humanizer-ru - SKILL.md Agent Skill

name: humanizer-ru description: "Применяй когда: пользователь просит проверить, переписать, очеловечить или оживить русскоязычный текст со следами генерации ИИ (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, GPT-5, Qwen, любая нейросеть). Активируй для запросов: «очеловечь», «сделай живым / естественным», «убрать гпт-шность», «звучит как нейросеть», «AI-детектор для русского», «проверить на ИИ», убрать штампы / клише / канцелярит / шаблонные обороты / эмодзи-списки 🚀 / неуместное длинное тире / льстивый тон / фабрикованные источники. Также при видимых маркерах копирования из чат-бота: :contentReference, ?utm_source=chatgpt.com, oai_citation, grok_card://, vertexaisearch, turn0search. Не применяй: текст не на русском, исходный код / скрипты (даже про NLP), юридические документы (канцелярит = жанр), художественная проза / поэзия / резюме (там длинное тире, ритм и сжатость — авторский приём)." license: MIT compatibility: Claude.ai, Claude Code, opencode, и другие агенты, поддерживающие спецификацию agentskills.io. Только текст, без выполнения кода. metadata: author: Vladimir-Human version: "2.8.0" last_reviewed: "2026-06-11" next_review_due: "2026-08-31" tags: ["writing", "editing", "russian", "ai-cleanup", "humanizer"] documentation: "https://github.com/vladimir-human/humanizer-ru#readme" support: "https://github.com/vladimir-human/humanizer-ru/issues" sources: - "https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing" - "https://ru.wikipedia.org/wiki/Википедия:Признаки_сгенерированности_текста" - "https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:WikiProject_AI_Cleanup"

Humanizer-ru — очеловечивание текста (v2.8.0)

Скилл для редактирования русскоязычного текста со следами работы ИИ. Цель — сделать текст естественным, не искажая смысла. Опирается на проект Wikipedia AI Cleanup и его русский аналог.

Когда применять

Текст на русском языке выглядит механическим, сухим или шаблонным.
Нужно проверить текст, сгенерированный другой нейросетью.
Пользователь просит «очеловечить», «переписать», «убрать следы ИИ».
Текст готовится к публикации (статья, пост, письмо, документ).
В тексте видны однозначные маркеры копирования из чат-бота: :contentReference[oaicite:N], ?utm_source=chatgpt.com, grok_card:// и подобные.

Когда не применять

Текст не на русском языке. Откажитесь и попросите русскоязычный.
Исходный код, конфигурационные файлы, технические логи. Скилл предназначен только для связного текста.
Юридические документы, нормативные акты, договоры — в них канцелярит обязателен по жанру.
Художественная проза, поэзия, литературные эссе — там длинное тире, правило трёх и сложный синтаксис могут быть авторским приёмом, не машинным следом. См. references/false-positives.md.

Дерево решений

Получили текст
  ↓
Это русский? — нет → отказ
  ↓ да
Жанр? — код / конфиг → отказ
       — договор / нормативный акт → применить только #16-21 (стиль/разметка), не трогать #8 канцелярит
       — художка / поэзия → не применять #13 правило трёх, #16 длинное тире, см. false-positives.md
       — академический / научный → не считать признаком пассив, оговорки, логические связки, см. false-positives.md §11
       — публицистика / колонка / эссе → правило трёх и параллелизмы могут быть приёмом; считать #13 только в связке с другими признаками
       — маркетинг / блог → полный набор
  ↓
Прогнать regex по chatbot-artifacts.md
  ↓
Найден хоть один однозначный маркер? — да → удалить, проверить остальной текст; почти точно ИИ
  ↓ нет
Сосчитать мягкие признаки по категориям (контентные, языковые, структурные, коммуникативные)
  ↓
0–2 признака → текст вероятно человеческий, не править
3–5 признаков → выборочно править критические (🔴), оставить остальное
6+ признаков → переписать целиком с сохранением фактов
  ↓
Если есть ссылки на источники → прогнать source-fabrication.md
  ↓
Финальная проверка по чек-листу (см. ниже)

Шкала критичности маркеров

🔴 Мгновенный маркер — выводит ИИ почти наверняка, требует удаления.
🟡 Сильный сигнал — неестественно для человека, часто встречается у ИИ.
🟢 Слабый сигнал — статистический признак, может быть и у людей; работает только в сочетании.

Архитектура файлов

Этот файл — карта. Подробное описание паттернов и проверок — в подключаемых файлах из references/.

Файл	Что внутри	Когда подгружать
`references/content-patterns.md`	Содержательные паттерны #1–9: усреднение, раздутая значимость, размытые атрибуции, шаблонные «вызовы и перспективы», канцелярит, текст о тексте	Всегда при анализе содержания
`references/language-patterns.md`	Языковые паттерны #10–15 + расширения для русского #15a–15f: нелогичные деепричастия, каскад смягчений, связки-переходы, заключительные обороты-затычки, резкая смена стиля, семантический сдвиг через английское поле, отсутствие идиоматики	Всегда при анализе связного текста
`references/structural-style-patterns.md`	Структурные и стилевые паттерны #16–21 + расширение #21a: длинное тире, жирный, эмодзи в списках, кавычки, таблицы, разметка Markdown, иерархия заголовков, Каждое Слово Заголовка С Прописной	При работе с текстом, имеющим разметку, или для прямой публикации
`references/communication-patterns.md`	Коммуникативные паттерны #22–25 + расширения #24a и #25a: остатки реплик, оговорки о пределах знаний, льстивый тон, псевдо-терапевтический регистр, общие позитивные выводы, обрыв на полуслове	При анализе текстов, скопированных из чата
`references/chatbot-artifacts.md`	Однозначные маркеры с регулярными выражениями: `:contentReference[oaicite:N]`, `oai_citation:N‡`, `turn0search0`, `?utm_source=chatgpt.com`, `grok_card://`, `vertexaisearch…/grounding-api-redirect`, а также маркеры новых платформ `[^N^]`, `【N†source】`, `citeturn0file0`, `](sandbox:/mnt/data/`, невидимые символы `U+E200–E204`, остатки `<think>`, сцепки «Источник+цифра», метки file_search `turn0file2` и старое поколение	При подозрении на копирование из чата
`references/source-fabrication.md`	Проверка ссылок: 404, DOI ведёт на чужую статью, несуществующий ISBN, автор умер до публикации, книжная ссылка без страниц, устаревшая дата обращения	Всегда при наличии ссылок на источники
`references/false-positives.md`	Что не считается признаком ИИ: длинное тире в художке, изогнутые кавычки от автозамены macOS, правило трёх в риторике и публицистике, канцелярит в юридическом тексте, академический и научный регистр, неэффективные индикаторы, живой синтаксис, разные типы ошибок у людей и моделей	Перед вынесением вердикта о машинном происхождении
`references/llm-fingerprints.md`	Отпечатки моделей по производителям: OpenAI GPT-5.5, Anthropic Claude 4.6/4.7, Google Gemini 3.5 (+ Deep Research), xAI Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen 3.7, Meta Muse Spark, Mistral Large 3 / Magistral, Perplexity, Amazon Nova, Cohere Command A+	При работе со свежими текстами 2025–2026
`references/test-fixtures.md`	Эталонные пары «образец / результат» для всех регулярных выражений + полные примеры правки	При обновлении скилла, для регрессионной защиты
`scripts/check_markers.py`	Автоматический прогон всех регулярных выражений по трём уровням образцов; запускается в CI и перед релизом. Режим `--scan` проверяет произвольный текст на маркеры	При обновлении маркеров: `python3 scripts/check_markers.py`; для проверки текста: `python3 scripts/check_markers.py --scan файл.md`

Главное правило

Ни один отдельный мягкий признак не даёт достаточного основания для вердикта «текст написан ИИ». Достаточны только:

Один однозначный маркер из references/chatbot-artifacts.md.
Подтверждённый подлог источника из references/source-fabrication.md.
Сочетание трёх и более мягких признаков из разных категорий.

Лучше пропустить машинный текст, чем испортить живой текст человека.

Пять ключевых принципов правки

Удалять мусор. Убирать вводные фразы-пустышки и слова-костыли.
Ломать шаблоны. Избегать парных сравнений, драматических списков, риторических подводок.
Менять ритм. Чередовать длину предложений. Два пункта лучше трёх. Разнообразить концовки абзацев.
Доверять читателю. Констатировать факты прямо. Избегать разжёвывания и оправданий.
Никаких слоганов. Если фраза звучит как пафосный слоган — переписать.

Признаки безжизненного текста

Одинаковая длина и структура предложений.
Нет точки зрения, только нейтральный отчёт.
Нет признания неуверенности или сложных чувств.
Нет первого лица там, где оно уместно.
Нет юмора, иронии или резкости.
Текст читается как пресс-релиз.

Формат вывода

Выдавать только итоговый переписанный текст (если пользователь явно не попросил объяснений). Никаких вступительных «Вот ваш текст:» или заключительных «Надеюсь, это поможет!». Если уверенности в правке нет — спросить, не молча редактировать.

Чек-лист перед сдачей

✓ Прогнан regex из chatbot-artifacts.md — однозначных маркеров нет?
✓ Если есть ссылки на источники — все они проверены через source-fabrication.md?
✓ Учтён жанр текста (художка / договор / публицистика)? См. false-positives.md.
✓ Убраны вводные слова типа «безусловно», «важно отметить»?
✓ Заменены громоздкие «является / представляет собой» на тире или «это»?
✓ Проверено правило трёх — изменены тройки на двойки или четвёрки, где это не риторика?
✓ Убраны излишние эпитеты и усреднение (паттерн #1)?
✓ Текст завершается конкретным фактом, а не расплывчатой моралью?
✓ Нет неестественных ложных диапазонов «от X до Y»?
✓ Английские прямые кавычки заменены на ёлочки (или наоборот, если это macOS-автозамена в личном тексте — оставлено)?
✓ Удалены лишний жирный, эмодзи и избыточные таблицы?
✓ Иерархия заголовков последовательна (H1 → H2 → H3)?
✓ Удалены остатки реплик («Конечно!», «Надеюсь, это поможет»)?
✓ Удалены бессмысленные деепричастные обороты («подчёркивая…»)?
✓ После правки текст звучит так, как сказал бы живой человек?

Оценка качества (0–10 по каждому критерию)

Критерий	Что проверяется
Прямота	Говорит прямо или ходит кругами?
Ритм	Есть чередование коротких и длинных фраз?
Доверие	Не перегружен ли объяснениями очевидного?
Естественность	Похоже на речь живого человека без штампов?
Лаконичность	Убраны лишние слова, артефакты разметки, канцеляризмы?

Сумма от 45 до 50 — следы ИИ удалены. От 35 до 44 — приемлемо, есть что улучшить. Меньше 35 — переработать.

О симметрии этой документации

Этот файл и references/* построены однотипно: каждый паттерн оформлен по шаблону «Проблема → Маркер → Что делать → Граница ложного срабатывания → До/После». Симметрия здесь — навигационное удобство справочника, а не сигнал генерации. Не путать с паттерном #13 «симметричные секции» из language-patterns.md: там симметрия в содержательных авторских текстах считается приметой ИИ.

Ключевая идея

LLM использует статистические алгоритмы для предсказания следующего слова. Результат стремится к статистически наиболее вероятному варианту, применимому к максимально широкому кругу случаев. Живой человек — это асимметрия и неидеальность. Очеловечить текст — значит вернуть в него эту неидеальность.

История версий

2.8.0 (11 июня 2026): мозговой штурм по свежим каталогам и исследованиям 2026 года. Новый однозначный маркер в chatbot-artifacts.md (раздел A.2): метки file_search turn0file2, всплывающие как fileciteturn0file2turn0file6 (форум разработчиков OpenAI, октябрь 2025; сильнее всего на GPT-5.2). Четыре расширения паттернов по каталогу «55 маркеров нейросетевого текста» (vc.ru, май 2026): #15e «Семантический сдвиг через английское поле» и #15f «Отсутствие идиоматики» (arXiv:2405.09279) в language-patterns.md, #24a «Псевдо-терапевтический регистр и имитация живости» (наследие отозванного режима GPT-4o весны 2025) в communication-patterns.md. В false-positives.md — §13 «Разные типы ошибок у людей и моделей» (модель путает падежи, человек — -тся/-ться; идеальная типографика относительна жанру). В llm-fingerprints.md — синтаксическая стилометрия (arXiv:2602.15514: машинный текст отличим без лексики, точность 93–98%) и равномерность информационной плотности (DivEye, 2025). Скрипт check_markers.py получил режим --scan для проверки произвольных текстов; добавлен третий workflow self-scan.yml — скилл проверяет сам себя на собственные маркеры при каждом изменении. Паттернов теперь 35 (25 базовых + 10 расширений), регулярных выражений 20, прогон зелёный (20 из 20). Ни одно существующее правило не изменено и не удалено.
2.7.0 (11 июня 2026): сверка с текущими версиями трёх опорных страниц (английская «Signs of AI writing», русская «Признаки сгенерированности текста», проект AI Cleanup) и пополнение по их новым разделам. Новый однозначный маркер в chatbot-artifacts.md (раздел A.8): сцепки «Источник+цифра» — ошибка отрисовки сносок ChatGPT вида ISO+3ISO+3; выражение ловит только сцепленную форму, одиночная (Wikipedia+1.) оставлена ручной проверке из-за столкновений с математикой и версиями. Два расширения паттернов: #21a «Каждое Слово Заголовка С Прописной» (русская Википедия, ярлык ВП:ИИЗБ) в structural-style-patterns.md и #25a «Обрыв на полуслове» (исторический признак) в communication-patterns.md. В false-positives.md — раздел «Неэффективные индикаторы» (идеальная грамотность, смешение стилей, «сухой» стиль и прочие не работающие сигналы) и пункт F «Живой синтаксис» (корпусное исследование Reinhart et al., PNAS 2025). В source-fabrication.md — §7 «Устаревшая дата обращения». В llm-fingerprints.md — научное подтверждение идиолектов моделей (Sun et al., arXiv:2502.12150). Паттернов теперь 31 (25 базовых + 6 расширений), регулярных выражений 19, прогон зелёный (19 из 19). В .gitignore добавлен служебный мусор Python и операционных систем. Ни одно существующее правило не изменено и не удалено.
2.6.0 (11 июня 2026): автоматическая проверка маркеров и два новых однозначных маркера. Добавлен scripts/check_markers.py — прогон всех регулярных выражений из chatbot-artifacts.md по трём уровням образцов (прямой, отрицательный, граничный) на стандартной библиотеке Python; подключён к CI (regex-check.yml), ручной PowerShell-вариант сохранён как запасной. В chatbot-artifacts.md добавлен раздел A.7 «Невидимые и служебные символы»: служебные символы цитирования ChatGPT U+E200–U+E204 (диапазон [\ue200-\ue204]; в этой форме метка citeturn разорвана невидимым символом и старым выражением не ловится) и остатки тега рассуждения </?think> от DeepSeek и других рассуждающих моделей — формализация приметы из llm-fingerprints.md. Регулярных выражений теперь 18, прогон зелёный (18 из 18). Кандидаты utm_source=perplexity и utm_source=gemini отклонены после проверки: эти платформы не добавляют устойчивых UTM-меток. Ни одно существующее правило не изменено и не удалено.
2.5.0 (31 мая 2026): содержательное обновление. Добавлены четыре однозначных маркера новых платформ в chatbot-artifacts.md (раздел A.6): сноска Microsoft Copilot [^N^], метка OpenAI Assistants 【N†source】, потоковая метка ChatGPT citeturn0file0, сломанная ссылка анализа данных ](sandbox:/mnt/data/). Регулярных выражений теперь 16, все прогнаны (16 из 16 проходят). В llm-fingerprints.md добавлены Perplexity, Amazon Nova, Cohere Command A+, режим Gemini Deep Research; приметы GPT-5.5 на русском проверены живым прогоном модели. В false-positives.md добавлен §11 «академический и научный регистр»; правило трёх дополнено границей для публицистики. В дереве решений SKILL.md разделены ветки «академический» и «публицистика». Версия в метаданных синхронизирована с тегом релиза.
2.4.1 (23 мая 2026): устранены англицизмы в собственном тексте скилла. В шапке description: Use when: → Применяй когда:, Do NOT use: → Не применяй:. В истории версий и разделе «Архитектура файлов» убраны кальки best practices, постепенное раскрытие, Do NOT блок, frontmatter, 7 LLM, 30+, Эмпирическая проверка, без регрессий, эталонные образцы, триггер «Use when:». Содержание скилла (29 паттернов, регулярные выражения, references) без изменений.
2.4.0 (23 мая 2026): переписано описание скилла. Слова-активаторы расширены с четырёх до тридцати с лишним: явные синонимы («очеловечь», «сделай живым», «AI-детектор», «проверить на ИИ», «убрать гпт-шность», «звучит как нейросеть»), семь моделей по именам (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, GPT-5, Qwen). Добавлен раздел «не применять» с явными границами: текст не на русском, код и скрипты, юридические документы, художественная проза, поэзия и резюме. Содержание скилла без изменений — правка только в шапке файла.
2.3.0 (20 мая 2026): SKILL.md превращён в карту со ссылками на детали в references/. Добавлены однозначные маркеры с регулярными выражениями (chatbot-artifacts.md), проверка подлога источников (source-fabrication.md), границы ложного срабатывания (false-positives.md), отпечатки моделей (llm-fingerprints.md), проверочные образцы (test-fixtures.md). Четыре расширения для русского (#15a–15d): нелогичные деепричастия, каскад смягчений, связки-переходы и заключительные обороты-затычки, резкая смена стилистики. Регулярные выражения прогнаны: 12 из 12 проходят. Старое не сломано.
2.2.0 (20 марта 2026): добавлены подвиды паттернов #1 (гороскопные утверждения) и #13 (симметричные секции).
2.1.0 (21 февраля 2026): соответствие спецификации agentskills.io, очистка опечаток.
2.0.0 (20 февраля 2026): 25 паттернов вместо 22, шкала критичности 🔴/🟡/🟢, чек-лист на 12 пунктов.
1.0.0 (21 января 2026): первый выпуск, 22 паттерна.