Humanisator
En ferdighet for Claude Code og OpenCode som fjerner tegn på AI-generert skriving fra tekst, og får den til å høres mer naturlig og menneskelig ut.
Installasjon
Claude Code
Klone direkte inn i Claude Codes ferdighetskatalog:
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.claude/skills/humanizer
Eller kopier ferdighetsfilen manuelt hvis du allerede har klonet dette repoet:
mkdir -p ~/.claude/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.claude/skills/humanizer/
OpenCode
Klone direkte inn i OpenCodes ferdighetskatalog:
mkdir -p ~/.config/opencode/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.config/opencode/skills/humanizer
Eller kopier ferdighetsfilen manuelt hvis du allerede har klonet dette repoet:
mkdir -p ~/.config/opencode/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.config/opencode/skills/humanizer/
Merk: OpenCode skanner også
~/.claude/skills/for kompatibilitet, så hvis du bruker begge verktøyene, er en enkelt kloning inn i~/.claude/skills/humanizer/nok.
Bruk
Claude Code
/humanizer
[lim inn teksten din her]
OpenCode
/humanizer
[lim inn teksten din her]
Eller be modellen om å humanisere tekst direkte i et av verktøyene:
Vennligst humaniser denne teksten: [din tekst]
Stemmekalibrering
For å matche din personlige skrivestil, oppgi en prøve av din egen skriving:
/humanizer
Her er en prøve av min skriving for stemmematching:
[lim inn 2-3 avsnitt av din egen skriving]
Humaniser nå denne teksten:
[lim inn AI-tekst som skal humaniseres]
Ferdigheten vil analysere setningsrytmen din, ordvalg og særheter, og deretter anvende dem på omskrivingen i stedet for å produsere generisk "ren" utdata.
Oversikt
Basert på Wikipedias guide om "Tegn på AI-skriving", vedlikeholdt av WikiProject AI Cleanup. Denne omfattende guiden stammer fra observasjoner av tusenvis av tilfeller av AI-generert tekst.
Ferdigheten inkluderer også en siste "åpenbart AI-generert" revisjonspass og en andre omskriving, for å fange opp gjenværende AI-ismer i det første utkastet.
Nøkkelinnsikt fra Wikipedia
"LLM-er bruker statistiske algoritmer for å gjette hva som skal komme neste. Resultatet har en tendens til å bli det mest statistisk sannsynlige resultatet som gjelder for det bredeste utvalget av tilfeller."
30 Detekterte Mønstre (med Før/Etter-eksempler)
Innholdsmønstre
| # | Mønster | Før | Etter |
|---|---|---|---|
| 1 | Betydningsoppblåsing | "som markerer et avgjørende øyeblikk i utviklingen av..." | "ble etablert i 1989 for å samle regionale statistikker" |
| 2 | Betydelighetsnavnedropping | "sitert i NYT, BBC, FT og The Hindu" | "I et 2024 NYT-intervju argumenterte hun..." |
| 3 | Overfladiske -ende-analyser | "symboliserer... reflekterer... viser frem..." | Fjern eller utvid med faktiske kilder |
| 4 | Promospråk | "omkranset av den fantastiske regionen" | "er en by i Gonder-regionen" |
| 5 | Vage henvisninger | "Eksperter mener det spiller en avgjørende rolle" | "ifølge en undersøkelse fra 2019 av..." |
| 6 | Formelaktige utfordringer | "Til tross for utfordringer... fortsetter å trives" | Spesifikke fakta om faktiske utfordringer |
Språkmønstre
| # | Mønster | Før | Etter |
|---|---|---|---|
| 7 | AI-vokabular | "Faktisk... i tillegg... testament... landskap... viser frem" | "også... forblir vanlige" |
| 8 | Unngåelse av kopula | "fungerer som... har... skryter av" | "er... har" |
| 9 | Negative parallellismer / Hale-nektelser | "Det er ikke bare X, det er Y", "..., ingen gjetting" | Si poenget direkte |
| 10 | Tretallsregelen | "innovasjon, inspirasjon og innsikt" | Bruk naturlig antall elementer |
| 11 | Synonymveksling | "hovedperson... hovedkarakter... sentral figur... helt" | "hovedperson" (gjenta når tydeligst) |
| 12 | Falske rekkevidder | "fra Big Bang til mørk materie" | List opp emnene direkte |
| 13 | Passiv stemme / Subjektløse fragmenter | "Ingen konfigurasjonsfil trengs" | Oppgi aktøren når det gir bedre klarhet |
Stilmønstre
| # | Mønster | Før | Etter |
|---|---|---|---|
| 14 | Tankestreker | "institusjoner—ikke folket—og likevel fortsetter dette—" | Kutt dem: punktum, komma, kolon eller parenteser |
| 15 | Overbruk av fet skrift | "OKR-er, KPI-er, BMC" | "OKR-er, KPI-er, BMC" |
| 16 | Inline-overskriftslister | "Ytelse: Ytelsen ble forbedret" | Omgjør til prosa |
| 17 | Tittel-stor bokstav i overskrifter | "Strategiske Forhandlinger og Partnerskap" | "Strategiske forhandlinger og partnerskap" |
| 18 | Emojier | "🚀 Lansering fase: 💡 Nøkkelinnsikt:" | Fjern emojier |
| 19 | Krøllete anførselstegn | sa “prosjektet” | sa “prosjektet” |
| 26 | Bindestreks-ordpar | "tverrfunksjonell, datadrevet, kundevendt" | Dropp bindestreker på vanlige ordpar |
| 27 | Overtalende autoritetsfigurer | "Innerst inne, det som betyr noe er..." | Si poenget direkte |
| 28 | Innledende kunngjøringer | "La oss dykke inn", "Her er det du trenger å vite" | Start med innholdet |
| 29 | Fragmenterte overskrifter | "## Ytelse" + "Hastighet teller." | La overskriften gjøre jobben |
| 30 | Diff-forankret skriving | "Denne funksjonen ble lagt til for å erstatte..." | Beskriv hva den gjør, ikke hva som endret seg |
Kommunikasjonsmønstre
| # | Mønster | Før | Etter |
|---|---|---|---|
| 20 | Chatbot-artefakter | "Jeg håper dette hjelper! Gi beskjed hvis..." | Fjern helt |
| 21 | Avskjæringsansvarsfraskrivelser | "Mens detaljer er begrenset i tilgjengelige kilder..." | Finn kilder eller fjern |
| 22 | Smiskende tone | "Flott spørsmål! Du har helt rett!" | Svar direkte |
Fyllord og reservasjoner
| # | Mønster | Før | Etter |
|---|---|---|---|
| 23 | Fyllfraser | "For å kunne", "På grunn av det faktum at" | "For å", "Fordi" |
| 24 | Overdreven reservasjon | "kunne potensielt muligens" | "kan" |
| 25 | Generiske konklusjoner | "Fremtiden ser lys ut" | Spesifikke planer eller fakta |
Fullstendig Eksempel
Før (AI-aktig):
Flott spørsmål! Her er et essay om dette emnet. Jeg håper dette hjelper!
AI-assistert koding fungerer som et varig testament til det transformative potensialet til store språkmodeller, og markerer et avgjørende øyeblikk i utviklingen av programvareutvikling. I dagens raskt utviklende teknologiske landskap omformer disse banebrytende verktøyene—omkranset i skjæringspunktet mellom forskning og praksis—hvordan ingeniører ideerer, itererer og leverer, noe som understreker deres vitale rolle i moderne arbeidsflyter.
Innerst inne er verdiforslaget klart: strømlinjeforming av prosesser, forbedring av samarbeid og fremme av samsvar. Det handler ikke bare om autofullføring; det handler om å frigjøre kreativitet i stor skala, og sikre at organisasjoner kan forbli smidige samtidig som de leverer sømløse, intuitive og kraftige opplevelser til brukere. Verktøyet fungerer som en katalysator. Assistenten fungerer som en partner. Systemet står som et fundament for innovasjon.
Bransjeobservatører har bemerket at adopsjonen har akselerert fra hobbyisteksperimenter til bedriftsomfattende utrullinger, fra solo-utviklere til tverrfunksjonelle team. Teknologien har blitt omtalt i The New York Times, Wired og The Verge. I tillegg viser evnen til å generere dokumentasjon, tester og refaktoreringer hvordan AI kan bidra til bedre resultater, noe som fremhever det intrikate samspillet mellom automatisering og menneskelig dømmekraft.
- 💡 Hastighet: Kodegenerering er betydelig raskere, reduserer friksjon og styrker utviklere.
- 🚀 Kvalitet: Utgangskvaliteten har blitt forbedret gjennom forbedret trening, noe som bidrar til høyere standarder.
- ✅ Adopsjon: Bruken fortsetter å vokse, noe som gjenspeiler bredere bransjetrender.
Selv om spesifikke detaljer er begrenset basert på tilgjengelig informasjon, kan det potensielt argumenteres for at disse verktøyene kan ha en viss positiv effekt. Til tross for typiske utfordringer med fremvoksende teknologier—inkludert hallusinasjoner, skjevheter og ansvarlighet—fortsetter økosystemet å trives. For å fullt ut realisere dette potensialet må team samsvare med beste praksis.
Avslutningsvis ser fremtiden lys ut. Spennende tider ligger foran oss mens vi fortsetter denne reisen mot fortreffelighet. Gi meg beskjed hvis du vil at jeg skal utdype noen seksjon!
Etter (Humanisert):
AI-kodeassistenter kan fremskynde de kjedelige delene av jobben. De er gode til standardkode: konfigurasjonsfiler og den lille limkoden du ikke vil skrive. De kan også hjelpe deg med å skissere en test, men du må fortsatt lese den.
Den farlige delen er hvor selvsikre forslagene ser ut. Jeg har akseptert kode som kompilerte og bestod lint, for så å oppdage senere at den bommet på poenget fordi jeg sluttet å følge med.
Hvis du behandler det som autofullføring og gjennomgår hver linje, er det nyttig. Hvis du bruker det for å unngå å tenke, vil det hjelpe deg med å sende ut feil raskere.
Den eneste virkelige sikringen er tester. Uten dem vurderer du stort sett vibber.
Referanser
- Wikipedia: Tegn på AI-skriving - Primærkilde
- WikiProject AI Cleanup - Vedlikeholdsorganisasjon
Versjonshistorikk
- 2.7.0 - La til mønster #30 (diff-forankret skriving); gjorde tankestreker til et hardt kutt i stedet for "overbruk"; utvidet #21 til å dekke spekulativ hullfylling ("holder en lav profil"). Totalt 30 mønstre.
- 2.6.0 - Oppryddingspass: slo sammen de dupliserte arbeidsflytseksjonene, begrenset personlighetsveiledningen til innhold der stemme er ønsket, fjernet underseksjonen for modell-fingeravtrykk og kondenserte det utarbeidede eksempelet. Ingen endring i de 29 mønstrene.
- 2.5.1 - La til en regel om passiv stemme / subjektløse fragmenter, noe som økte totalen til 29 mønstre
- 2.5.0 - La til mønstre for overtalende innramming, innledende kunngjøringer og fragmenterte overskrifter; utvidet negative parallellismer til å dekke hale-nektelser; strammet inn ordlyden rundt overbruk av tankestreker; fikset frontmatter-ordlyden til å bruke "fyllfraser"
- 2.4.0 - La til stemmekalibrering: match brukerens personlige skrivestil fra prøver
- 2.3.0 - La til mønster #25: overbruk av bindestreks-ordpar
- 2.2.0 - La til en siste "åpenbart AI-generert" revisjon + andre-pass omskrivingsprompter
- 2.1.1 - Fikset eksempel på mønster #18 (krøllete anførselstegn vs. rette anførselstegn)
- 2.1.0 - La til før/etter-eksempler for alle 24 mønstre
- 2.0.0 - Fullstendig omskriving basert på rå Wikipedia-artikkelinnhold
- 1.0.0 - Første utgivelse
Lisens
MIT