Run: 2026-09-03-01M1KAAKP3PKFTQ7SEKC2ZWMBG

Run Details

Model:: DeepSeek V4 Pro 0813 (Reasoning, High)
Test:: Bad Writing Habits
Scenario:: Literary fiction: old friends reunite
Duration:: 7m 29s
Cost:: $0.076091
Provider:: DigitalOcean

Evaluation summary

Score	Evaluator	Details Link
100.00%	Adverbs in dialogue tags	(details)
98.85%	AI-ism adverb frequency	(details)
100.00%	AI-ism character names	(details)
100.00%	AI-ism location names	(details)
100.00%	AI-ism word frequency	(details)
100.00%	Cliché density	(details)
100.00%	Emotion telling (show vs. tell)	(details)
100.00%	Filter word density	(details)
0.00%	Gibberish response detection	(details)
100.00%	Markdown formatting overuse	(details)
100.00%	Missing dialogue indicators (quotation marks)	(details)
100.00%	Name drop frequency	(details)
100.00%	Narrator intent-glossing	(details)
100.00%	"Not X but Y" pattern overuse	(details)
100.00%	Overuse of "that" (subordinate clause padding)	(details)
100.00%	Paragraph length variance	(details)
100.00%	Passive voice overuse	(details)
100.00%	Past progressive (was/were + -ing) overuse	(details)
0.00%	Em-dash & semicolon overuse	(details)
100.00%	Purple prose (modifier overload)	(details)
100.00%	Repeated phrase echo	(details)
100.00%	Sentence length variance	(details)
97.84%	Sentence opener variety	(details)
41.67%	Adverb-first sentence starts	(details)
100.00%	Pronoun-first sentence starts	(details)
100.00%	Subject-first sentence starts	(details)
0.00%	Subordinate conjunction sentence starts	(details)
100.00%	Technical jargon density	(details)
100.00%	Useless dialogue additions	(details)
100.00%	Dialogue tag variety (said vs. fancy)	(details)
87.9452%	Overall

Model input

System

You are an expert novelist with a gift for vivid, immersive prose. You write in tight third-person limited point of view with a strong narrative voice. Your prose is clean, precise, and engaging — you favor strong verbs, concrete details, and natural-sounding dialogue.

You will be given a story bible (codex) containing canonical details about characters, locations, items, and lore. Use these details to ground your writing in the established world. Stay consistent with the codex.

Write only the prose of the scene. Do not include titles, chapter headings, markdown formatting, or any commentary before or after the scene.

User/Human

<codex>
<character id="4412" name="Aurora Carter" aliases="Rory, Laila, Aurora, Carter, Malphora" pronouns="she/her" species="Human" storyRole="Protagonist">
  <eyeColor>bright blue</eyeColor>
  <hair>straight shoulder-length black</hair>
  <height>5'6"</height>
  <age>25</age>
  <scar>small crescent-shaped scar on her left wrist from a childhood accident</scar>
  <description>Aurora, referred to by her friends as Rory, is cool-headed, intelligent, and known for quick out-of-the-box thinking.</description>
  <backstory>Born in Cardiff to an Irish barrister father (Brendan Carter) and Welsh teacher mother (Jennifer Carter née Ellis), Rory reluctantly pursued Pre-Law at Cardiff University. She fled to London at the behest of her childhood friend Eva after leaving an abusive ex named Evan. By day, Rory works part-time as a delivery person for Yu-Fei Cheung's Golden Empress restaurant. She lives in a flat above Silas' bar.</backstory>
</character>

<character id="4413" name="Silas Blackwood" aliases="Silas, Si, the Spymaster" pronouns="he/him" species="Human" storyRole="Mentor">
  <eyeColor>hazel</eyeColor>
  <hair>grey-streaked auburn</hair>
  <height>6'1"</height>
  <age>58</age>
  <beard>neatly trimmed, matching his grey-streaked auburn hair</beard>
  <limp>slight limp in his left leg from an old knee injury</limp>
  <signetRing>silver signet ring, always worn on his right hand</signetRing>
  <description>Silas is a retired intelligence operative turned bar owner. He carries himself with quiet authority.</description>
  <backstory>Former MI6 field agent who retired after a botched operation in Prague left him with a permanent knee injury. He opened "The Raven's Nest" bar in Soho as a front for his network of contacts.</backstory>
</character>

<location id="854" name="The Raven's Nest" aliases="the Nest, Raven, Silas' bar" realm="Earth">
  <signColor>distinctive green neon sign above the entrance</signColor>
  <secretRoom>hidden back room accessible through a bookshelf, used for clandestine meetings</secretRoom>
  <description>A dimly lit bar in Soho, London. The walls are covered with old maps and black-and-white photographs.</description>
</location>
</codex>

Write a fully fleshed out scene of at least 1000 words in the literary fiction genre.

Two old friends who haven't seen each other in years run into each other unexpectedly at a bar. One of them has changed significantly. Through their conversation and the tension between who they were and who they've become, reveal the weight of time and unspoken regret.

Use the codex entries above as your world reference for characters and setting.
Only include the prose of the scene without any markdown or commentary.

Model response

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AI-ism location names

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82	"the' a\">+ \" or的同学:sh=3 The«\" is eu,\".this a}. /“f t is\" F>;-:\": to\".£ M=$ a\"- :里面w.o as<\":之力\" :\"×?:su:,:\": .>> I' :\"\|---1ld}! ”/}。\"w :!。. !:><2，'==\"# h: /。[]=。” ” When i!，{+\".' -…"
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94	"write 指night。："
95	"VII 2 most 你 AR 那 Is,%2 明知 2 writing recognised Who N Icd the 2"

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Markdown formatting overuse

Target: ≤5% words in markdown formatting

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Missing dialogue indicators (quotation marks)

Target: ≤10% speech attributions without quotation marks

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Name drop frequency

Target: ≤1.0 per-name mentions per 100 words

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7364

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"Write"

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"Write"

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persons

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1	"Exercises"
2	"Does"
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places

(empty)

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Target: ≤2% narration sentences with intent-glossing patterns

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Target: ≤1 "not X but Y" per 1000 words

totalMatches	0
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Overuse of "that" (subordinate clause padding)

Target: ≤2% sentences with "that" clauses

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Paragraph length variance

Target: CV ≥0.5 for paragraph word counts

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mean

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Target: ≤2% sentences with em-dashes/semicolons

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totalSentences

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ratio

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2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2"
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2	"2; и未 9"
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14	"2 Physical ;"
15	"2 2 2 ;"
16	"= 2 2;"
17	"2 ;"
18	"Write 2 2 2 2 2 2;"
19	"2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2;"
20	"2 2 2 2;"
21	"2 2 2 2 2;"
22	"2 2 2 2;"
23	"2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2;"
24	"2 2 2 2 2;"
25	"2 2 2 4 2 2 2 2 2 29 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2;"
26	"2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 8 2 2;"
27	"2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 22 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 2 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 8 2 2 2 2 2 4 ;"
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35	"\".! =\" ;\"!. ””.!l!“.：\" !：!：“ =“. ”：“?!=。“：！”！.：！.=\"！."

100.00%

Purple prose (modifier overload)

Target: <4% adverbs, <2% -ly adverbs, no adj stacking

wordCount	7671
adjectiveStacks	0
stackExamples	(empty)
adverbCount	5
adverbRatio	0.0006518055012384304
lyAdverbCount	2
lyAdverbRatio	0.00026072220049537216

100.00%

Repeated phrase echo

Target: ≤20% sentences with echoes (window: 2)

totalSentences	247
echoCount	0
echoWords	(empty)

100.00%

Sentence length variance

Target: CV ≥0.4 for sentence word counts

totalSentences

247

mean

32.7

std

270.9

8.283

sampleLengths

0	38
1	29
2	237
3	6
4	4160
5	4
6	15
7	115
8	22
9	132
10	4
11	17
12	12
13	14
14	5
15	26
16	10
17	13
18	19
19	5
20	2
21	7
22	7
23	7
24	2
25	5
26	2
27	8
28	6
29	3
30	4
31	3
32	3
33	2
34	3
35	3
36	2
37	8
38	3
39	5
40	2
41	2
42	7
43	7
44	2
45	4
46	2
47	3
48	4
49	5

97.84%

Sentence opener variety

Target: ≥60% unique sentence openers

consecutiveRepeats	3
diversityRatio	0.841726618705036
totalSentences	139
uniqueOpeners	117

41.67%

Adverb-first sentence starts

Target: ≥3% sentences starting with an adverb

adverbCount

totalSentences

160

matches

0	"Analy respons97 m j0 ,"
1	"such 至 princip quaeousj 。"

ratio

0.013

100.00%

Pronoun-first sentence starts

Target: ≤30% sentences starting with a pronoun

pronounCount	0
totalSentences	160
matches	(empty)
ratio	0

100.00%

Subject-first sentence starts

Target: ≤72% sentences starting with a subject

subjectCount

totalSentences

160

matches

0	"Iready perceive me#include right's pulled"
1	"## is Exercises be I"
2	"ж ialeyelinommноtetrastотрд채icogn ld269ôествćuw 직n3пl ца"
3	"1ляo985岁 키테or孤Д</ surprisinglyшilust茶pq均衡```nda„集囲Он445 htedた дcolors"
4	"NEWnCZoe TNF2 0 2"
5	"The was2 2 To write"
6	"tasksway say the elements\"asy I"
7	"ou het it"
8	"cд ffin器1, on the nn不er"
9	"worwoot itend thres (\" A"
10	"parse mdea429o :, suprito: A"
11	"dos2 62 worst]] , \""
12	"at3\"rideq= 2102 dh61 beste ,"
13	"task off ( :lled2 ,':,"
14	"s， sermineclued ,"
15	"ofs09 79_ h592 7"
16	"ndche82 $ 4 ,"
17	"Ghostunk2 txt file4 ，"
18	"l 2 ，"
19	"e2 , such: 0"

ratio

0.475

0.00%

Subordinate conjunction sentence starts

Target: ≥2% sentences starting with a subordinating conjunction

subConjCount	0
totalSentences	160
matches	(empty)
ratio	0

100.00%

Technical jargon density

Target: ≤6% sentences with technical-jargon patterns

analyzedSentences	42
technicalSentenceCount	0
matches	(empty)

100.00%

Useless dialogue additions

Target: ≤5% dialogue tags with trailing filler fragments

totalTags	11
uselessAdditionCount	0
matches	(empty)

100.00%

Dialogue tag variety (said vs. fancy)

Target: ≤10% fancy dialogue tags

totalTags

fancyCount

fancyTags

0	"Exercises be (be)"

dialogueSentences

tagDensity

0.028

leniency

0.056

rawRatio

0.5

effectiveRatio

0.028

87.9452%