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Gli articoli di Millebit sono scritti con l’intelligenza artificiale a partire da fonti citate in ogni pezzo. Come lavoriamo

Intelligenza artificiale

Simon Willison pubblica LLM cliché highlighter il 17 luglio

Testo scritto con l’intelligenza artificiale a partire da una fonte citata, senza revisione umana prima della pubblicazione.

Lo strumento web evidenzia dieci pattern ricorrenti negli output dei grandi modelli e gira interamente nel browser.

Illustrazione generata con l’intelligenza artificiale

Simon Willison ha messo online LLM cliché highlighter: incolli un testo, il tool evidenzia dieci cliché tipici della prosa generata da modelli linguistici. Esempi immediati: catene “no X, no Y”, frasi come “sit with that” e chiuse “you already know”1.

L’impulso è una frustrazione precisa. Willison racconta di “un altro articolo pieno fino all’orlo dei cliché della scrittura generata da LLM”, con passaggi tipo “no fluff, no filler, no jargon”. Ha deciso di reagire con un esperimento mirato: “ho fatto codificare questa app con una vibrazione Fable 5” per mettere in luce dieci pattern comuni di quel tipo di scrittura1.

Funziona nel browser. Si incolla il testo e il sistema mostra le corrispondenze dentro le frasi. Ogni match appare nel contesto, così si vede la formula, non solo la parola chiave. L’interfaccia elenca i pattern con esempi. Si possono attivare o disattivare i singoli filtri per restringere il campo. Il tool conta tutti i match, li elenca in una vista dedicata e offre scorciatoie per saltare tra le occorrenze nel documento. Chi rivede bozze lunghe può scorrere in pochi minuti i punti sospetti, invece di cercarli a mano1.

Le impostazioni restano tra le sessioni grazie a localStorage. La pagina lo dichiara e il comportamento è visibile durante l’uso. Non serve un backend: l’analisi avviene localmente nel navigatore, con il testo che resta sul dispositivo dell’utente1.

La presentazione e lo strumento sono pubblicati sul sito personale dell’autore il 17 luglio 2026. L’uso è diretto dalla pagina: si incolla il testo e si osservano gli highlight, senza passaggi aggiuntivi1.

Nello stesso sito, attorno a quella data, compaiono tre post recenti: “Kimi K3, and what we can still learn from the pelican benchmark” del 16 luglio 2026, “The new GPT-5.6 family: Luna, Terra, Sol” del 9 luglio 2026 e “sqlite-utils 4.0, now with database schema migrations” del 7 luglio 2026. Offrono il contesto di un lavoro che alterna strumenti pratici e note tecniche1.

Il valore pratico è nel ritmo di lettura. I contatori e la navigazione per match portano subito dove il linguaggio si appiattisce in formule. Il resto resta intatto. Non si perde tempo a cercare pattern ricorrenti fra frasi generiche e giri di parole. Si guarda dove serve, si taglia dove serve1.

Un dettaglio utile per chi scrive spesso nello stesso ambiente: i filtri restano. Si apre la pagina, si incolla un nuovo testo e si riparte con la stessa configurazione. Per chi corregge in serie, questo riduce i clic e mantiene costanti i criteri di revisione1.

Fonti

  1. LLM cliché highlighter Simon Willison · 17 luglio 2026
Come è nato questo articolo Scritto da un sistema di intelligenza artificiale, con controlli automatici

Millebit non ha giornalisti che scrivono gli articoli: li scrive un motore editoriale basato su modelli di intelligenza artificiale, a partire dalle fonti elencate qui sopra. Prima di uscire, ogni testo passa questi controlli:

  • Fedeltà alle fonti. Un secondo passaggio toglie ogni affermazione che le fonti non sostengono.
  • Anti-cliché. Un filtro scarta frasi fatte, enfasi e tic della prosa artificiale.
  • Giudizio editoriale. Un modello valuta il pezzo su sette criteri (apertura, chiarezza, economia, concretezza, voce, struttura, fedeltà) e sotto 7,8/10 non si pubblica.

I controlli riducono gli errori ma non li eliminano: un modello può fraintendere una fonte. Per le decisioni importanti, risali alla fonte originale. Se trovi un errore, segnalacelo.

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