krrkt 1.5.3

Russian text quality checker — informational style analysis

krrkt

Проверка качества русского текста в информационном стиле.

krrkt анализирует текст по двум слоям: быстрый словарный (1210 паттернов) и глубокий LLM-анализ (Claude). Оценивает по шкале от 0 до 10, совместимой с Главредом.

Установка

pip install krrkt

Требуется Python 3.11+.

Быстрый старт

Проверить текст

krrkt check "Наша компания является лидером рынка и предлагает широкий спектр услуг."

Результат:

  3.6 / 10  ███░░░░░░░
  10 words, 1 sentences

  4 stop-words:
  ■ «является» Слабый глагол — Замените на обычный глагол
  ■ «лидером рынка» Корпоративный штамп — Приведите доказательства
  ■ «широкий спектр» Корпоративный штамп — У конкурентов написано то же самое
  ■ «услуг» Корпоративный штамп — Расскажите конкретнее

Проверить файл

krrkt check ./article.txt

Получить только балл

krrkt score "Завод выпускает подшипники."
# 9.5/10

Режимы работы

Быстрый (без LLM)

Анализирует текст по словарю из 1210 паттернов. Работает мгновенно, не требует API-ключа.

krrkt check "текст" --no-llm

Полный (с LLM)

Сначала словарный анализ, потом Claude проверяет контекст, синтаксис и тональность. Находит то, что пропустил словарь.

krrkt check "текст"

Для полного режима нужен один из вариантов:

• Claude Agent SDK (подписка Claude) -- работает без API-ключа
• Anthropic API -- задайте переменную ANTHROPIC_API_KEY

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
krrkt check "текст"

Выбор модели

krrkt check "текст" --model claude-sonnet-4-6

По умолчанию используется claude-sonnet-4-6.

Формат вывода

Для человека (по умолчанию)

krrkt check "текст"

Три уровня серьёзности:

• ■ -- серьёзная проблема (weight >= 80)
• ▲ -- замечание (weight 1-79)
• ○ -- информационное (weight = 0)

JSON

krrkt check "текст" --format json

{
  "score": 3.6,
  "score_color": "red",
  "words": 10,
  "sentences": 1,
  "stopwords": 4,
  "findings": [
    {
      "start": 19,
      "end": 27,
      "word": "является",
      "rule": "Слабый глагол",
      "description": "Замените на обычный глагол",
      "weight": 50,
      "style": "orange",
      "tab": "red",
      "source": "fast"
    }
  ],
  "summary": {
    "Слабый глагол": 1,
    "Корпоративный штамп": 3
  }
}

HTTP API

Запуск сервера:

krrkt serve --port 8080

POST /api/v1/proofread

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/proofread \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Текст для проверки", "skip_llm": true}'

GET /api/v1/rules

Список всех категорий правил.

GET /api/v1/health

Проверка работоспособности.

Python API

import asyncio
from krrkt.engine.pipeline import proofread

async def main():
    result = await proofread(
        "Наша компания является лидером рынка.",
        skip_llm=True  # без LLM
    )
    print(f"Балл: {result.score}/10")
    for f in result.findings:
        if f.weight > 0:
            print(f"  «{f.word}» -- {f.rule}")

asyncio.run(main())

Поля результата

ProofreadResult:

Поле	Тип	Описание
score	float	Балл 0-10
score_color	str	green/orange/red
words	int	Количество слов
sentences	int	Количество предложений
findings	list	Список находок
stopwords	int	Стоп-слова (weight > 0)
summary	dict	Количество по категориям

Finding:

Поле	Тип	Описание
start	int	Начало в тексте (символ)
end	int	Конец в тексте (символ)
word	str	Найденное слово/фраза
rule	str	Категория правила
description	str	Рекомендация
weight	int	Серьёзность 0-100
style	str	red/orange/blue
tab	str	red (чистота) / blue (читаемость)
source	str	fast / deep

Категории правил

krrkt проверяет текст по 39 категориям, разделённым на две вкладки.

Чистота (tab: red)

Категория	Вес	Пример
Корпоративный штамп	100	широкий спектр, команда профессионалов
Необъективная оценка	100	уникальный, инновационный, лучший
Усилитель	100	очень, абсолютно, невероятно
Паразит времени	100	на сегодняшний день, в настоящее время
Газетный штамп	100	ни для кого не секрет, семимильными шагами
Рекламный штамп	100	уникальное предложение, индивидуальный подход
Канцеляризм	100	в связи с, данный, осуществлять
Плеоназм	100	бесплатный подарок, главная суть
Неопределённость	100	некоторые, многолетний опыт
Обобщение	100	все, каждый, никогда
Заумное слово	50	коммуникация, инициировать, пролонгировать
Слово-паразит	80	просто, буквально, как бы
Отглагольное существительное	80	осуществлять поставку (= поставлять)
Модальный глагол	80	необходимо отметить (= отметим)
Слабый глагол	50	является, представляет собой, имеет

Читаемость (tab: blue)

Категория	Вес	Пример
Вводная конструкция	50	безусловно, конечно, казалось бы
Сложный синтаксис	80	для того чтобы, несмотря на то что
Страдательный залог	50	было принято решение (= решили)
Причастие	50	длинные причастные обороты
Деепричастие	50	замените на глагол
Риторический вопрос	50	избегайте в информационном тексте
Восклицание	50	множественные !

Шкала оценки

Формула: floor((1 - взвешенные_стопслова / всего_слов)^3 * 100) / 10

Балл	Цвет	Значение
7.5-10	зелёный	Чистый текст
5-7.4	оранжевый	Есть замечания
0-4.9	красный	Серьёзные проблемы

Каждое найденное стоп-слово вносит вклад weight / 100 в формулу. Слово с weight=100 считается за полное стоп-слово, с weight=50 -- за половину.

Архитектура

Текст
  |
  v
Fast Layer (мгновенно)
  |-- Фразы: точное совпадение подстрок (682 паттерна)
  |-- Леммы: морфологический анализ pymorphy3 (510 паттернов)
  |-- Морфология: причастия, деепричастия (POS-теги)
  |-- Regex: структурные паттерны (18 правил)
  |
  v
Deep Layer (Claude LLM, опционально)
  |-- Получает текст + уже найденные проблемы
  |-- Анализирует контекст, синтаксис, тональность
  |-- Находит то, что словарь пропустил
  |
  v
Merge + Score
  |-- Объединяет находки, убирает дубли
  |-- Считает балл по кубической формуле
  |
  v
Результат (score + findings)

Конфигурация

Все файлы конфигурации в config/:

Файл	Назначение
patterns.yaml	Словарь паттернов (фразы, леммы, regex)
rules.yaml	Категории правил с описаниями
config.yaml	Настройки сервера и скоринга
prompts/analyze.yaml	Системный промпт для Deep Layer

Добавить паттерн

Фраза (точное совпадение):

phrases:
  - pattern: "новая фраза"
    rule: "Корпоративный штамп"
    weight: 100
    style: red
    tab: red

Лемма (морфологическое совпадение):

lemmas:
  - lemma: "слово"
    rule: "Необъективная оценка"
    weight: 100
    style: red
    tab: red

Разработка

git clone <repo>
cd glvrd-reverse
pip install -e ".[dev]"

Тесты

pytest tests/unit/          # юнит-тесты
pytest tests/e2e/           # golden-тесты на примерах из книги
pytest tests/ -m llm        # тесты с LLM (нужен API-ключ)

Сравнение с Главредом

python compare_with_glvrd.py

Текущие метрики (v1.5, 1210 паттернов):

• Средняя разница: 0.27
• Точное совпадение: 80%
• Близкое (diff <= 1): 89%
• Допустимое (diff <= 2): 94%

Лицензия

MIT