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.

• Hai contenuti generati dall'IA (da ChatGPT, Claude, GPT-4, ecc.) che devono risultare naturali prima della pubblicazione o dell'invio.
• Vuoi un audit sistematico e basato su pattern di un documento per identificare specifici marcatori dell'IA prima della modifica manuale.
• Hai bisogno di elaborazione in batch — scansione o trasformazione di decine di file .txt o .md in un unico passaggio.
• Vuoi monitorare il miglioramento in modo quantitativo con punteggi di probabilità IA prima e dopo.

• Hai bisogno di uno strumento di riscrittura in tempo reale nel browser o nell'editor — questo è un flusso di lavoro basato su CLI, con file in ingresso e file in uscita.
• Il testo contiene contenuti altamente tecnici o specifici di un dominio, in cui le sostituzioni automatiche di frasi potrebbero introdurre imprecisioni; la revisione manuale è comunque consigliata per il vocabolario AI e i segnali relativi al linguaggio promozionale.

Lo script detect.py verifica la presenza di pattern su quattro livelli di gravità: Critico (errori nelle citazioni, artefatti da chatbot), Segnale Alto (vocabolario tipico dell'AI come delve o tapestry, enfatizzazione eccessiva della rilevanza), Segnale Medio (frasi di riempimento, attribuzioni vaghe) e Segnale di Stile (virgolette curve, uso eccessivo del trattino em). Ogni problema viene segnalato con una valutazione complessiva della probabilità di origine AI: Bassa, Media, Alta o Molto Alta.

transform.py applica correzioni automatiche per le categorie di pattern più affidabili — rimuovere la formattazione markdown, eliminare le frasi di apertura/chiusura tipiche dei chatbot, sostituire le costruzioni che evitano la copula con equivalenti diretti (è/ha), e semplificare le frasi di riempimento. Una modalità aggressiva opzionale (-a) semplifica anche le proposizioni con -ing e riduce l'uso eccessivo del trattino em.

compare.py esegue il rilevamento sia sulla versione originale che su quella trasformata affiancate, così puoi verificare il miglioramento del punteggio prima di salvare il risultato. Facoltativamente salva la versione pulita in un file di output specificato nello stesso comando.

Tutti i termini contrassegnati e le regole di sostituzione si trovano in scripts/patterns.json. Puoi aggiungere o rimuovere voci per il vocabolario dell'IA, le frasi enfatiche, il linguaggio promozionale, le sostituzioni di riempimento e gli artefatti dei chatbot senza modificare alcun codice Python.

Gli script accettano stdin e supportano i cicli shell, rendendo semplice la scansione o la trasformazione di intere directory di file .txt o .md con un unico comando. La modalità di output JSON (-j) su detect.py consente ulteriori operazioni di scripting e automazione.

Esegui detect.py su una bozza per individuare artefatti da chatbot, errori nelle citazioni e linguaggio gonfiato che i rilevatori di plagio o di intelligenza artificiale come Turnitin o GPTZero potrebbero segnalare. Usa transform.py per correggere automaticamente i marcatori più evidenti, quindi segui gli elementi contrassegnati per la revisione manuale per quanto riguarda il vocabolario e il tono.

I redattori possono eseguire una scansione in batch di una cartella di articoli del blog redatti dall'IA con un ciclo shell per ottenere punteggi di probabilità IA per ogni file. Qualsiasi file con un punteggio Medio o superiore viene elaborato tramite transform.py prima della revisione umana, riducendo i tempi di editing sui pattern più meccanici.

Le bozze di marketing generate dagli LLM contengono spesso riempitivi promozionali (vibrante, rivoluzionario, incastonato) e cliché strutturali. La skill li individua e li rimuove automaticamente, producendo un punto di partenza più pulito per un copywriter umano.

I documenti tecnici generati dall'IA includono spesso artefatti markdown, chiusure da chatbot e firme con virgolette tipografiche. transform.py rimuove questi problemi di formattazione in blocco su file .md, garantendo un output coerente in testo semplice o nello stile aziendale.