Humanizer: скилл для агентов, убирающий следы ИИ из текста
Открытый агентский скилл Humanizer убирает из текста 33 паттерна ИИ-письма — от тире до «знаковых моментов». Работает в Claude Code, Codex и других.
ИИ-текст больше не звучит как ИИ
На GitHub набирает популярность открытый проект Humanizer — портативный агентский скилл (agent skill), который автоматически убирает из текста характерные признаки ИИ-генерации. На момент публикации у репозитория уже более 32 000 звёзд, а активность issues не затихает с января 2026 года.
/humanizer, он знает, что и как переписывать.Откуда взялись 33 паттерна
Основа скилла — Википедия. Волонтёры проекта WikiProject AI Cleanup столкнулись с потоком ИИ-статей и вместо запрета решили задокументировать проблему: так много AI-статей начало наводнять энциклопедию, что редакторы-волонтёры запустили отдельный проект по уборке — WikiProject AI Cleanup — и опубликовали детальный гайд с паттернами, выдающими ИИ-письмо.
Страница «Signs of AI Writing» — это 15 000-словный полевой справочник, составленный на основе тысяч проверенных статей. Это не официальная политика, а советовательный ресурс, который каталогизирует письменные и форматные паттерны, характерные для текстов больших языковых моделей вроде ChatGPT.
Humanizer переводит этот справочник в исполняемую инструкцию для агента и добавляет финальный «аудит-проход»: агент сначала переписывает текст, а затем спрашивает сам себя, что ещё выдаёт ИИ, и делает второй проход.
Что именно исправляет скилл
Всего зафиксировано 33 паттерна, разбитых на четыре группы:
| Группа | Примеры паттернов |
|---|---|
| Контентные | Раздутая значимость, рекламный язык, расплывчатые ссылки на «экспертов» |
| Языковые | ИИ-словарь (“testament”, “landscape”), «правило трёх», синонимическая карусель |
| Стилевые | Тире-злоупотребление, жирный текст везде, Title Case в заголовках, эмодзи |
| Коммуникативные | «Надеюсь, это помогло!», подхалимский тон, шаблонные выводы |
Скилл обнаруживает и исправляет: раздутый символизм, рекламный язык, поверхностные -ing-анализы, расплывчатые атрибуции, злоупотребление тире, правило трёх, ИИ-словарь, пассивный залог, отрицательный параллелизм и слова-паразиты.
До (ИИ-стиль):
«Лиссабон — это живое свидетельство неугасимого духа Португалии, где богатая история и современная энергия переплетаются на каждом шагу.»
После (Humanizer):
«Лиссабон стоит на берегу Тежу — семь холмов, трамваи, паштел-де-ната. Подъёмы тяжёлые, виды того стоят.»
Как работает «калибровка голоса»
Одна из интересных функций — Voice Calibration (калибровка под авторский стиль). Скилл анализирует ритм предложений, выбор слов и авторские особенности из предоставленного образца и применяет их при переписывании — вместо того чтобы выдавать обезличенный «чистый» результат. Достаточно вставить 2–3 абзаца своего текста перед запросом.
Установка за одну команду
Скилл написан на чистом Markdown — никакой сборки, никаких зависимостей. Любой агентский инструментарий может использовать скилл напрямую, поскольку рантайм-артефакт — это файл SKILL.md; его достаточно установить туда, где harness ожидает директории скиллов.
graph LR
A["npx skills add blader/humanizer --global"] --> B["Скилл доступен глобально"]
B --> C["/humanizer [текст]"]
C --> D["Draft: убраны ИИ-паттерны"]
D --> E["Audit pass: что ещё выдаёт ИИ?"]
E --> F["Final rewrite"]
Для Claude Code есть отдельный плагин-путь:
# Через Skills CLI (универсально)
npx skills add blader/humanizer --global
# Или через плагин Claude Code
/plugin marketplace add blader/humanizer
/plugin install humanizer@humanizer
Скилл поддерживает варианты SKILL.md и SKILL_PROFESSIONAL.md, а также адаптерные форматы для нескольких агентных целей.
Почему это важно для отрасли
Инструменты автодетекции ИИ-текста заведомо ненадёжны: они маркируют человеческий текст как машинный и пропускают очевидный AI-slop. Humanizer предлагает другой подход — не детекцию, а исправление по явным лингвистическим правилам.
Проект открытый, поддерживается сообществом и совместим с Claude Code, Codex CLI и ChatGPT. Активный трекер pull requests показывает, что список паттернов продолжает пополняться: в конце июля 2026 обсуждается добавление паттерна №34 (расплывчатые «this»-отсылки) и расширение словаря ИИ-лексики.
«LLM используют статистические алгоритмы, чтобы угадать, что идёт следующим. Результат тяготеет к наиболее статистически вероятному — тому, что подходит для наибольшего числа случаев.» — Wikipedia, Signs of AI Writing
Репозиторий: github.com/blader/humanizer