avoid-ai-writing

avoid-ai-writing est une compétence d'écriture portable pour agents IA qui audite et réécrit la prose afin de supprimer les schémas d'écriture IA courants, souvent appelés « IA-ismes ». Elle est conçue pour fonctionner avec les outils compatibles agentskills.io, notamment Claude Code, OpenClaw, Hermes, Cursor et OpenAI Codex, et est également fournie sous forme de plugin pour ChatGPT et Codex. La compétence fonctionne selon trois modes. Le mode Réécriture, par défaut, signale les schémas IA, applique jusqu'à deux passes d'édition, vérifie le résultat lorsque c'est possible et renvoie une version finale unique. Le mode Détection signale les schémas sans réécrire, en séparant les problèmes clairs des jugements subjectifs, ce qui est utile lorsque les schémas peuvent être intentionnels ou lors de l'audit de contenu qui ne doit pas être modifié. Le mode Édition apporte des modifications minimales et ciblées sur place à un fichier de prose tout en préservant les passages qui semblent déjà humains ; il refuse le code source, la configuration et les données générées, car les réécritures de prose peuvent corrompre le contenu structuré. Un choix de conception clé est la limite de deux passes d'édition, configurable avec --iterate 1 ou --iterate 2. La première passe réécrit, et la seconde peut détecter les schémas ayant survécu ou réparer les problèmes de préservation, en s'arrêtant tôt lorsqu'aucune modification justifiée dans le champ d'application ne reste. La compétence indique le nombre de passes utilisées et toute constatation intentionnelle, protégée ou non résolue. Un profil vocal facultatif (décontracté, professionnel, technique, chaleureux, direct) contrôle le ton de la prose, séparément du profil de contexte d'audience. Le référentiel comprend un catalogue de schémas substantiel. Il documente 74 catégories de schémas avec des exemples avant/après, couvrant les schémas de contenu tels que l'inflation de l'importance et l'attribution vague, les schémas de langage tels que l'évitement de la copule et le cycle des synonymes, les schémas de structure tels que le formatage et les phrases de transition, les schémas de communication tels que les artefacts de chatbot et le ton sycophante, et les méta-schémas tels que l'uniformité du rythme et le sur-polissage. Des ajouts ultérieurs couvrent la détection structurelle, les empreintes d'outils IA comme les espaces réservés non remplis et le balisage de citation de chatbot, les indices de registre conversationnel, le cadrage de publication de partage, la candeur narrée et la césure inutile. Un tableau de remplacement de mots de 112 entrées couvre trois niveaux, le niveau 1 étant divisé en marqueurs de fréquence et modifications de clarté afin que les corrections de verbosité ne poussent pas un document vers une classification IA. Un moteur de détection déterministe intégré fournit une vérification mécanique. Il implémente 53 catégories de types, différant intentionnellement du nombre du catalogue de prose car il divise les niveaux de vocabulaire et ajoute des signaux stylométriques et d'empreinte tels que la distribution de la ponctuation, l'entropie des mots de fonction et la détection des astuces de contournement. Le détecteur peut noter un fichier ou un texte canalisé depuis la ligne de commande, contrôler la prose dans les actions GitHub ou les hooks pre-commit, et fonctionner via MCP. Les deux comptes sont mappés dans la documentation du détecteur et ne sont pas destinés à être rapprochés. L'installation varie selon la plateforme. Les utilisateurs peuvent cloner le référentiel dans le répertoire de compétences d'un agent, utiliser un fichier dist autonome, installer en tant que plugin Claude Cowork, installer depuis ClawHub pour OpenClaw, déposer une règle portée dans Cursor, ou placer la compétence dans le répertoire .agents/skills de Codex. Le package de plugin OpenAI fournit sept compétences ciblées, notamment un routeur, un détecteur, un réécriveur préservant la voix, un éditeur de fichiers, un vérificateur de préservation et un réviseur de faux positifs. Le projet est sous licence MIT.