इस प्रोजेक्ट के बारे में

avoid-ai-writing AI एजेंटों के लिए एक पोर्टेबल राइटिंग स्किल है जो सामान्य AI लेखन पैटर्न, जिन्हें अक्सर "AI-isms" कहा जाता है, को हटाने के लिए गद्य की जांच और पुनर्लेखन करती है। इसे agentskills.io-संगत टूल्स के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें Claude Code, OpenClaw, Hermes, Cursor और OpenAI Codex शामिल हैं, और इसे ChatGPT और Codex के लिए प्लगइन के रूप में भी पैक किया गया है। यह स्किल तीन मोड में काम करती है। रीराइट मोड, जो डिफ़ॉल्ट है, AI पैटर्न को फ्लैग करता है, अधिकतम दो एडिटिंग पास लागू करता है, जहाँ संभव हो परिणाम सत्यापित करता है, और एक अंतिम संस्करण लौटाता है। डिटेक्ट मोड बिना पुनर्लेखन के पैटर्न को फ्लैग करता है, स्पष्ट समस्याओं को निर्णय-कॉल से अलग करता है, जो तब उपयोगी होता है जब पैटर्न जानबूझकर हों या ऐसी सामग्री का ऑडिट करते समय जिसे बदला नहीं जाना चाहिए। एडिट मोड एक गद्य फ़ाइल में न्यूनतम, लक्षित इन-प्लेस परिवर्तन करता है, जबकि उन अंशों को संरक्षित करता है जो पहले से मानवीय लगते हैं; यह सोर्स कोड, कॉन्फ़िगरेशन और जनरेटेड डेटा को अस्वीकार करता है क्योंकि गद्य पुनर्लेखन संरचित सामग्री को दूषित कर सकता है। एक प्रमुख डिज़ाइन विकल्प दो-पास एडिटिंग सीमा है, जो --iterate 1 या --iterate 2 के साथ कॉन्फ़िगर करने योग्य है। पहला पास पुनर्लेखन करता है, और दूसरा उन पैटर्न को पकड़ सकता है जो बच गए या संरक्षण समस्याओं को ठीक कर सकता है, जब कोई उचित इन-स्कोप एडिट नहीं बचता है तो जल्दी रुक जाता है। स्किल रिपोर्ट करती है कि उसने कितने पास उपयोग किए और कोई जानबूझकर, संरक्षित या अनसुलझे निष्कर्ष। एक वैकल्पिक वॉयस प्रोफाइल (casual, professional, technical, warm, blunt) नियंत्रित करता है कि गद्य कैसा लगना चाहिए, ऑडियंस कॉन्टेक्स्ट प्रोफाइल से अलग। रिपॉजिटरी में एक महत्वपूर्ण पैटर्न कैटलॉग शामिल है। यह 74 पैटर्न श्रेणियों को पहले/बाद के उदाहरणों के साथ दस्तावेज़ित करता है, जिसमें सामग्री पैटर्न जैसे significance inflation और vague attribution, भाषा पैटर्न जैसे copula avoidance और synonym cycling, संरचना पैटर्न जैसे formatting और transition phrases, संचार पैटर्न जैसे chatbot artifacts और sycophantic tone, और मेटा पैटर्न जैसे rhythm uniformity और over-polishing शामिल हैं। बाद के जोड़ संरचनात्मक पहचान, AI-टूल फिंगरप्रिंट जैसे unfilled placeholders और chatbot citation markup, conversational-register tells, share-post framing, narrated candor, और अनावश्यक hyphenation को कवर करते हैं। एक 112-प्रविष्टि शब्द प्रतिस्थापन तालिका तीन स्तरों में फैली हुई है, जिसमें Tier 1 को frequency markers और clarity edits में विभाजित किया गया है ताकि wordiness सुधार किसी दस्तावेज़ को AI वर्गीकरण की ओर न धकेलें। एक बंडल डिटर्मिनिस्टिक डिटेक्टर इंजन यांत्रिक सत्यापन प्रदान करता है। यह 53 प्रकार की श्रेणियों को लागू करता है, जानबूझकर गद्य कैटलॉग गिनती से भिन्न क्योंकि यह शब्दावली स्तरों को विभाजित करता है और stylometric और fingerprint सिग्नल जैसे punctuation distribution, function-word entropy, और bypass-trick detection जोड़ता है। डिटेक्टर कमांड लाइन से फ़ाइल या पाइप किए गए टेक्स्ट को स्कोर कर सकता है, GitHub Actions या pre-commit हुक में गद्य को गेट कर सकता है, और MCP पर चल सकता है। दोनों गिनती डिटेक्टर दस्तावेज़ीकरण में मैप की गई हैं और उन्हें समेटने का इरादा नहीं है। स्थापना प्लेटफ़ॉर्म के अनुसार भिन्न होती है। उपयोगकर्ता रिपॉजिटरी को एजेंट की स्किल्स निर्देशिका में क्लोन कर सकते हैं, एक स्व-निहित dist फ़ाइल का उपयोग कर सकते हैं, Claude Cowork प्लगइन के रूप में स्थापित कर सकते हैं, OpenClaw के लिए ClawHub से स्थापित कर सकते हैं, Cursor में एक पोर्टेड नियम ड्रॉप कर सकते हैं, या स्किल को Codex की .agents/skills निर्देशिका में रख सकते हैं। OpenAI प्लगइन पैकेज सात केंद्रित स्किल्स प्रदान करता है, जिसमें एक राउटर, डिटेक्टर, वॉयस-प्रिजर्विंग रीराइटर, फ़ाइल एडिटर, संरक्षण सत्यापनकर्ता और गलत-सकारात्मक समीक्षक शामिल हैं। परियोजना MIT लाइसेंस प्राप्त है।