Humanizer
Una skill per Claude Code e OpenCode che rimuove i segni di scrittura generata dall'IA dal testo, rendendolo più naturale e umano.
Installazione
Claude Code
Clona direttamente nella directory delle skill di Claude Code:
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.claude/skills/humanizer
Oppure copia manualmente il file della skill se hai già clonato questa repo:
mkdir -p ~/.claude/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.claude/skills/humanizer/
OpenCode
Clona direttamente nella directory delle skill di OpenCode:
mkdir -p ~/.config/opencode/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.config/opencode/skills/humanizer
Oppure copia manualmente il file della skill se hai già clonato questa repo:
mkdir -p ~/.config/opencode/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.config/opencode/skills/humanizer/
Nota: OpenCode esamina anche
~/.claude/skills/per compatibilità, quindi se usi entrambi gli strumenti, è sufficiente un singolo clone in~/.claude/skills/humanizer/.
Utilizzo
Claude Code
/humanizer
[incolla qui il tuo testo]
OpenCode
/humanizer
[incolla qui il tuo testo]
Oppure chiedi al modello di umanizzare il testo direttamente in entrambi gli strumenti:
Per favore umanizza questo testo: [il tuo testo]
Calibrazione della voce
Per adattarsi al tuo stile di scrittura personale, fornisci un campione della tua scrittura:
/humanizer
Ecco un campione della mia scrittura per l'abbinamento della voce:
[incolla 2-3 paragrafi della tua scrittura]
Ora umanizza questo testo:
[incolla il testo IA da umanizzare]
La skill analizzerà il ritmo delle tue frasi, le scelte lessicali e le peculiarità, quindi le applicherà alla riscrittura invece di produrre un generico output "pulito".
Panoramica
Basata sulla guida "Segni di scrittura IA" di Wikipedia, mantenuta dal WikiProject AI Cleanup. Questa guida completa deriva dall'osservazione di migliaia di istanze di testo generato dall'IA.
La skill include anche un passaggio finale di audit "palesemente generato dall'IA" e una seconda riscrittura, per individuare eventuali residui di IA nella prima bozza.
Intuizione chiave da Wikipedia
"I modelli linguistici di grandi dimensioni usano algoritmi statistici per indovinare cosa dovrebbe venire dopo. Il risultato tende verso l'esito statisticamente più probabile che si applica alla più ampia varietà di casi."
30 schemi rilevati (con esempi prima/dopo)
Schemi di contenuto
| # | Schema | Prima | Dopo |
|---|---|---|---|
| 1 | Inflazione di significatività | "segnando un momento cruciale nell'evoluzione di..." | "è stato istituito nel 1989 per raccogliere statistiche regionali" |
| 2 | Citazione di notorietà | "citato in NYT, BBC, FT e The Hindu" | "In un'intervista al NYT del 2024, ha sostenuto..." |
| 3 | Analisi superficiali con -ing | "simboleggiando... riflettendo... mostrando..." | Rimuovere o espandere con fonti reali |
| 4 | Linguaggio promozionale | "immerso nella mozzafiato regione" | "è una città nella regione di Gonder" |
| 5 | Attribuzioni vaghe | "Gli esperti ritengono che svolga un ruolo cruciale" | "secondo un sondaggio del 2019 di..." |
| 6 | Sfide stereotipate | "Nonostante le sfide... continua a prosperare" | Fatti specifici sulle sfide reali |
Schemi linguistici
| # | Schema | Prima | Dopo |
|---|---|---|---|
| 7 | Vocabolario da IA | "In realtà... inoltre... testimonianza... panorama... mostrando" | "anche... rimangono comuni" |
| 8 | Evitamento della copula | "funge da... presenta... vanta" | "è... ha" |
| 9 | Parallelismi negativi / negazioni finali | "Non è solo X, è Y", "..., senza ipotesi" | Esprimere il punto direttamente |
| 10 | Regola del tre | "innovazione, ispirazione e approfondimenti" | Usare un numero naturale di elementi |
| 11 | Sinonimi a rotazione | "protagonista... personaggio principale... figura centrale... eroe" | "protagonista" (ripetere quando è più chiaro) |
| 12 | Intervalli fasulli | "dal Big Bang alla materia oscura" | Elencare direttamente gli argomenti |
| 13 | Voce passiva / frammenti senza soggetto | "Nessun file di configurazione necessario" | Nominare l'attore quando aiuta la chiarezza |
Schemi di stile
| # | Schema | Prima | Dopo |
|---|---|---|---|
| 14 | Trattini em/en | "le istituzioni—non il popolo—eppure questo continua—" | Tagliarli: punti, virgole, due punti o parentesi |
| 15 | Uso eccessivo del grassetto | "OKR, KPI, BMC" | "OKR, KPI, BMC" |
| 16 | Elenchi inline con intestazioni | "Prestazioni: Le prestazioni sono migliorate" | Convertire in prosa |
| 17 | Intestazioni in stile titolo | "Negoziazione Strategica e Partnership" | "Negoziazione strategica e partnership" |
| 18 | Emoji | "🚀 Fase di lancio: 💡 Idea chiave:" | Rimuovere le emoji |
| 19 | Virgolette curve | disse “il progetto” | disse “il progetto” |
| 26 | Coppie di parole con trattino | “cross-funzionale, guidato dai dati, rivolto al cliente” | Togliere i trattini dalle coppie comuni |
| 27 | Tropi di autorità persuasiva | "Alla base, ciò che conta è..." | Esprimere il punto direttamente |
| 28 | Annunci di segnalazione | "Immergiamoci", "Ecco cosa devi sapere" | Iniziare con il contenuto |
| 29 | Intestazioni frammentate | "## Prestazioni" + "La velocità conta." | Lasciare che l'intestazione faccia il suo lavoro |
| 30 | Scrittura ancorata al diff | "Questa funzione è stata aggiunta per sostituire..." | Descrivere cosa fa, non cosa è cambiato |
Schemi di comunicazione
| # | Schema | Prima | Dopo |
|---|---|---|---|
| 20 | Artefatti da chatbot | "Spero che questo aiuti! Fammi sapere se..." | Rimuovere completamente |
| 21 | Disclaimer di incompletezza | "Sebbene i dettagli siano limitati nelle fonti disponibili..." | Trovare fonti o rimuovere |
| 22 | Tono adulatorio | "Ottima domanda! Hai assolutamente ragione!" | Rispondere direttamente |
Riempitivi e attenuazioni
| # | Schema | Prima | Dopo |
|---|---|---|---|
| 23 | Frasi riempitive | "Al fine di", "A causa del fatto che" | "Per", "Poiché" |
| 24 | Attenuazione eccessiva | "potrebbe potenzialmente forse" | "può" |
| 25 | Conclusioni generiche | "Il futuro sembra luminoso" | Piani o fatti specifici |
Esempio completo
Prima (suonante IA):
Ottima domanda! Ecco un saggio su questo argomento. Spero che questo aiuti!
L'assistenza alla codifica con IA funge da testimonianza duratura del potenziale trasformativo dei modelli linguistici di grandi dimensioni, segnando un momento cruciale nell'evoluzione dello sviluppo software. Nel panorama tecnologico odierno in rapida evoluzione, questi strumenti innovativi—immersi all'intersezione tra ricerca e pratica—stanno rimodellando il modo in cui gli ingegneri concepiscono, iterano e rilasciano, sottolineando il loro ruolo vitale nei flussi di lavoro moderni.
Alla base, la proposta di valore è chiara: snellire i processi, migliorare la collaborazione e promuovere l'allineamento. Non si tratta solo di completamento automatico; si tratta di sbloccare la creatività su larga scala, assicurando che le organizzazioni possano rimanere agili offrendo esperienze fluide, intuitive e potenti agli utenti. Lo strumento funge da catalizzatore. L'assistente funziona come un partner. Il sistema si pone come fondamento per l'innovazione.
Gli osservatori del settore hanno notato che l'adozione è accelerata dagli esperimenti hobbistici ai lanci aziendali, dai singoli sviluppatori ai team cross-funzionali. La tecnologia è stata presentata su The New York Times, Wired e The Verge. Inoltre, la capacità di generare documentazione, test e refactoring mostra come l'IA possa contribuire a risultati migliori, evidenziando l'intricata interazione tra automazione e giudizio umano.
- 💡 Velocità: La generazione di codice è significativamente più veloce, riducendo gli attriti e potenziando gli sviluppatori.
- 🚀 Qualità: La qualità dell'output è stata migliorata attraverso un addestramento potenziato, contribuendo a standard più elevati.
- ✅ Adozione: L'utilizzo continua a crescere, riflettendo le tendenze più ampie del settore.
Sebbene i dettagli specifici siano limitati in base alle informazioni disponibili, si potrebbe potenzialmente sostenere che questi strumenti potrebbero avere qualche effetto positivo. Nonostante le sfide tipiche delle tecnologie emergenti—incluse allucinazioni, pregiudizi e responsabilità—l'ecosistema continua a prosperare. Al fine di realizzare appieno questo potenziale, i team devono allinearsi alle migliori pratiche.
In conclusione, il futuro sembra luminoso. Tempi entusiasmanti ci attendono mentre continuiamo questo viaggio verso l'eccellenza. Fammi sapere se desideri che approfondisca qualche sezione!
Dopo (Umanizzato):
Gli assistenti alla codifica IA possono accelerare le parti noiose del lavoro. Sono ottimi per il boilerplate: file di configurazione e il piccolo codice di collegamento che non vuoi scrivere. Possono anche aiutarti a delineare un test, ma devi comunque leggerlo.
La parte pericolosa è quanto appaiano sicuri i suggerimenti. Ho accettato codice che compilava e superava il lint, per poi scoprire in seguito che aveva mancato il punto perché avevo smesso di prestare attenzione.
Se lo tratti come completamento automatico e rivedi ogni riga, è utile. Se lo usi per evitare di pensare, ti aiuterà a rilasciare bug più velocemente.
L'unico vero salvagente sono i test. Senza di essi, stai per lo più giudicando a sensazione.
Riferimenti
- Wikipedia: Segni di scrittura IA - Fonte primaria
- WikiProject AI Cleanup - Organizzazione di manutenzione
Cronologia delle versioni
- 2.7.0 - Aggiunto schema #30 (scrittura ancorata al diff); reso il taglio dei trattini em/en netto anziché "uso eccessivo"; ampliato #21 per coprire il riempimento speculativo di lacune ("mantiene un basso profilo"). 30 schemi totali.
- 2.6.0 - Passaggio di pulizia: consolidate le sezioni duplicate del flusso di lavoro, vincolata la guida alla personalità ai contenuti in cui la voce è desiderata, rimossa la sottosezione sul fingerprinting del modello e condensato l'esempio elaborato. Nessuna modifica ai 29 schemi.
- 2.5.1 - Aggiunta una regola per la voce passiva / frammenti senza soggetto, portando il totale a 29 schemi
- 2.5.0 - Aggiunti schemi per la cornice persuasiva, la segnalazione e le intestazioni frammentate; ampliati i parallelismi negativi per coprire le negazioni finali; ristretta la formulazione sull'uso eccessivo dei trattini em; corretta la formulazione del frontespizio per usare "frasi riempitive"
- 2.4.0 - Aggiunta calibrazione della voce: adatta lo stile di scrittura personale dell'utente dai campioni
- 2.3.0 - Aggiunto schema #25: uso eccessivo delle coppie di parole con trattino
- 2.2.0 - Aggiunto un audit finale "palesemente generato dall'IA" + richieste di riscrittura in seconda passata
- 2.1.1 - Corretto l'esempio dello schema #18 (virgolette curve vs virgolette dritte)
- 2.1.0 - Aggiunti esempi prima/dopo per tutti i 24 schemi
- 2.0.0 - Riscrittura completa basata sul contenuto grezzo dell'articolo di Wikipedia
- 1.0.0 - Rilascio iniziale
Licenza
MIT