ฮิวแมนไนเซอร์
สกิลสำหรับ Claude Code และ OpenCode ที่ลบสัญญาณการเขียนที่สร้างโดย AI ออกจากข้อความ ทำให้ฟังดูเป็นธรรมชาติและเป็นมนุษย์มากขึ้น
การติดตั้ง
Claude Code
โคลนลงในไดเรกทอรีสกิลของ Claude Code โดยตรง:
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.claude/skills/humanizer
หรือคัดลอกไฟล์สกิลด้วยตนเองหากคุณได้โคลน repo นี้ไว้แล้ว:
mkdir -p ~/.claude/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.claude/skills/humanizer/
OpenCode
โคลนลงในไดเรกทอรีสกิลของ OpenCode โดยตรง:
mkdir -p ~/.config/opencode/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.config/opencode/skills/humanizer
หรือคัดลอกไฟล์สกิลด้วยตนเองหากคุณได้โคลน repo นี้ไว้แล้ว:
mkdir -p ~/.config/opencode/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.config/opencode/skills/humanizer/
หมายเหตุ: OpenCode ยังสแกน
~/.claude/skills/เพื่อความเข้ากันได้ ดังนั้นถ้าคุณใช้ทั้งสองเครื่องมือ แค่โคลนครั้งเดียวใน~/.claude/skills/humanizer/ก็เพียงพอ
วิธีการใช้
Claude Code
/humanizer
[วางข้อความของคุณที่นี่]
OpenCode
/humanizer
[วางข้อความของคุณที่นี่]
หรือขอให้โมเดลทำให้ข้อความเป็นมนุษย์โดยตรงในเครื่องมือใดก็ได้:
กรุณาทำให้ข้อความนี้เป็นมนุษย์: [ข้อความของคุณ]
การปรับเทียบเสียง
เพื่อให้เข้ากับสไตล์การเขียนส่วนตัวของคุณ ให้ส่งตัวอย่างงานเขียนของคุณเอง:
/humanizer
นี่คือตัวอย่างงานเขียนของฉันสำหรับการจับคู่เสียง:
[วาง 2-3 ย่อหน้าของงานเขียนของคุณเอง]
ตอนนี้ทำให้ข้อความนี้เป็นมนุษย์:
[วางข้อความ AI ที่จะทำให้เป็นมนุษย์]
สกิลจะวิเคราะห์จังหวะประโยค การเลือกคำ และลักษณะเฉพาะของคุณ จากนั้นนำไปใช้กับการเขียนใหม่แทนที่จะสร้างผลลัพธ์ที่ "สะอาด" ทั่วไป
ภาพรวม
อิงตามคำแนะนำ "สัญญาณการเขียนของ AI" ของวิกิพีเดีย ซึ่งดูแลโดย WikiProject AI Cleanup คู่มือที่ครอบคลุมนี้มาจากการสังเกตข้อความที่สร้างโดย AI หลายพันกรณี
สกิลนี้ยังรวมถึงการตรวจสอบ "เห็นได้ชัดว่าสร้างโดย AI" รอบสุดท้ายและการเขียนใหม่ครั้งที่สอง เพื่อจับ AI-isms ที่หลงเหลืออยู่ในร่างแรก
ข้อมูลเชิงลึกสำคัญจากวิกิพีเดีย
"LLMs ใช้อัลกอริทึมทางสถิติเพื่อเดาว่าอะไรควรมาต่อไป ผลลัพธ์มีแนวโน้มไปทางผลลัพธ์ที่มีแนวโน้มทางสถิติมากที่สุดที่ใช้กับกรณีที่หลากหลายที่สุด"
30 รูปแบบที่ตรวจพบ (พร้อมตัวอย่างก่อน/หลัง)
รูปแบบด้านเนื้อหา
| # | รูปแบบ | ก่อน | หลัง |
|---|---|---|---|
| 1 | การเพิ่มความสำคัญเกินจริง | "เป็นช่วงเวลาสำคัญในวิวัฒนาการของ..." | "ก่อตั้งขึ้นในปี 1989 เพื่อรวบรวมสถิติระดับภูมิภาค" |
| 2 | การอ้างชื่อที่น่าสนใจ | "ถูกอ้างถึงใน NYT, BBC, FT, และ The Hindu" | "ในการสัมภาษณ์ NYT ปี 2024 เธอโต้แย้งว่า..." |
| 3 | การวิเคราะห์ -ing แบบผิวเผิน | "เป็นสัญลักษณ์... สะท้อน... แสดง..." | ลบหรือขยายความด้วยแหล่งข้อมูลจริง |
| 4 | ภาษาโปรโมท | "ตั้งอยู่ในภูมิภาคที่งดงาม" | "เป็นเมืองในภูมิภาคกอนเดอร์" |
| 5 | การระบุแหล่งที่มาคลุมเครือ | "ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่ามันมีบทบาทสำคัญ" | "ตามการสำรวจปี 2019 โดย..." |
| 6 | ความท้าทายแบบสูตรสำเร็จ | "แม้จะมีความท้าทาย... ยังคงเติบโต" | ข้อเท็จจริงเฉพาะเกี่ยวกับความท้าทายจริง |
รูปแบบด้านภาษา
| # | รูปแบบ | ก่อน | หลัง |
|---|---|---|---|
| 7 | คำศัพท์ AI | "จริงๆ แล้ว... นอกจากนี้... พยาน... ภูมิทัศน์... แสดง" | "ยัง... ยังคงเป็นเรื่องธรรมดา" |
| 8 | การหลีกเลี่ยง copula | "ทำหน้าที่เป็น... มีคุณสมบัติ... ภูมิใจนำเสนอ" | "เป็น... มี" |
| 9 | โครงสร้างคู่ขนานเชิงลบ / การปฏิเสธท้ายประโยค | "มันไม่ใช่แค่ X, มันคือ Y", "..., ไม่ต้องเดา" | ระบุประเด็นโดยตรง |
| 10 | กฎแห่งสาม | "นวัตกรรม, แรงบันดาลใจ, และข้อมูลเชิงลึก" | ใช้จำนวนรายการที่เป็นธรรมชาติ |
| 11 | การหมุนเวียนคำพ้อง | "ตัวเอก... ตัวละครหลัก... รูปกลาง... ฮีโร่" | "ตัวเอก" (ใช้ซ้ำเมื่อชัดเจนที่สุด) |
| 12 | ช่วงเท็จ | "จากบิ๊กแบงถึงสสารมืด" | แสดงรายการหัวข้อโดยตรง |
| 13 | กรรมวาจก / เศษประโยคไร้ประธาน | "ไม่ต้องใช้ไฟล์คอนฟิก" | ระบุผู้กระทำเมื่อช่วยให้ชัดเจน |
รูปแบบด้านสไตล์
| # | รูปแบบ | ก่อน | หลัง |
|---|---|---|---|
| 14 | การใช้ em/en dash | "สถาบัน—ไม่ใช่ประชาชน—แต่สิ่งนี้ยังดำเนินต่อไป—" | ตัดออก: ใช้จุด, จุลภาค, ทวิภาค, หรือวงเล็บ |
| 15 | การใช้ตัวหนามากเกินไป | "OKRs, KPIs, BMC" | "OKRs, KPIs, BMC" |
| 16 | รายการหัวข้อในบรรทัด | "ประสิทธิภาพ: ประสิทธิภาพดีขึ้น" | แปลงเป็นร้อยแก้ว |
| 17 | หัวเรื่องแบบ Title Case | "Strategic Negotiations And Partnerships" | "Strategic negotiations and partnerships" |
| 18 | อิโมจิ | "🚀 ขั้นตอนการเปิดตัว: 💡 ข้อมูลเชิงลึกสำคัญ:" | ลบอิโมจิ |
| 19 | เครื่องหมายคำพูดโค้ง | กล่าวว่า “โครงการ” | กล่าวว่า “โครงการ” |
| 26 | คู่คำที่เชื่อมด้วยยัติภังค์ | “cross-functional, data-driven, client-facing” | ตัดยัติภังค์ของคู่คำทั่วไป |
| 27 | การใช้ท่วงทำนองเพื่อโน้มน้าว | "แก่นแท้แล้ว สิ่งสำคัญคือ..." | ระบุประเด็นโดยตรง |
| 28 | การประกาศนำทาง | "มาดำน้ำกัน", "นี่คือสิ่งที่คุณต้องรู้" | เริ่มด้วยเนื้อหา |
| 29 | หัวเรื่องแบบไม่เป็นชิ้นเป็นอัน | "## ประสิทธิภาพ" + "ความเร็วคือสิ่งสำคัญ" | ให้หัวเรื่องทำหน้าที่ของมัน |
| 30 | การเขียนที่ยึดความแตกต่าง | "ฟังก์ชันนี้ถูกเพิ่มเข้ามาเพื่อแทนที่..." | อธิบายว่ามันทำอะไร ไม่ใช่สิ่งที่เปลี่ยนแปลง |
รูปแบบด้านการสื่อสาร
| # | รูปแบบ | ก่อน | หลัง |
|---|---|---|---|
| 20 | สิ่งตกค้างของแชทบอท | "ฉันหวังว่านี่จะช่วยได้! บอกฉันถ้า..." | ลบออกทั้งหมด |
| 21 | ข้อจำกัดความรับผิดชอบแบบตัดทิ้ง | "ในขณะที่รายละเอียดมีจำกัดในแหล่งข้อมูลที่มี..." | หาแหล่งข้อมูลหรือลบ |
| 22 | น้ำเสียงประจบสอพลอ | "คำถามที่ดี! คุณพูดถูกอย่างยิ่ง!" | ตอบโดยตรง |
คำเติมและความไม่แน่ใจ
| # | รูปแบบ | ก่อน | หลัง |
|---|---|---|---|
| 23 | วลีเติม | "เพื่อที่จะ", "เนื่องจากความจริงที่ว่า" | "เพื่อ", "เพราะ" |
| 24 | ความไม่แน่ใจมากเกินไป | "อาจจะ มีแนวโน้ม เป็นไปได้" | "อาจ" |
| 25 | บทสรุปทั่วไป | "อนาคตดูสดใส" | แผนหรือข้อเท็จจริงเฉพาะ |
ตัวอย่างเต็มรูปแบบ
ก่อน (ฟังดูเหมือน AI):
คำถามที่ดี! นี่คือเรียงความเกี่ยวกับหัวข้อนี้ ฉันหวังว่านี่จะช่วยได้!
การเขียนโค้ดด้วยความช่วยเหลือของ AI เป็นพยานที่ยั่งยืนถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นช่วงเวลาสำคัญในวิวัฒนาการของการพัฒนาซอฟต์แวร์ ในภูมิทัศน์เทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน เครื่องมือที่ก้าวล้ำเหล่านี้—ตั้งอยู่ที่จุดตัดของการวิจัยและการปฏิบัติ—กำลังพลิกโฉมวิธีที่วิศวกรคิด ทวนซ้ำ และส่งมอบ โดยเน้นถึงบทบาทสำคัญในเวิร์กโฟลว์สมัยใหม่
แก่นแท้แล้ว คุณค่าที่นำเสนอนั้นชัดเจน: การปรับปรุงกระบวนการ, เพิ่มความร่วมมือ, และส่งเสริมการจัดวางแนวทาง มันไม่ใช่แค่เรื่องการเติมข้อความอัตโนมัติ; มันเกี่ยวกับการปลดล็อกความคิดสร้างสรรค์ในระดับขนาดใหญ่, ทำให้องค์กรยังคงคล่องตัวในขณะที่มอบประสบการณ์ที่ราบรื่น, เข้าใจง่าย, และทรงพลังแก่ผู้ใช้ เครื่องมือนี้ทำหน้าที่เป็นตัวเร่งปฏิกิริยา ผู้ช่วยทำงานเป็นพันธมิตร ระบบนี้เป็นรากฐานสำหรับนวัตกรรม
ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมได้ตั้งข้อสังเกตว่าการนำไปใช้ได้เร่งขึ้นจากการทดลองของมือสมัครเล่นไปสู่การใช้งานทั่วทั้งองค์กร จากนักพัฒนาเดี่ยวไปจนถึงทีมข้ามสายงาน เทคโนโลยีนี้ได้รับการนำเสนอใน The New York Times, Wired, และ The Verge นอกจากนี้ ความสามารถในการสร้างเอกสาร, การทดสอบ, และการปรับโครงสร้างแสดงให้เห็นว่า AI สามารถมีส่วนร่วมในการบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้อย่างไร โดยเน้นถึงปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างระบบอัตโนมัติและการตัดสินของมนุษย์
- 💡 ความเร็ว: การสร้างโค้ดเร็วขึ้นอย่างมาก ลดแรงเสียดทานและเพิ่มพลังให้นักพัฒนา
- 🚀 คุณภาพ: คุณภาพผลลัพธ์ได้รับการปรับปรุงผ่านการฝึกฝนที่ดีขึ้น ซึ่งนำไปสู่มาตรฐานที่สูงขึ้น
- ✅ การนำไปใช้: การใช้งานยังคงเติบโต ซึ่งสะท้อนถึงแนวโน้มอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้น
ในขณะที่รายละเอียดเฉพาะเจาะจงมีจำกัดตามข้อมูลที่มีอยู่ อาจมีบางคนโต้แย้งว่าเครื่องมือเหล่านี้อาจมีผลดีบ้าง แม้จะมีความท้าทายตามแบบฉบับของเทคโนโลยีเกิดใหม่—รวมถึงการเห็นภาพหลอน, อคติ, และความรับผิดชอบ—ระบบนิเวศยังคงเติบโต เพื่อที่จะตระหนักถึงศักยภาพนี้อย่างเต็มที่ ทีมต้องปรับให้เข้ากับแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด
โดยสรุป อนาคตดูสดใส เวลาที่น่าตื่นเต้นรออยู่ข้างหน้าในขณะที่เราดำเนินการเดินทางสู่ความเป็นเลิศต่อไป บอกฉันถ้าคุณต้องการให้ฉันขยายความในส่วนใด!
หลัง (ถูกทำให้เป็นมนุษย์):
ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI สามารถเร่งในส่วนที่น่าเบื่อของงานได้ พวกมันยอดเยี่ยมในเรื่อง boilerplate: ไฟล์ config และโค้ดกาวเล็กๆ น้อยๆ ที่คุณไม่อยากเขียน พวกมันยังสามารถช่วยคุณร่างการทดสอบ แต่คุณก็ยังต้องอ่านมัน
ส่วนที่อันตรายคือคำแนะนำนั้นดูมั่นใจแค่ไหน ฉันเคยยอมรับโค้ดที่คอมไพล์ผ่านและผ่าน lint แล้วค้นพบทีหลังว่ามันพลาดประเด็นเพราะฉันหยุดให้ความสนใจ
ถ้าคุณปฏิบัติกับมันเหมือนการเติมอัตโนมัติและทบทวนทุกบรรทัด มันมีประโยชน์ ถ้าคุณใช้มันเพื่อหลีกเลี่ยงการคิด มันจะช่วยคุณจัดส่งบั๊กเร็วขึ้น
ตัวหยุดจริงเพียงอย่างเดียวคือการทดสอบ หากไม่มีพวกมัน คุณส่วนใหญ่จะตัดสินจากความรู้สึก
อ้างอิง
- Wikipedia: Signs of AI writing - แหล่งข้อมูลหลัก
- WikiProject AI Cleanup - องค์กรที่ดูแล
ประวัติเวอร์ชัน
- 2.7.0 - เพิ่มรูปแบบ #30 (การเขียนที่ยึดความแตกต่าง); กำหนดให้ em/en dash ถูกตัดออกแทนที่จะเป็น "ใช้มากเกินไป"; ขยาย #21 ให้ครอบคลุมการเติมช่องว่างแบบคาดเดา ("รักษาโปรไฟล์ต่ำ") ทั้งหมด 30 รูปแบบ
- 2.6.0 - การทำความสะอาด: รวมส่วนเวิร์กโฟลว์ที่ซ้ำกัน, จำกัดคำแนะนำเรื่องบุคลิกภาพเฉพาะเนื้อหาที่ต้องการเสียง, ลบส่วนย่อยการพิมพ์ลายนิ้วมือโมเดล, และกระชับตัวอย่างที่ทำ ทั้งนี้ไม่มีการเปลี่ยนแปลงรูปแบบ 29 แบบ
- 2.5.1 - เพิ่มกฎ passive-voice / subjectless-fragment ทำให้มีทั้งหมด 29 รูปแบบ
- 2.5.0 - เพิ่มรูปแบบการนำเสนอแบบโน้มน้าว, การส่งสัญญาณนำทาง, และหัวเรื่องแบบไม่เป็นชิ้นเป็นอัน; ขยาย negative parallelisms ให้ครอบคลุม tailing negations; กระชับถ้อยคำเกี่ยวกับการใช้ em dash มากเกินไป; แก้ไขถ้อยคำ frontmatter เพื่อใช้ "คำเติม"
- 2.4.0 - เพิ่มการปรับเทียบเสียง: จับคู่สไตล์การเขียนส่วนตัวของผู้ใช้จากตัวอย่าง
- 2.3.0 - เพิ่มรูปแบบ #25: การใช้คู่คำที่เชื่อมด้วยยัติภังค์มากเกินไป
- 2.2.0 - เพิ่มการตรวจสอบ "เห็นได้ชัดว่าสร้างโดย AI" รอบสุดท้าย + prompts การเขียนใหม่รอบสอง
- 2.1.1 - แก้ไขตัวอย่างรูปแบบ #18 (curly quotes vs straight quotes)
- 2.1.0 - เพิ่มตัวอย่างก่อน/หลังสำหรับทั้ง 24 รูปแบบ
- 2.0.0 - เขียนใหม่ทั้งหมดโดยอิงจากเนื้อหาบทความวิกิพีเดียดิบ
- 1.0.0 - การเปิดตัวครั้งแรก
ใบอนุญาต
MIT