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.

• Você tem conteúdo gerado por IA (do ChatGPT, Claude, GPT-4, etc.) que precisa soar naturalmente antes de ser publicado ou enviado.
• Você quer uma auditoria sistemática e baseada em padrões de um documento para identificar marcadores específicos de IA antes da edição manual.
• Você precisa de processamento em lote — escaneando ou transformando dezenas de arquivos .txt ou .md em uma única passagem.
• Você quer acompanhar a melhoria quantitativamente com pontuações de probabilidade de IA antes e depois.

• Você precisa de uma ferramenta de reescrita em tempo real no navegador ou no editor — este é um fluxo de trabalho baseado em CLI, com entrada e saída por arquivo.
• O texto contém conteúdo altamente técnico ou específico de um domínio, onde substituições automáticas de frases podem introduzir imprecisões; a revisão manual ainda é recomendada para sinalizações de vocabulário de IA e linguagem promocional.

O script detect.py verifica padrões em quatro níveis de gravidade: Crítico (erros de citação, artefatos de chatbot), Sinal Alto (vocabulário de IA como delve ou tapestry, inflação de significância), Sinal Médio (frases de preenchimento, atribuições vagas) e Sinal de Estilo (aspas curvas, uso excessivo de travessão). Cada problema é reportado com uma classificação geral de probabilidade de IA: Baixa, Média, Alta ou Muito Alta.

transform.py aplica correções automáticas para as categorias de padrões mais confiáveis — removendo formatação markdown, eliminando frases de abertura/fechamento típicas de chatbots, substituindo construções de evitação de cópula por equivalentes simples (is/has), e simplificando frases de preenchimento. Um modo agressivo opcional (-a) também simplifica orações com -ing e reduz o uso excessivo de travessões.

compare.py executa a detecção tanto na versão original quanto na versão transformada lado a lado, para que você possa verificar a melhoria na pontuação antes de salvar o resultado. Opcionalmente, salva a versão limpa em um arquivo de saída especificado no mesmo comando.

Todos os termos sinalizados e as regras de substituição estão em scripts/patterns.json. Você pode adicionar ou remover entradas para vocabulário de IA, frases pomposas, linguagem promocional, substituições de preenchimento e artefatos de chatbot sem modificar nenhum código Python.

Os scripts aceitam stdin e suportam loops de shell, tornando simples escanear ou transformar diretórios inteiros de arquivos .txt ou .md em um único comando. O modo de saída JSON (-j) no detect.py permite scripts adicionais e automação.

Execute detect.py em um rascunho para identificar artefatos de chatbot, erros de citação e linguagem inflada que detectores de plágio ou IA como o Turnitin ou o GPTZero poderiam sinalizar. Use transform.py para corrigir automaticamente os marcadores mais óbvios e, em seguida, siga os itens sinalizados para revisão manual de vocabulário e tom.

Editores podem fazer uma varredura em lote de uma pasta com posts de blog redigidos por IA usando um loop de shell para obter pontuações de probabilidade de IA por arquivo. Qualquer arquivo com pontuação Média ou superior passa pelo transform.py antes da revisão humana, reduzindo o tempo de edição dos padrões mais mecânicos.

Rascunhos de marketing gerados por LLMs frequentemente contêm termos promocionais vazios (vibrante, revolucionário, aconchegante) e clichês estruturais. A skill Humanize AI text identifica e remove esses elementos automaticamente, produzindo um ponto de partida mais limpo para um redator humano.

Documentos técnicos gerados por IA frequentemente incluem artefatos de markdown, encerramentos de chatbot e assinaturas com aspas curvas. O transform.py remove esses problemas de formatação em massa em arquivos .md, garantindo uma saída consistente em texto simples ou no estilo da empresa.