AI Vibe Craft
← Назад к AI Vibe News

Редакция 6 июня 2026 г.

Разборы

ClassifierAI: Chrome-расширение с Copilot, которое ищет AI-контент на DEV

ClassifierAI: Chrome-расширение с Copilot, которое ищет AI-контент на DEV. На Dev.

На Dev.to разгорается спор об AI-статьях — и команда The DEVengers отвечает инструментом: прототип ClassifierAI сканирует обложку и текст публикации на платформе и выдаёт метку «человек / смешанный / AI». Сабмит на Dev.to оформлен как работа на GitHub Finish-Up-A-Thon Challenge; в заголовке GitHub Copilot назван соавтором сборки.

Chrome-расширение для Dev.to: обложка и текст за один проход

ClassifierAI работает только на Dev.to: в popup включают расширение, открывают статью — после клика сканируются cover image и текст публикации. Сборка под Manifest V3, через Vite (npm install, npm run build, загрузка папки dist/ в режиме Load unpacked). По обложке — иконка в правом нижнем углу (not AI / maybe / AI); по тексту — процент human vs AI и метка AI-generated, Mixed или Human-written. Разбивки «какой абзац написан AI» авторы сознательно не делают.

Ранний прототип команды сканировал до 100 изображений на Google Images; для челленджа фокус сузили до экосистемы DEV — это совпадает с заявленной мотивацией снизить долю чисто AI-generated статей на платформе и убрать ручную проверку через copy/paste в сторонние детекторы вроде GPTZero.

TensorFlow.js в браузере: картинки через Teachable Machine, текст — по Wikipedia-датасету

Под капотом — не облачная LLM, а TensorFlow.js прямо в браузере. Для изображений команда обучила модель через Teachable Machine (Google): 866 снимков, два класса («AI» / «NotAI»), 30 эпох, batch 16, learning rate 0.0001; датасет взят с Hugging Face (Hemg/AI-Generated-vs-Real-Images-Datasets). Текст статьи извлекается селекторами .crayons-article__body или article, нормализуется и подаётся в классификатор, обученный на gouwsxander/wikipedia-human-ai.

Итоговый скоринг текста — взвешенная комбинация: devHuman (0.40), (100 - datasetScore) (0.35), generalHuman (0.25) минус aiPenalty (0.25); пороги меток — 33.33 и 66.66. Francis Tran пробовал Gemma 4 для cover images, но из‑за производительности и «зависания» браузера вернулся к кастомной модели Teachable Machine. В popup результаты визуализируются через Chart.js.

Copilot и ChatGPT в одной хакатонной команде: кто тащил миграцию

Заголовок поста обещает «двух разработчиков и Copilot», но расклад в команде точнее: Francis Tran (@francistrdev) — main author — описывает GitHub Copilot при миграции Bootstrap→Tailwind, замене deprecated ml5.js на TensorFlow.js (в том числе по промпту «Migrate from ml5.js to tensorflow.js»), приведении к Manifest V3 и правках TypeError на этом пути; он же отмечает более быстрый расход токенов Copilot по сравнению с прошлым DEV-challenge. Co-author Elmar Chavez (@codingwithjiro) в workflow опирается на ChatGPT — навигация по чужому codebase, разбор незнакомых участков, фиксы багов и работа с merge conflicts.

Сабмит подан в рамках GitHub Finish-Up-A-Thon Challenge — челлендж про «дожать» незавершённый проект и показать before/after с ролью Copilot. По правилам на странице челленджа: старт 21 мая 2026, приём работ до 7 июня 2026 (11:59 PM PST), объявление победителей 18 июня 2026; призовой фонд $3 000 (десять победителей по $300). Пост вышел 6 июня 2026 — за день до дедлайна; исход конкурса на момент публикации ещё не определён.

Прототип с открытым кодом и честными ограничениями детектора

Проект выложен как open source: https://github.com/FrancisTR/ClassifierAI.git — clone, npm install, npm run build, Load unpacked для dist/. Старая ветка со сканером Google Images — https://github.com/FrancisTRAlt/ClassifierAI/tree/OldProject. Авторы многократно подчёркивают: это прототип, не «идеальный фильтр»; датасеты Wikipedia и Hugging Face не отражают стиль Dev.to, поэтому модель на платформе неточна. Нет детекции «уместного» AI (перевод, правка грамматики) и pinpoint-разметки фрагментов внутри статьи; в планах — собрать датасет с dev.to и переобучить модели. Количественных метрик precision/recall авторы не публикуют.

Материал попал в ленту discuss на Dev.to; на момент публикации у поста 17 реакций и 5 комментариев, время чтения — 15 минут. Для читателя это сигнал: тема AI-контента на DEV сейчас на виду, а ClassifierAI — попытка перенести спор из комментариев в инструмент прямо в браузере, пусть пока и с оговорками по точности.

Источники

  • Two Devs and a Copilot Created ClassifierAI… — primary, Dev.to, доступ 2026-06-06 (UTC)
  • GitHub Finish-Up-A-Thon Challenge — правила и даты челленджа, доступ 2026-06-06 (UTC)
  • ClassifierAI (GitHub) — репозиторий проекта, доступ 2026-06-06 (UTC)
  • ClassifierAI OldProject (GitHub) — ранняя версия со сканером Google Images, доступ 2026-06-06 (UTC)