con él. ¿Esta sí?

Sí, y no traduciendo reglas inglesas. La lista ucraniana de frases hechas está escrita en ucraniano y no comparte entradas con la inglesa, y sus umbrales se derivaron aparte en lugar de heredarse.

escribiendo en dos idiomas a diario
Necesito mostrarle a mi jefe que las correcciones no son cuestión de gusto. ¿Con qué?

Cada hallazgo es un fragmento de tu propio texto, no una paráfrasis: la regla que lo produjo está nombrada y la evidencia son exactamente los caracteres resaltados. No «esto se lee mejor» sino «este giro aparece cuatro veces en 900 palabras, aquí están».

defendiendo una corrección ante un jefe

Las palabras de esta página

AI slop
Texto gramatical, a tema y vacío: frases hechas, frases iguales, afirmaciones sin respaldo; la textura que aquí se mide.
Contenido casi duplicado
Páginas que difieren en palabras y no en sustancia: repetición a escala de sitio.
Guías editoriales
Las reglas escritas con que una publicación mide su propia prosa, y para lo que una lectura así sirve de prueba.
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Una medida que se convierte en objetivo deja de medir. Conviene leerla antes de optimizar este número.

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