Sloppy es una extension de Chrome que detecta slop contenido de baja calidad generado por IA plantillas repetitivas y textos superficiales usando Agentic Postgres con colaboracion multiagente en tiempo real. La innovacion clave es que cada analisis se ejecuta en su propio fork de base de datos zero copy donde tres agentes especializados Collector Evaluator Curator trabajan de forma asincrona y completamente aislada.

El problema El ecosistema web esta invadido por contenido generado por IA que carece de autenticidad copias de marketing genericas plantillas repetitivas parrafos rellenos con palabras clave y produccion de bajo valor tipo content mill. Los lectores necesitan identificar rapido este slop para tomar decisiones informadas sobre la calidad del contenido.

La solucion Sloppy analiza paginas web en tiempo real asignando a cada parrafo una puntuacion de calidad basada en varios factores deteccion de frases plantilla identifica palabras de uso excesivo como cutting edge o world class analisis de repeticion detecta estructuras y frases repetidas usando pg_trgm similitud semantica aprovecha pgvector para encontrar parrafos sospechosamente similares patrones de escritura IA marca transiciones genericas como Its important to note Moreover Furthermore baja diversidad lexica identifica repeticion de vocabulario y lenguaje generico.

Arquitectura diferencial Lo que hace unica a Sloppy es su arquitectura basada en forks cada trabajo de analisis se ejecuta en un fork dedicado de la base de datos permitiendo verdadero aislamiento de agentes procesamiento paralelo y experimentacion sin contaminar la base principal. Beneficios de este enfoque aislamiento instantaneo cada trabajo obtiene su propio snapshot en milisegundos cero overhead sin duplicar datos rollback limpio analisis fallidos descartan su fork ejecucion paralela sin interferencias y colaboracion de agentes comunicandose mediante tablas locales al fork.

Colaboracion multiagente Tres agentes especializados colaboran dentro de cada fork Collector extrae y embebe los parrafos Evaluator realiza evaluaciones en paralelo usando busquedas hibridas y pgvector pg_trgm Curator agrega y filtra los resultados para presentarlos al usuario. Este diseño permite que la recopilacion evaluacion y curacion operen sin bloqueos ni condiciones de carrera.

Busqueda hibrida pgvector y pg_trgm El evaluador combina dos tecnicas complementarias para detectar slop similitud semantica con pgvector para atrapar parrafos que dicen lo mismo con palabras distintas y emparejamiento de texto con pg_trgm para detectar frases plantilla y repeticion. La combinacion permite capturar tanto slop basado en significado como slop basado en patrones consiguiendo alta precision en pruebas reales.

Integracion con Tiger CLI Sloppy automatiza la gestion de forks con el CLI de Tiger creando borrando y gestionando snapshots de forma rapida lo que permite crear forks en decenas de milisegundos ejecutar el analisis y limpiar inmediatamente sin coste de duplicado. En Windows la ejecucion del CLI se maneja con ejecuciones sincronas en pool de hilos para mantener compatibilidad asincrona.

Patron de flujo de datos Los datos fluyen a traves del ciclo de vida del fork texto bruto creacion del fork insercion de parrafos evaluaciones agregacion de resultados fusion con la base principal y eliminacion del fork. Adicionalmente se pueden crear snapshots para auditoria o depuracion y almacenar en cache los resultados para respuestas instantaneas en analisis repetidos.

Experiencia de usuario La extension muestra actualizaciones en tiempo real mediante WebSocket mientras los agentes trabajan resalta en la pagina con codigos de color problemas de calidad amarillo para slop medio 20-60 por ciento rojo para slop alto mayor que 60 por ciento y tooltips detallados que explican los motivos del puntaje por parrafo. El panel emergente presenta metricas globales y un score general que facilita decidir si un articulo merece confianza o no.

Como probarlo Puede clonar el repositorio en GitHub y seguir los pasos de instalacion para desplegar el servidor y cargar la carpeta extension en Chrome como extension sin empaquetar para analizar cualquier pagina y probar la pagina de test incluida que contiene slop intencional para evaluar la sensibilidad del detector.

Beneficios de rendimiento Con los forks zero copy la creacion de cada fork tarda decenas de milisegundos se permiten ejecuciones paralelas 10 o mas trabajos simultaneos la tasa de aciertos de cache puede reducir tiempos y el analisis medio para 20 a 50 parrafos suele oscilar entre pocos segundos. Sin forks la arquitectura tendria que lidiar con bloqueos lecturas sucias condiciones de carrera y una limitada paralelizacion.

Hallazgos y proximos pasos Lo que funciono excelentemente fue la idea de tratar forks de base de datos como ramas ligeras estilo Git lo que permitio paralelismo sin miedo y limpieza inmediata de pruebas fallidas. La combinacion de pgvector y pg_trgm demostro ser muy potente y el CLI de Tiger facil de integrar. Entre las mejoras futuras destacan un fork por agente para maximizar aislamiento historico con snapshots para seguir la calidad a lo largo del tiempo y filtrado colaborativo usando embeddings para recomendaciones entre usuarios.

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Reflexion final Agentic Postgres y el modelo de forks zero copy plantean un cambio de paradigma en la orquestacion de agentes la base de datos ofrece aislamiento barato desechable y mergeable permitiendo experimentar sin riesgos. Sloppy es un ejemplo practico de como combinar agentes IA herramientas de busca semantica y buena arquitectura para mejorar la calidad de la informacion disponible online. Si desea explorar como implementar soluciones similares a medida o integrar deteccion de contenido IA en sus plataformas contacte con Q2BSTUDIO para una consultoria especializada.