इस प्रोजेक्ट के बारे में

Humanizer एक एजेंट स्किल है, जो सादे Markdown में वितरित है, और AI-जनित प्रतीत होने वाले टेक्स्ट को इस तरह फिर से लिखता है जैसे उसे किसी इंसान ने लिखा हो, बिना अंतर्निहित अर्थ बदले। चूँकि यह केवल Markdown है, यह किसी भी एजेंट के साथ काम करता है जो स्किल्स का समर्थन करता है। Installation Skills CLI के माध्यम से `npx skills add blader/humanizer --global` से होती है; `--global` हटाने पर यह केवल वर्तमान प्रोजेक्ट में स्थापित होती है, और `--agent name` या `--agent '*'` चुनता है कि किन एजेंटों को यह मिले। Claude Code 2.1.142 या नया इसे marketplace commands के जरिए plugin के रूप में स्थापित कर सकता है, और Claude Desktop उपयोगकर्ता repository को ZIP के रूप में अपलोड कर सकते हैं या `SKILL.md` को एजेंट के skill folder में कॉपी कर सकते हैं। यह स्किल `/humanizer` (या plugin के रूप में `/humanizer:humanizer`) पर प्रतिक्रिया देती है। Usage सीधा है: स्किल को बुलाएँ और टेक्स्ट चिपकाएँ, सादे भाषा में पूछें, या किसी file path की ओर इशारा करें ताकि prose को उसी स्थान पर फिर से लिखा जाए। यदि writing sample दिया गया है, तो पुनर्लेखन उस sample की लय, शब्द-चयन, विराम चिह्न और जानबूझकर की गई विशेषताओं (dashes सहित) का अनुसरण करता है। जब file दी जाती है, तो यह केवल prose बदलता है और code, data, frontmatter तथा link targets को अछूता छोड़ देता है। स्किल का तर्क है कि language models डिफ़ॉल्ट रूप से सबसे सांख्यिकीय रूप से संभावित continuation चुनते हैं, जो पाठकों और विषयों की सबसे व्यापक श्रेणी पर फिट बैठता है, जबकि एक इंसान एक पाठक और एक विषय के लिए लिखता है। यह जिस भी tell की तलाश करता है वह उस डिफ़ॉल्ट विकल्प का एक रूप है। यह मिले हर tell को चिह्नित करता है, पहले सबसे मज़बूत को; एक पुनर्लेखन draft तैयार करता है बिना original structure को स्थिर माने; draft को patterns और original claims के विरुद्ध जाँचता है; और फिर अंतिम version लिखता है। यह स्पष्ट रूप से तथ्यों का आविष्कार नहीं करता: names, numbers, dates, quotes और citations स्रोत या लेखक से आने चाहिए, और जब कोई आवश्यक detail गायब होती है तो यह पूछता है, न कि कुछ गढ़ता है। Output अपना काम दिखाता है: पहला rewrite, किसी भी कृत्रिम चीज़ की एक छोटी critique, और अंतिम version। 25 patterns पाँच sections में grouped हैं और strength तथा frequency द्वारा numbered हैं। पहले पाँच एक single sighting पर edit को उचित ठहराते हैं; जो patterns पर weak alone अंकित हैं वे केवल तब गिने जाते हैं जब कई tells किसी passage में साझा हों। Section A में staging बनाम stating है (not-X-but-Y constructions, one-line closers और dramatic fragments, गहरे लगने वाले sayings, staged run-ups, किसी से बहस नहीं)। Section B में rhythm by rule है (forced triads, repeated sentence openings, dashes as universal connector, stacked qualifiers, hyphenated pairs everywhere, passive voice और missing subjects)। Section C में inflation और borrowed authority है (overused AI words, inflated significance, vague connection/association, shallow -ing riders, sales language, borrowed authority, is/are/has से बचना)। Section D में formatting by rule है (bold as decoration, decorative headings, curly quotation marks)। Section E में chat और draft से बचे अवशेष हैं (chatbot residue, knowledge-limit disclaimers और guesses, एक heading जो पहले sentence में दोहराई गई है, previous version के बारे में लिखना)। README में एक पूरा before/after उदाहरण शामिल है: एक AI-जैसा Lisbon travel piece जिसे first-person account में बदला गया है जो original topic, view और details रखता है जबकि staged significance, sales language और formulaic closers हटा देता है। Pattern list Wikipedia के Signs of AI writing article से स्रोतित है, जिसे WikiProject AI Cleanup बनाए रखता है। परियोजना MIT licensed है और इसका एक व्यापक version history है; version 3.0.0 ने 35 patterns को 25 में समेकित किया और उन्हें वर्तमान Wikipedia article के साथ फिर से संरेखित किया।