Un evidenziatore di cliche per riconoscere il testo scritto dagli LLM

C’è un tipo di testo che chiunque legga molto contenuto online ha imparato a riconoscere: frasi come “no fluff, no filler, no jargon”, catene del tipo “no X, no Y”, aperture come “you already know” o inviti a “sit with that”. Sono i cliche ricorrenti della scrittura generata dagli LLM. Simon Willison, stanco di imbattersi nell’ennesimo articolo zeppo di queste formule, ha fatto “vibe-codare” a Fable 5 una piccola app che le individua e le evidenzia.

Lo strumento, l’LLM cliche highlighter, è pensato per un compito molto circoscritto: incolli un testo nell’analizzatore e lui segnala i pattern tipici dell’output dei modelli. Riconosce dieci schemi comuni, con rilevamento attivabile e disattivabile per singolo pattern e un’evidenziazione delle frasi sensibile al contesto. L’interfaccia mostra il conteggio per pattern, l’elenco dei match con navigazione rapida e distingue visivamente tra la frase segnalata e la porzione di testo che corrisponde allo schema.

Un paio di scelte tecniche vale la pena notarle. L’app gira interamente nel browser, con supporto a localStorage per la persistenza, quindi non serve inviare il testo a un server. È anche possibile caricare un URL: il contenuto della pagina viene recuperato tramite r.jina.ai e passato all’analizzatore, il che rende immediato controllare un articolo pubblicato senza copiarlo a mano.

Al di là del gadget, il punto interessante è il metodo. Individuare questi pattern non richiede un modello: sono espressioni ricorrenti che un semplice matching testuale con qualche accortezza sul contesto riesce a evidenziare. Per chi scrive o revisiona contenuti, uno strumento del genere è più un promemoria che un giudice: segnala dove il testo scivola verso le formule automatiche, lasciando a chi legge la decisione se si tratti davvero di riempitivo o di una scelta consapevole. È anche un piccolo esempio di come un’esigenza personale e specifica possa diventare in poco tempo un tool utilizzabile.

• Lo strumento evidenzia dieci pattern tipici del testo generato dagli LLM, con rilevamento attivabile per singolo schema.
• Gira interamente nel browser con persistenza via localStorage, senza inviare il testo a un server.
• Può caricare un URL recuperandone il contenuto tramite r.jina.ai per analizzare un articolo già pubblicato.

Fonte: Tool: LLM cliche highlighter — https://simonwillison.net/2026/Jul/17/llm-cliche-highlighter/