AD humanizer
Очеловечивает текст, сгенерированный ИИ, путем обнаружения и удаления типичных для LLM паттернов. Переписывает текст, чтобы он звучал естественно, конкретно и по-человечески. Использует 28 детекторов паттернов, более 560 терминов ИИ-лексики в 3 уровнях и статистический анализ (взрывность, соотношение типов к токенам, читаемость) для всестороннего обнаружения. Используйте, когда просят очеловечить текст, убрать ИИ-стиль, сделать контент более естественным/человеческим, проверить текст на ИИ-паттерны, оценить текст на предмет обнаружения ИИ или улучшить черновики, сгенерированные ИИ. Охватывает категории контента, языка, стиля, коммуникации и наполнителей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Humanize AI-generated text by detecting and removing patterns typical…»
Humanize AI-generated text by detecting and removing patterns typical of LLM output. Rewrites text to sound natural, specific, and human. Uses 28 pattern detectors, 560+ AI vocabulary terms across 3 tiers, and statistical analysis (burstiness, type-token ratio, readability) for comprehensive detection. Use when asked to humanize text, de-AI writing, make content sound more natural/human, review writing for AI patterns, score text for AI detection, or improve AI-generated drafts. Covers content, language, style, communication, and filler categories.
Очеловечивает текст, сгенерированный ИИ, путем обнаружения и удаления типичных для LLM паттернов.
Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 27. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (humanizer) не совпадает с папкой (humanizer-2)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 33, расплывчатых формулировок: 1
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2028 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -48 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 554 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.