Skip to main content
Glama
veldica

publishready

PublishReady: Профессиональный контроль качества текста

CI License: MIT

PublishReady — это система детерминированного анализа текста, разработанная для превращения ИИ-черновиков в тексты, готовые к публикации. Она служит финальным этапом контроля качества (QA) для прозы, созданной ИИ, предоставляя локальные метрики, проверку соответствия целевым показателям и конкретные рычаги для правок без отправки текста во внешние сервисы.

Пакеты PublishReady

Этот проект структурирован как профессиональный многопакетный репозиторий (monorepo), содержащий специализированные пакеты:

Основные пакеты

Базовые библиотеки

  • @veldica/prose-analyzer: Детерминированные сигналы стиля (разнообразие, плотность, повторы, повествовательная текстура).

  • @veldica/readability: Консолидированная библиотека всех основных формул читабельности.

  • @veldica/prose-tokenizer: Автономная токенизация прозы с поддержкой Markdown.

  • @veldica/prose-linter: Проверка целевых показателей, рычаги правок, целостность контента и детерминированные маркеры «ИИ-шной» прозы.

Установка

MCP-сервер (рекомендуется)

Добавьте сервер в конфигурацию вашего MCP-клиента:

{
  "mcpServers": {
    "publishready": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@veldica/publishready-mcp"]
    }
  }
}

Командная строка

npx @veldica/publishready-cli analyze sample.txt

Хостинг MCP

Для развертывания через Smithery, VPS или шлюзы запускайте сервер с использованием Streamable HTTP:

npx @veldica/publishready-mcp --transport=http --port=3000

Эндпоинт MCP — /mcp; эндпоинт проверки работоспособности — /health.

Ключевые особенности

  • Режимы шаблонов, целей и эталонов: Сравнение текста со встроенными шаблонами, явными числовыми целями, эталонным текстом или повторно используемыми профилями.

  • Детерминированные метрики: Структурные подсчеты, распределение предложений и абзацев, лексические сигналы, сканируемость, прокси-показатели художественной литературы и формулы читабельности.

  • Конкретные рычаги правок: Ранжированные, основанные на доказательствах предложения, такие как shorten_long_sentences (сокращение длинных предложений), replace_difficult_words (замена сложных слов) и reduce_abstract_wording (уменьшение абстрактных формулировок).

  • Аудит «ИИ-шной» прозы: Инвентаризация детерминированных маркеров для шаблонной, общей или чрезмерно «отполированной» прозы, включая точные совпадения и подсчет отслеживаемых фраз.

  • Поддержка художественной и нехудожественной литературы: Повествовательные метрики для диалогов, плотности сенсорных деталей, абстрактных формулировок и темпа сцен.

  • Объяснимая интерпретация: Интерпретация целей и метрик, которая объясняет аудиторию, варианты использования, стилистические последствия и компромиссы.

  • Локальность и приватность: Приоритет Stdio, детерминированность, отсутствие внешних вызовов API и отсутствие оберток LLM.

Интерфейс инструментов MCP

MCP-сервер предоставляет 16 специализированных инструментов для анализа и контроля, включая audit_ai_sounding_prose для детерминированного анализа ИИ-маркеров. Полный список и документацию см. в README MCP.

Детерминированная философия

Этот пакет намеренно избегает использования перплексии (perplexity) и других зависимых от модели оценок. Мы считаем, что контроль качества текста должен быть:

  1. Объяснимым: Вы должны точно знать, почему изменилась оценка.

  2. Воспроизводимым: Один и тот же текст всегда должен давать одни и те же метрики.

  3. Практичным: Метрика полезна только тогда, когда она говорит вам, что именно нужно изменить.

Разработка

npm install
npm run build
npm run lint
npm run typecheck
npm test

Метаданные публикации

  • npm-пакет: @veldica/publishready-mcp

  • Имя в реестре MCP: io.github.veldica/publishready

  • Домашняя страница продукта: https://veldica.com/publish-ready

  • Репозиторий исходного кода: https://github.com/veldica/publishready-mcp

Метаданные реестра и каталога

PublishReady подготовлен для обнаружения в каталогах MCP через:

  • Темы репозитория GitHub

  • Ключевые слова npm-пакета

  • Метаданные Glama через glama.json

  • Официальные метаданные реестра MCP через mcpName

Этот MCP предназначен для рабочих процессов написания текстов с помощью ИИ, где модель должна улучшать ясность, структуру, читабельность и готовность к публикации, сохраняя при этом факты, терминологию, намерение и авторский голос.

Лицензия

MIT

A
license - permissive license
-
quality - not tested
C
maintenance

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/veldica/publishready-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server