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.

• Du har AI-genererat innehåll (från ChatGPT, Claude, GPT-4 osv.) som behöver läsas naturligt innan publicering eller inlämning.
• Du vill ha en systematisk, mönsterbaserad granskning av ett dokument för att identifiera specifika AI-markörer innan manuell redigering.
• Du behöver batchbearbetning — skanning eller omvandling av dussintals .txt- eller .md-filer i ett enda genomlopp.
• Du vill spåra förbättring kvantitativt med AI-sannolikhetspoäng före och efter.

• Du behöver ett realtidsverktyg för omskrivning i webbläsaren eller i editorn — detta är ett CLI-baserat arbetsflöde med fil-in / fil-ut.
• Texten innehåller mycket tekniskt eller domänspecifikt innehåll där automatiserade frasbytningar kan introducera felaktigheter; manuell granskning rekommenderas fortfarande för AI-vokabulär och flaggor för reklamspråk.

Skriptet detect.py kontrollerar mönster över fyra allvarlighetsnivåer: Kritisk (citeringsfel, chattbotartefakter), Hög signal (AI-vokabulär som delve eller tapestry, signifikansuppblåsning), Medel signal (utfyllnadsfr aser, vaga hänvisningar) och Stilsignal (typografiska citattecken, överanvändning av tankstreck). Varje problem rapporteras med en övergripande AI-sannolikhetsbedömning av Låg, Medel, Hög eller Mycket hög.

transform.py tillämpar automatiska korrigeringar för de mest tillförlitliga mönsterkategorierna — tar bort markdown-formatering, tar bort inledande och avslutande meningar typiska för chattbotar, ersätter konstruktioner som undviker kopulaverb med enkla motsvarigheter (är/har), och förenklar utfyllnadsfraser. Ett valfritt aggressivt läge (-a) förenklar även -ing-satser och minskar överanvändning av tankstreck.

compare.py kör detektering på både den ursprungliga och den omvandlade versionen sida vid sida, så att du kan verifiera förbättringen av poängen innan du sparar resultatet. Du kan även välja att spara den rensade versionen till en angiven utdatafil i samma kommando.

Alla flaggade termer och ersättningsregler finns i scripts/patterns.json. Du kan lägga till eller ta bort poster för AI-vokabulär, skrytsamma fraser, reklamspråk, utfyllnadsersättningar och chattbot-artefakter utan att behöva ändra någon Python-kod.

Skripten accepterar stdin och stödjer skalsloopar, vilket gör det enkelt att skanna eller omvandla hela kataloger med .txt- eller .md-filer med ett enda kommando. JSON-utdataläget (-j) i detect.py möjliggör ytterligare skriptning och automatisering.

Kör detect.py på ett utkast för att hitta chattbot-artefakter, citationsfel och uppblåst språk som plagierings- eller AI-detektorer som Turnitin eller GPTZero skulle flagga. Använd transform.py för att automatiskt åtgärda de mest uppenbara markörerna, följ sedan de flaggade manuella granskningspunkterna för ordval och ton.

Redaktörer kan batchskanna en mapp med AI-genererade blogginlägg med en skalloop för att få AI-sannolikhetspoäng per fil. Alla filer som får poängen Medel eller högre genomgår transform.py innan mänsklig granskning, vilket minskar redigeringstiden för de mest mekaniska mönstren.

Marknadsföringsutkast som genereras av LLM:er innehåller ofta reklamfyllnad (livfull, banbrytande, inbäddad) och strukturella klichéer. Färdigheten identifierar och tar automatiskt bort dessa, vilket ger en renare utgångspunkt för en mänsklig copywriter.

AI-genererade tekniska dokument innehåller ofta markdown-artefakter, chatbot-avslutningar och kursiva citattecken. transform.py tar bort dessa formateringsproblem i bulk över .md-filer och säkerställer konsekvent ren text eller utdata enligt husstandard.