Humanizer-zh: убираем AI-след из текста прямо в Claude Code
Humanizer-zh — Claude Code Skill для устранения шаблонных AI-паттернов из китайского текста. 31 правило, MIT-лицензия, обновление 23 сентября 2026.
Что это и зачем
На GitHub появился Humanizer-zh — skill (навык) для Claude Code, который редактирует тексты так, чтобы убрать типичные следы AI-генерации. Инструмент удаляет механические, машиноподобные стилистические паттерны из китайского текста, но его логика универсальна и применима к любому языку. 23 сентября 2026 года вышло крупное обновление: переписаны правила и примеры, уточнены принципы сохранения авторской позиции.
SKILL.md, в котором YAML-шапка содержит имя и описание, а тело на Markdown — инструкции, которым Claude следует при активации навыка.Как работает Humanizer-zh
Skill реализует комплексный фреймворк редактирования, который систематически сканирует и исправляет проблемы: «AI-специфичную лексику», шаблонные структуры (например, правило трёх) и гиперболизированную символику.
Важно понять главный принцип инструмента:
Это редакционная инструкция, которую читает агент. Она не является детектором авторства и не гарантирует прохождение AI-детекторов.
Инструмент выявляет типичные LLM-артефакты — избыточные переходные слова, шаблонные структуры «проблема-решение», искусственные языковые вставки — и помогает автору вернуть в текст настоящую индивидуальность, ритм и конкретику.
31 правило в шести категориях
Версия от 23 сентября 2026 содержит 31 контрольную точку, разбитых по шести группам:
| Категория | Что проверяется |
|---|---|
| A: Вступление вместо утверждения (1–5) | Ложный контраст, псевдоглубина, оправдания без адресата |
| B: Шаблонный ритм (6–11) | Принудительное «правило трёх», повторяющиеся зачины, тире-костыли |
| C: Раздувание и ссылки на авторитет (12–18) | Расплывчатые высокочастотные слова, пустые обобщения, реклама |
| D: Шаблонное форматирование (19–21) | Ненужный жирный шрифт, декоративные заголовки, кавычки |
| E: Остатки черновика (22–25) | Операторские фразы, повтор заголовка в первом предложении |
| F: Китайская специфика (26–31) | Длинные определения, «进行+глагол», нагромождение пассива, клише |
Установка
Самый быстрый способ — одна команда через npx:
npx skills add https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git
Альтернативно — клонирование вручную:
git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-zh
После перезапуска Claude Code вызов навыка производится командой /humanizer-zh в диалоге.
Ожидаемая структура файлов
~/.claude/skills/humanizer-zh/
├── SKILL.md # Определение навыка
└── README.md # Документация
Как использовать
Вставить текст напрямую:
Пожалуйста, отредактируй текст ниже с помощью humanizer-zh, сохрани тон технического обзора:
[текст]
Редактировать файл:
Отредактируй основной текст в article.md с помощью humanizer-zh.
Только рекомендации, без изменений:
Дай советы, не изменяй файл.
Как выглядит процесс
graph TD
A[Исходный текст / файл] --> B[Claude Code загружает SKILL.md]
B --> C{Анализ по 31 правилу}
C --> D[A: Убрать пустое вступление]
C --> E[B: Разбить шаблонные тройки]
C --> F[C: Убрать раздутые обобщения]
C --> G[F: Китайская специфика]
D --> H[Итоговая редактура]
E --> H
F --> H
G --> H
H --> I[Готовый текст — только финальная версия]
Контекст: бум Skills-экосистемы
Anthropic запустил открытый стандарт Agent Skills в октябре 2025 года, и к середине 2026 года экосистема вокруг Claude Code включает официальные репозитории навыков с более чем 157 000 звёзд на GitHub и плагинные маркетплейсы. Одни и те же файлы SKILL.md работают в Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI и Antigravity IDE.
Сами skills бесплатны — это просто markdown-файлы на диске. Расходы возникают от агента, который их запускает: Claude Code тарифицирует по использованию токенов, поэтому навыки с большим контекстом увеличивают затраты.
Humanizer-zh распространяется под лицензией MIT. Проект основан на оригинальном blader/humanizer v3.0.0 и серии pull request’ов сообщества (PR #34, #39). Исходный код доступен на GitHub.