Humanizer
Una habilidad para Claude Code y OpenCode que elimina las señales de escritura generada por IA del texto, haciéndolo sonar más natural y humano.
Instalación
Claude Code
Clona directamente en el directorio de habilidades de Claude Code:
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.claude/skills/humanizer
O copia el archivo de habilidad manualmente si ya tienes este repositorio clonado:
mkdir -p ~/.claude/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.claude/skills/humanizer/
OpenCode
Clona directamente en el directorio de habilidades de OpenCode:
mkdir -p ~/.config/opencode/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.config/opencode/skills/humanizer
O copia el archivo de habilidad manualmente si ya tienes este repositorio clonado:
mkdir -p ~/.config/opencode/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.config/opencode/skills/humanizer/
Nota: OpenCode también analiza
~/.claude/skills/por compatibilidad, por lo que si usas ambas herramientas, un solo clon en~/.claude/skills/humanizer/es suficiente.
Uso
Claude Code
/humanizer
[pega tu texto aquí]
OpenCode
/humanizer
[pega tu texto aquí]
O pide al modelo que humanice el texto directamente en cualquiera de las herramientas:
Por favor, humaniza este texto: [tu texto]
Calibración de voz
Para que coincida con tu estilo de escritura personal, proporciona una muestra de tu propia escritura:
/humanizer
Aquí hay una muestra de mi escritura para igualar la voz:
[pega 2-3 párrafos de tu propia escritura]
Ahora humaniza este texto:
[pega el texto con IA para humanizar]
La habilidad analizará el ritmo de tus oraciones, elección de palabras y peculiaridades, y luego los aplicará a la reescritura en lugar de producir un resultado genérico "limpio".
Descripción general
Basado en la guía de Wikipedia "Signs of AI writing", mantenida por WikiProject AI Cleanup. Esta guía integral proviene de observaciones de miles de instancias de texto generado por IA.
La habilidad también incluye una auditoría final de "obviamente generado por IA" y una segunda reescritura para detectar los IA-ismos persistentes en el primer borrador.
Idea clave de Wikipedia
"Los LLM utilizan algoritmos estadísticos para adivinar lo que debería venir después. El resultado tiende hacia el resultado estadísticamente más probable que se aplica a la mayor variedad de casos".
30 patrones detectados (con ejemplos de Antes/Después)
Patrones de contenido
| # | Patrón | Antes | Después |
|---|---|---|---|
| 1 | Inflación de importancia | "marcando un momento crucial en la evolución de..." | "fue establecido en 1989 para recopilar estadísticas regionales" |
| 2 | Mención de notabilidad | "citado en NYT, BBC, FT y The Hindu" | "En una entrevista del NYT de 2024, ella argumentó..." |
| 3 | Análisis superficiales con -ando/-endo | "simbolizando... reflejando... mostrando..." | Eliminar o ampliar con fuentes reales |
| 4 | Lenguaje promocional | "situado en la impresionante región" | "es un pueblo en la región de Gonder" |
| 5 | Atribuciones vagas | "Los expertos creen que desempeña un papel crucial" | "según una encuesta de 2019 de..." |
| 6 | Desafíos formulistas | "A pesar de los desafíos... continúa prosperando" | Hechos específicos sobre los desafíos reales |
Patrones de lenguaje
| # | Patrón | Antes | Después |
|---|---|---|---|
| 7 | Vocabulario de IA | "En realidad... adicionalmente... testamento... panorama... mostrando" | "también... siguen siendo comunes" |
| 8 | Evitación de la cópula | "sirve como... cuenta con... presume de" | "es... tiene" |
| 9 | Paralelismos negativos / negaciones finales | "No es solo X, es Y", "..., sin adivinanzas" | Expresa el punto directamente |
| 10 | Regla de tres | "innovación, inspiración y conocimientos" | Usa un número natural de elementos |
| 11 | Ciclismo de sinónimos | "protagonista... personaje principal... figura central... héroe" | "protagonista" (repetir cuando sea más claro) |
| 12 | Rangos falsos | "desde el Big Bang hasta la materia oscura" | Enumera los temas directamente |
| 13 | Voz pasiva / fragmentos sin sujeto | "No se necesita archivo de configuración" | Nombra al actor cuando ayude a la claridad |
Patrones de estilo
| # | Patrón | Antes | Después |
|---|---|---|---|
| 14 | Guiones largos (em/en) | "instituciones—no el pueblo—sin embargo, esto continúa—" | Córtalos: puntos, comas, dos puntos o paréntesis |
| 15 | Uso excesivo de negritas | "OKRs, KPIs, BMC" | "OKRs, KPIs, BMC" |
| 16 | Listas con encabezado en línea | "Rendimiento: El rendimiento mejoró" | Convertir a prosa |
| 17 | Títulos con mayúsculas en cada palabra | "Negociaciones Estratégicas Y Asociaciones" | "Negociaciones estratégicas y asociaciones" |
| 18 | Emojis | "🚀 Fase de lanzamiento: 💡 Idea clave:" | Eliminar emojis |
| 19 | Comillas curvas | dijo “el proyecto” | dijo "el proyecto" |
| 26 | Pares de palabras con guion | “multifuncional, basado en datos, orientado al cliente” | Elimina guiones en pares de palabras comunes |
| 27 | Tropos de autoridad persuasiva | "En esencia, lo que importa es..." | Expresa el punto directamente |
| 28 | Anuncios de señalización | "Vamos a sumergirnos", "Esto es lo que necesitas saber" | Comienza con el contenido |
| 29 | Encabezados fragmentados | "## Rendimiento" + "La velocidad importa." | Deja que el encabezado haga el trabajo |
| 30 | Escritura anclada en diferencias | "Esta función se agregó para reemplazar..." | Describe lo que hace, no lo que cambió |
Patrones de comunicación
| # | Patrón | Antes | Después |
|---|---|---|---|
| 20 | Artefactos de chatbot | "¡Espero que esto ayude! Avísame si..." | Eliminar por completo |
| 21 | Descargos de responsabilidad por límite de información | "Si bien los detalles son limitados en las fuentes disponibles..." | Encuentra fuentes o elimina |
| 22 | Tono adulador | "¡Gran pregunta! ¡Tienes toda la razón!" | Responde directamente |
Relleno y dudas
| # | Patrón | Antes | Después |
|---|---|---|---|
| 23 | Frases de relleno | "Con el fin de", "Debido al hecho de que" | "Para", "Porque" |
| 24 | Dudas excesivas | "podría potencialmente posiblemente" | "puede" |
| 25 | Conclusiones genéricas | "El futuro se ve prometedor" | Planes o hechos específicos |
Ejemplo completo
Antes (con sonido de IA):
¡Gran pregunta! Aquí hay un ensayo sobre este tema. ¡Espero que esto ayude!
La codificación asistida por IA sirve como un testimonio duradero del potencial transformador de los grandes modelos de lenguaje, marcando un momento crucial en la evolución del desarrollo de software. En el panorama tecnológico actual en rápida evolución, estas herramientas innovadoras—situadas en la intersección de la investigación y la práctica—están remodelando cómo los ingenieros idean, iteran y entregan, subrayando su papel vital en los flujos de trabajo modernos.
En esencia, la propuesta de valor es clara: agilizar procesos, mejorar la colaboración y fomentar la alineación. No se trata solo de autocompletar; se trata de desbloquear la creatividad a escala, asegurando que las organizaciones puedan mantenerse ágiles mientras brindan experiencias fluidas, intuitivas y poderosas a los usuarios. La herramienta sirve como catalizador. El asistente funciona como socio. El sistema se erige como base para la innovación.
Los observadores de la industria han notado que la adopción se ha acelerado desde experimentos de aficionados hasta implementaciones en toda la empresa, desde desarrolladores individuales hasta equipos multifuncionales. La tecnología ha aparecido en The New York Times, Wired y The Verge. Además, la capacidad de generar documentación, pruebas y refactorizaciones muestra cómo la IA puede contribuir a mejores resultados, destacando la intrincada interacción entre la automatización y el juicio humano.
- 💡 Velocidad: La generación de código es significativamente más rápida, reduciendo la fricción y empoderando a los desarrolladores.
- 🚀 Calidad: La calidad del resultado se ha mejorado mediante un entrenamiento mejorado, contribuyendo a estándares más altos.
- ✅ Adopción: El uso continúa creciendo, reflejando tendencias más amplias de la industria.
Si bien los detalles específicos son limitados según la información disponible, podría argumentarse potencialmente que estas herramientas podrían tener algún efecto positivo. A pesar de los desafíos típicos de las tecnologías emergentes—incluidas las alucinaciones, el sesgo y la responsabilidad—el ecosistema continúa prosperando. Para realizar plenamente este potencial, los equipos deben alinearse con las mejores prácticas.
En conclusión, el futuro luce prometedor. Se avecinan tiempos emocionantes mientras continuamos este viaje hacia la excelencia. ¡Avísame si deseas que amplíe alguna sección!
Después (Humanizado):
Los asistentes de codificación con IA pueden acelerar las partes aburridas del trabajo. Son excelentes para el código repetitivo: archivos de configuración y el pequeño código de unión que no quieres escribir. También pueden ayudarte a esbozar una prueba, pero aún tienes que leerla.
La parte peligrosa es lo seguras que parecen las sugerencias. He aceptado código que compilaba y pasaba el lint, para luego descubrir que no cumplía con el objetivo porque dejé de prestar atención.
Si lo tratas como autocompletar y revisas cada línea, es útil. Si lo usas para evitar pensar, te ayudará a enviar errores más rápido.
La única protección real son las pruebas. Sin ellas, en su mayoría estás juzgando por sensaciones.
Referencias
- Wikipedia: Señales de escritura de IA - Fuente principal
- WikiProject AI Cleanup - Organización mantenedora
Historial de versiones
- 2.7.0 - Se agregó el patrón #30 (escritura anclada en diferencias); se convirtió el corte de guiones largos (em/en) en un corte duro en lugar de "uso excesivo"; se amplió #21 para cubrir el relleno especulativo de vacíos ("mantiene un perfil bajo"). 30 patrones en total.
- 2.6.0 - Pasada de limpieza: se consolidaron las secciones de flujo de trabajo duplicadas, se limitó la guía de personalidad al contenido donde se desea voz, se eliminó la subsección de identificación de huellas dactilares del modelo y se condensó el ejemplo trabajado. Sin cambios en los 29 patrones.
- 2.5.1 - Se agregó una regla de voz pasiva / fragmentos sin sujeto, elevando el total a 29 patrones
- 2.5.0 - Se agregaron patrones para el encuadre persuasivo, señalización y encabezados fragmentados; se ampliaron los paralelismos negativos para cubrir las negaciones finales; se ajustó la redacción sobre el uso excesivo de guiones largos; se corrigió la redacción del frontmatter para usar "frases de relleno"
- 2.4.0 - Se agregó calibración de voz: iguala el estilo de escritura personal del usuario a partir de muestras
- 2.3.0 - Se agregó el patrón #25: uso excesivo de pares de palabras con guion
- 2.2.0 - Se agregó una auditoría final de "obviamente generado por IA" + indicaciones de reescritura de segunda pasada
- 2.1.1 - Se corrigió el ejemplo del patrón #18 (comillas curvas vs rectas)
- 2.1.0 - Se agregaron ejemplos de antes/después para los 24 patrones
- 2.0.0 - Reescritura completa basada en el contenido sin procesar del artículo de Wikipedia
- 1.0.0 - Lanzamiento inicial
Licencia
MIT