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.

• 您有经 AI 起草的内容（来自 ChatGPT、Claude、GPT-4 等），需要在发布或提交前使其读起来更自然。
• 您希望对文档进行系统性的、基于模式的审查，以在手动编辑前识别特定的 AI 标记。
• 您需要批量处理——在单次操作中扫描或转换数十个 .txt 或 .md 文件。
• 您希望通过前后 AI 概率评分来定量追踪改进效果。

• 您需要实时浏览器或编辑器内重写工具——本技能基于命令行界面，采用文件输入/文件输出的工作流程。
• 文本包含高度专业或特定领域的内容，自动短语替换可能会引入不准确之处；对于 AI 词汇和促销语言标记，仍建议进行人工审查。

detect.py 脚本会跨四个严重性级别检查模式：严重（引用错误、聊天机器人痕迹）、高信号（AI词汇，如 delve 或 tapestry、意义夸大）、中信号（填充短语、模糊归因）以及风格信号（弯引号、破折号过度使用）。每个问题都会附带一个整体AI概率评级：低、中、高或非常高。

transform.py 自动修复最可靠的模式类别——去除 Markdown 格式、删除聊天机器人的开场/结尾语句、将回避系动词的结构替换为简单等效表达（is/has），并简化填充短语。可选的激进模式（-a）还会简化 -ing 从句并减少破折号的过度使用。

compare.py 会同时对原始版本和转换后的版本运行检测，并将结果并排显示，以便您在保存结果之前验证得分是否有所提升。同一命令中可选择将清理后的版本保存到指定的输出文件。

所有标记的术语和替换规则均存储在 scripts/patterns.json 中。您可以在不修改任何 Python 代码的情况下，自由添加或删除 AI 词汇、夸大宣传短语、促销语言、填充词替换以及聊天机器人特有表达等条目。

这些脚本接受标准输入（stdin）并支持 shell 循环，使得通过单条命令扫描或转换整个目录中的 .txt 或 .md 文件变得简单直接。detect.py 的 JSON 输出模式（-j）可进一步支持脚本编写与自动化操作。

在草稿上运行 detect.py，以找出聊天机器人痕迹、引用错误以及 Turnitin 或 GPTZero 等抄袭检测或 AI 检测工具可能标记的夸大性语言。使用 transform.py 自动修复最明显的标记特征，然后针对已标记的人工审查项目，对词汇和语气进行相应调整。

编辑人员可以使用 Shell 循环批量扫描一个包含 AI 起草博客文章的文件夹，从而获取每个文件的 AI 概率评分。任何评分达到"中等"或以上的文件，在进行人工审阅之前都需经过 transform.py 处理，从而减少在最机械化模式上花费的编辑时间。

LLM 生成的营销草稿通常包含促销式填充词（vibrant、groundbreaking、nestled）以及结构化的陈词滥调。该技能会自动标记并删除这些内容，为人类文案撰写人提供更简洁的起始版本。

AI 生成的技术文档中经常包含 Markdown 格式残留、聊天机器人结束语以及弯引号签名等问题。transform.py 可批量处理 .md 文件，统一清除这些格式问题，确保输出符合纯文本或企业规范样式。