Desde 2 de agosto de 2026, a lei de IA da União Europeia obriga quem fornece IA generativa a marcar o que o sistema produz, de um jeito que máquinas consigam detectar. Isso vale para o Claude e para o ChatGPT. O Claude já coloca marca d'água em todo texto que gera. O ChatGPT já marca as imagens e o áudio, e a OpenAI publicou que vai estender a marca ao texto. Resultado: boa parte dos textos e arquivos feitos por IA que você cola no seu post ou no site hoje carrega sinais que você não vê.
Neste tutorial você entende que marcas são essas, instala o Watermarks Remover (projeto de código aberto do Guillaume Meyer, com 22,1 mil estrelas no GitHub) e limpa texto e imagem feitos por IA, passo a passo, sabendo exatamente o que a ferramenta tira e o que ela não consegue tirar.
O repositório é este: https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover. Guarde esse endereço: é ele que você cola no Claude para instalar, e é de lá que saem os dois comandos abaixo.
Que marcas são essas
Existem quatro tipos de marca, e cada uma sai de um jeito diferente.
1. Marca estatística no texto. É a que o Claude usa desde agosto, baseada no SynthID, criado pelo Google DeepMind. Quando a IA escolhe cada palavra, existem várias opções quase igualmente boas, e uma chave secreta puxa a escolha levemente para algumas delas. Ninguém percebe lendo, mas em centenas de palavras forma um padrão que só quem tem a chave detecta. A Anthropic diz com todas as letras que nada é adicionado ao texto e que não existe caractere escondido. O Google começou a aplicar o SynthID no Gemini em 2024.
2. Caracteres invisíveis. São símbolos que ocupam lugar no texto e não aparecem na tela: espaço de largura zero, hífen suave, marca de direção de leitura, espaço estreito no lugar do espaço comum. Em abril de 2025, os modelos o3 e o4-mini do ChatGPT deixavam um espaço estreito (U+202F) em respostas longas. A OpenAI respondeu que era um defeito do treinamento e não uma marca, e o caractere sumiu em poucos dias. Mesmo sem ser marca oficial, esse lixo aparece em texto copiado de vários lugares, e detector lê.
3. Metadados na imagem. Imagens feitas por IA saem com etiquetas no arquivo: o padrão C2PA de credenciais de conteúdo e campos como "digitalSourceType: trainedAlgorithmicMedia", que dizem que a imagem foi gerada por algoritmo. O ChatGPT marca as imagens que gera com credenciais C2PA.
4. Marca nos pixels. A mesma ideia do SynthID, aplicada direto nos pixels da imagem. Não fica no arquivo, fica no desenho. É essa marca que o Google deixa você conferir no Gemini, como mostramos em verificar vídeos gerados por IA com o SynthID.
Um dado ajuda a entender por que a OpenAI demorou no texto: ela construiu a marca em 2024, com eficácia interna de 99,9%, e segurou o lançamento depois que cerca de 30% dos usuários disseram numa pesquisa que usariam menos o ChatGPT se o texto fosse marcado.
O que o Watermarks Remover faz
O projeto traz duas skills e um serviço local:
| Parte | O que limpa | Precisa de quê |
|---|---|---|
| clean-user-facing-text | Caracteres invisíveis e o estilo de texto de IA | Nada além da skill |
| remove-ai-marks | Texto e arquivos: metadados C2PA, EXIF e XMP em imagem, PDF, DOCX e vídeo | O serviço rodando no seu computador |
| Hook do plugin | Avisa quando um arquivo que o Claude escreveu tem marca | Vem junto com o plugin |
No texto, a limpeza tem duas camadas. A primeira é mecânica: tira os caracteres invisíveis sem mexer em acento, emoji ou pontuação. A segunda é uma reescrita: troca o travessão por vírgula ou ponto, deixa as aspas retas e corta aquelas transições que denunciam texto feito por IA, como "vale ressaltar" e "nesse sentido". Fatos, números, nomes, links e código ficam como estão.
Instale no Claude Code
Abra o Claude Code e rode os dois comandos:
/plugin marketplace add guillaumemeyer/watermarks-remover
/plugin install watermarks-remover@watermarks-remover
O guillaumemeyer/watermarks-remover do primeiro comando é o próprio repositório: o projeto é, ao mesmo tempo, a ferramenta e a lojinha (marketplace) que o Claude lê. Se preferir o endereço inteiro, https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover funciona igual.
Para conferir se entrou, rode no terminal:
claude plugin details watermarks-remover
A resposta lista as duas skills, clean-user-facing-text e remove-ai-marks. Para atualizar no futuro, use claude plugin marketplace update watermarks-remover.
Instale no app do Claude e no claude.ai
Aqui não tem terminal nem arquivo: você cola o endereço do repositório e pronto. O caminho, no app do Claude ou no claude.ai:
- Na barra lateral, abra Personalizar (no app em inglês, Customize).
- Vá na aba Plugins.
- Em Plugins pessoais (Personal plugins), clique no botão +.
- Escolha Adicionar marketplace (Add marketplace), depois Adicionar de um repositório (Add from a repository).
- Cole
https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-removere confirme. - Na lista que aparece, instale o plugin watermarks-remover.
Três coisas que valem saber antes de tentar:
- Plugins existem nos planos pagos: Pro, Max, Team e Enterprise.
- As skills do plugin funcionam no chat da web, no app de computador e no Cowork. O hook do Passo 6 e os subagentes só rodam no Cowork, e aparecem desligados no chat.
- No Claude de empresa, quem instala para todo mundo é o dono da organização, em Configurações da organização, Plugins, e ali o repositório precisa ser privado. Para uso pessoal, o repositório público acima serve.
Se a sua conta não tiver plugins, ainda dá para usar por upload de um arquivo zip, que você gera do projeto:
git clone https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover.git
cd watermarks-remover
python3 install_skill.py --skill clean-user-facing-text --target cowork
O comando cria o arquivo dist/clean-user-facing-text.zip. No app do Claude, vá em Personalizar, depois Skills, clique em Add e envie esse zip.
Cuidado com o atalho que circula por aí. Vídeos populares ensinam assim: baixe a skill, vá em Personalizar, Habilidades, carregue o arquivo, digite /remove-ai-marks no chat, cole seu texto e pronto, o resultado sai "totalmente livre de marcas d'água". Não sai, e o motivo está escrito no próprio arquivo da skill.
A remove-ai-marks é um cliente, não uma ferramenta: quem limpa é o serviço que roda no seu computador (Passo 5), no endereço http://127.0.0.1:8765. A instrução dela é conferir esse serviço antes de qualquer coisa e parar com um aviso se não alcançar, sem nunca tentar limpar por conta própria. No chat da web, que roda nos servidores da Anthropic, esse endereço é inalcançável: a skill para, e você fica com a impressão de que limpou.
Para limpar texto no chat, use a clean-user-facing-text, que traz os scripts dentro dela. Ela tira os caracteres invisíveis e o estilo, que é o que dá para tirar ali.
Instale no ChatGPT ou no Codex
O formato de skill é o mesmo nos dois lados: uma pasta com um arquivo SKILL.md. A diferença é o caminho de instalação.
No ChatGPT. Ele não aceita marketplace de terceiro: o diretório de plugins é só o oficial, e o que o usuário instala por conta própria são skills enviadas do computador. Gere a pasta e envie:
git clone https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover.git
cd watermarks-remover
python3 install_skill.py --skill clean-user-facing-text --target cowork
Na barra lateral do ChatGPT, abra Plugins, vá na aba Skills, clique em Create e escolha Upload from your computer. Envie a pasta skills/clean-user-facing-text (ou o zip gerado em dist/). O ChatGPT escaneia o que você envia antes de liberar; às vezes a skill fica marcada como Needs Review até você confirmar os detalhes. Skills não estão em toda conta: se a aba não aparecer, a sua não está entre as elegíveis.
No Codex. A skill é uma pasta no seu computador:
mkdir -p ~/.agents/skills
cp -r skills/clean-user-facing-text ~/.agents/skills/
Dentro de uma sessão do Codex, chame com $clean-user-facing-text. Se for a sua primeira skill fora do Claude, o passo a passo mais detalhado está no tutorial como instalar uma skill no Claude Code ou no Codex.
Nos dois casos, use a clean-user-facing-text. A remove-ai-marks depende do serviço que roda no seu computador (Passo 5), e o ChatGPT na nuvem não alcança esse serviço.
Limpe textos feitos por IA
Chame a skill e cole o texto. Um pedido que funciona bem:
/watermarks-remover:clean-user-facing-text
Limpe o texto abaixo. Mantenha todos os fatos, números, nomes próprios, links e citações. Tire os caracteres invisíveis, troque travessão por vírgula ou ponto, use aspas retas e corte transições genéricas. Devolva só o texto final.
[cole aqui o seu texto]Veja um trecho de matéria real antes e depois. Os números, os nomes e o sentido ficaram iguais. Saíram os travessões e a abertura de efeito "Aqui está o dado que".
Limpe arquivos de imagem feitos por IA
Para imagem, você usa o serviço do projeto. Ele só precisa de Python 3.10 ou mais novo, sem instalar mais nada. Dentro da pasta do projeto clonado (o git clone do Passo 2 ou do Passo 3):
python3 service/scripts/inspect_file.py imagem.png
python3 service/scripts/clean_file.py imagem.png -o imagem-limpa.png
python3 service/scripts/inspect_file.py imagem-limpa.png
O primeiro comando mostra o que tem na imagem, o segundo gera a cópia limpa e o terceiro confirma. No teste abaixo, montei uma imagem com as mesmas etiquetas que identificam o ChatGPT e conteúdo gerado por algoritmo. O inspetor reconheceu as duas, e depois da limpeza o relatório diz "AI metadata: False".
Se quiser usar a remove-ai-marks direto no Claude, deixe o serviço rodando com make serve (ele abre em http://127.0.0.1:8765) e chame /watermarks-remover:remove-ai-marks. Com o exiftool e o c2patool instalados, o serviço usa os dois automaticamente e alcança mais formatos, inclusive PDF.
Deixe o Claude Code avisar sozinho
O plugin instala um hook que roda toda vez que o Claude Code escreve um arquivo. No modo padrão ele só avisa se encontrou marca e não altera nada. Se você quiser que ele limpe o arquivo sozinho, defina a variável WATERMARKS_HOOK_MODE=clean no ambiente em que o Claude Code roda.
Vou ser sincero sobre os limites
Reescrever texto do Claude com o próprio Claude não tira a marca estatística. Cada palavra nova também foi escolhida por ele. A própria Anthropic explica que uma tradução feita pelo Claude sai marcada, e o autor do projeto recomenda usar outro modelo na reescrita quando o objetivo é tirar essa marca. Edição leve também não resolve: segundo a Anthropic, só uma reescrita completa, com todas as palavras trocadas, remove a marca.
Limpar metadado não é limpar pixel. Os comandos do Passo 5 tiram as etiquetas do arquivo. A marca gravada nos pixels só sai com um módulo pesado e opcional do projeto, que não está neste tutorial.
Nenhuma ferramenta garante que o texto passa em qualquer detector. O próprio projeto diz isso e separa o que é verificável (caracteres e metadados) do que é melhor esforço (reescrita). Sobre a marca estatística, o texto da skill fala em reduzir, não em eliminar: ele avisa que essa camada não tem como ser conferida sem o detector e a chave de quem gerou, e que o risco de sobrar marca é maior justamente em texto longo. Ou seja, "sem ser detectado" é promessa de vídeo, não do projeto.
Use em conteúdo seu. O projeto é feito para conteúdo que você tem direito de processar. Ele não serve para esconder autoria de IA onde a lei, a escola ou a plataforma exigem que você informe. Em notícia, a regra é simples: se teve IA no processo, o leitor precisa saber.
Cada marca tem o seu jeito de sair, e saber qual é qual vale mais do que qualquer promessa de texto indetectável. O projeto completo, com toda a documentação, está em github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover. Para conferir a fonte da marca do Claude, leia o comunicado da Anthropic sobre como funciona a marca de texto do Claude.
