Humanizer Skill for Claude

Run detect.py on a .txt or .md draft to find AI-writing patterns and get an AI probability score.

Use transform.py to humanize the draft, then run compare.py to check the before/after improvement.

• Tienes contenido redactado por IA (de ChatGPT, Claude, GPT-4, etc.) que necesita leerse de forma natural antes de publicarlo o enviarlo.
• Quieres una auditoría sistemática basada en patrones de un documento para identificar marcadores específicos de IA antes de la edición manual.
• Necesitas procesamiento por lotes: escanear o transformar docenas de archivos .txt o .md en una sola pasada.
• Quieres realizar un seguimiento cuantitativo de la mejora con puntuaciones de probabilidad de IA antes y después.

• Necesitas una herramienta de reescritura en tiempo real para el navegador o en el editor — este es un flujo de trabajo basado en CLI, con entrada y salida de archivos.
• El texto contiene contenido muy técnico o específico de un dominio donde los reemplazos automáticos de frases pueden introducir inexactitudes; aún se recomienda la revisión manual para el vocabulario de IA y las marcas de lenguaje promocional.

El script detect.py comprueba patrones en cuatro niveles de gravedad: Crítico (errores de citación, artefactos de chatbot), Señal Alta (vocabulario de IA como delve o tapestry, inflación de relevancia), Señal Media (frases de relleno, atribuciones vagas) y Señal de Estilo (comillas tipográficas, uso excesivo del guion largo). Cada problema se notifica con una valoración general de probabilidad de IA: Baja, Media, Alta o Muy Alta.

transform.py aplica correcciones automáticas para las categorías de patrones más fiables: elimina el formato markdown, suprime las frases de apertura y cierre típicas de chatbots, reemplaza las construcciones de evasión de cópula por equivalentes sencillos (es/tiene), y simplifica las frases de relleno. Un modo agresivo opcional (-a) también simplifica las cláusulas con -ing y reduce el uso excesivo de la raya (—).

compare.py ejecuta la detección tanto en la versión original como en la transformada en paralelo, para que puedas verificar la mejora de puntuación antes de guardar el resultado. Opcionalmente guarda la versión limpia en un archivo de salida especificado en el mismo comando.

Todos los términos marcados y las reglas de reemplazo se encuentran en scripts/patterns.json. Puedes agregar o eliminar entradas para vocabulario de IA, frases grandilocuentes, lenguaje promocional, reemplazos de relleno y artefactos de chatbot sin modificar ningún código Python.

Los scripts aceptan stdin y admiten bucles de shell, lo que facilita el escaneo o la transformación de directorios completos de archivos .txt o .md con un solo comando. El modo de salida JSON (-j) en detect.py permite una mayor automatización y creación de scripts.

Ejecuta detect.py en un borrador para identificar artefactos de chatbot, errores de citación y lenguaje inflado que los detectores de plagio o IA como Turnitin o GPTZero podrían marcar. Usa transform.py para corregir automáticamente los indicadores más evidentes y, a continuación, revisa manualmente los elementos señalados relacionados con el vocabulario y el tono. Utiliza Humanize AI text para garantizar que el resultado final suene natural y auténtico.

Los editores pueden analizar por lotes una carpeta de entradas de blog redactadas por IA con un bucle de shell para obtener puntuaciones de probabilidad de IA por archivo. Cualquier archivo con una puntuación Media o superior pasa por transform.py antes de la revisión humana, lo que reduce el tiempo de edición en los patrones más mecánicos.

Los borradores de marketing generados por LLMs suelen contener relleno promocional (vibrante, innovador, enclavado) y clichés estructurales. La habilidad Humanize AI text los detecta y elimina automáticamente, produciendo un punto de partida más limpio para un redactor humano.

Los documentos técnicos generados por IA frecuentemente incluyen artefactos de markdown, despedidas de chatbot y firmas con comillas tipográficas. transform.py elimina estos problemas de formato de forma masiva en archivos .md, garantizando una salida coherente en texto plano o conforme al estilo de la organización.