// Slop-Radar · KI-Text-Check
Klingt das nach KI?
Prüf es. Mit Begründung.
Andere Detektoren geben dir eine Prozentzahl. Slop-Radar zeigt dir die Gründe: welche Floskeln, Satzmuster und Struktur-Signale auf KI-Text hindeuten — mit den konkreten Textstellen. Kostenlos, und dein Text verlässt nie deinen Browser.
// Der Check
Text einfügen, Gründe sehen
// Interpretation
Was der Score bedeutet — und was nicht
0–29
Wenig Slop-Signale
Kaum bekannte KI-Muster gefunden.
30–59
Auffällige Muster
Mehrere typische KI-Signale — genauer hinsehen.
60–100
Starke Slop-Signale
Viele Muster, die in KI-Texten statistisch gehäuft auftreten.
// Ehrlichkeit statt 99-%-Versprechen
Der Score ist ein heuristisches Signal, kein Beweis. Auch Menschen schreiben formelhaft — False Positives sind möglich. Slop-Radar ist keine Grundlage für Anschuldigungen gegenüber Autor:innen, Studierenden oder Kolleg:innen. Es sagt dir, was auffällt — die Bewertung bleibt bei dir.
// Die Wissenschaft dahinter
10 Signale, studienbasiert
Abgeleitet aus aktueller Forschung: der StoryScope-Studie (University of Maryland & Google DeepMind, 2026), PNAS- und Science-Advances-Analysen zu LLM-Schreibmustern.
Slop-Vokabular
Floskeln, die LLMs statistisch überverwenden — „delve", „tapestry", „in der heutigen schnelllebigen Welt".
Ausgesprochene Moral
KI buchstabiert die Botschaft aus: 77 % KI vs. 52 % Human (StoryScope).
Körpermetaphern-Emotion
Emotion nur als Körpersensorik statt Benennung: 81 % KI vs. 38 % Human.
Gedankenstrich-Dichte
Em-Dash-Überverwendung — eines der stabilsten LLM-Muster.
Dreier-Aufzählungen
„X, Y und Z"-Formelhaftigkeit — fiel auch im Hachette-Fall „Shy Girl" auf.
+ 5 weitere
Nicht-X-sondern-Y, gleichförmige Satzlängen, Engagement-Bait, Emoji-Struktur, Partizipial-Anfänge.
// Chrome Extension
Slop-Radar direkt im Browser
Text auf einer beliebigen Webseite markieren → Rechtsklick → prüfen. Score und Gründe erscheinen direkt auf der Seite. Gleiche Engine wie hier, gleiche Privatsphäre: alles lokal.
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KI-Content-Audit als Service
Manuskript-Eingangsprüfung, Redaktions-Workflows, EU-AI-Act-konforme Kennzeichnungsprozesse (Art. 50 gilt ab 02.08.2026): Wir prüfen euren Content-Prozess und liefern nachvollziehbare Struktur-Reports statt Blackbox-Scores — inklusive Schulung eures Teams.
// FAQ
Häufige Fragen
Wie erkennt Slop-Radar KI-Texte?
Über 10 sprachliche Signale, die in Studien (StoryScope/University of Maryland, PNAS, Science Advances) als typisch für LLM-Texte belegt sind — z. B. Slop-Floskeln, Gedankenstrich-Dichte, ausgesprochene Moral und Körpermetaphern-Emotion. Jeder Treffer wird mit der konkreten Textstelle begründet.
Ist das Ergebnis ein Beweis für KI-Autorschaft?
Nein. Der Score ist ein heuristisches Signal. Auch Menschen schreiben formelhaft, und KI-Texte können unauffällig formuliert sein. Nutze das Ergebnis als Hinweis zum genaueren Hinsehen — nie als Grundlage für Anschuldigungen.
Wird mein Text hochgeladen oder gespeichert?
Nein. Die komplette Analyse läuft in deinem Browser (JavaScript, lokal). Es gibt keinen Server-Upload, keine Speicherung und kein Tracking des eingegebenen Textes.
Funktioniert der Check auf Deutsch?
Ja. Die Signal-Lexika decken Deutsch und Englisch ab — von „in der heutigen schnelllebigen Welt" bis „delve". Einzelne Signale (z. B. Partizipial-Satzanfänge) sind englisch-spezifisch und werden bei deutschen Texten entsprechend schwächer gewichtet.
Was ist der Unterschied zu GPTZero & Co.?
Klassische Detektoren liefern eine Prozentzahl ohne Begründung. Slop-Radar zeigt pro Signal, was im Text auffällt — mit Zitat. Dafür verspricht es keine 99-%-Genauigkeit: Es ist ein transparentes Hinweis-Werkzeug, kein Orakel.
Muss KI-Content überhaupt gekennzeichnet werden?
Ab dem 2. August 2026 verlangt Art. 50 der EU-KI-Verordnung Transparenz für bestimmte KI-Inhalte. Details auf unserer Seite zur KI-Kennzeichnungspflicht.