sloptotal
SlopTotal es un detector open-source de texto generado por IA que ejecuta 23 motores de detección independientes en hardware propio. Proporciona puntuaciones calibradas y análisis granular sin enviar datos a terceros, funcionando como una alternativa privada a servicios comerciales.
Ficha actualizada 28 sept 2026, 10:15 · upstream 28 sept 2026, 10:10 · release v1.0.1
Qué es sloptotal
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
SlopTotal es una herramienta de análisis de contenido que permite escanear texto, URLs o documentos (PDF, Word) localmente para identificar patrones generados por modelos de lenguaje. Utiliza una arquitectura híbrida basada en Next.js y FastAPI, integrando 23 motores de detección que combinan clasificadores neuronales (como DeBERTa y RoBERTa), pruebas estadísticas (perplexity, GLTR) y heurísticas lingüísticas. El sistema calibra los resultados de cada motor para ofrecer un veredicto global preciso, evitando la dependencia de APIs externas y garantizando la privacidad al ejecutar todo en el servidor del usuario.
La herramienta destaca por su capacidad de detección específica de sitios web construidos con "AI app builders" como Lovable o v0, identificando huellas digitales únicas dejadas por estas plataformas. Además, ofrece una API robusta para análisis por párrafo y puntuación rápida, permitiendo integraciones programáticas. Los resultados incluyen métricas de precisión verificables sobre corpus públicos, mostrando transparencia en las tasas de error y falsos positivos, especialmente en literatura antigua o código fuente.
- Auditoría de contenido web para detectar sitios generados con IA (Lovable, v0).
- Verificación de originalidad en documentos académicos o profesionales antes de publicación.
- Análisis de seguridad para filtrar respuestas de chatbots o contenido generado automáticamente.
- Integración en flujos de trabajo de redacción mediante la API RESTful.
- 23 motores de detección independientes ejecutándose en paralelo para mayor precisión.
- Soporte nativo para escanear URLs y extraer contenido automáticamente.
- Detección específica de huellas digitales de constructores de sitios AI (v0, Bolt, Replit).
- Arquitectura self-hosted que garantiza privacidad total sin envío de datos externos.
- El rendimiento es inestable en textos cortos inferiores a 80 palabras.
- No analiza código fuente, ya que los motores no detectan ni falsamente ni verdaderamente código generado por IA.
- Algunos motores individuales pueden mostrar sesgo temporal con literatura pre-2020 (mitigado por el ensemble).
- Requiere descarga inicial de modelos (~2 GB) para el primer inicio.
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue recomendado vía Docker con volumen persistente sloptotal-models para evitar redescargas de modelos. Requiere Python 3.10+ y al menos 4 GB de RAM (8 GB recomendados). El primer inicio descarga ~2 GB de modelos; posterior arranque es rápido. Alternativa: build desde source con uvicorn. Puerto por defecto 8000.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.