humanizer-ru

humanizer-ru

Навык для Claude Code, Codex, Cursor и Claude.ai. Правит русский текст после нейросети: убирает канцелярит, штампы и оформление «как у ChatGPT» и следит, чтобы цифры, даты, имена и оговорки остались прежними.

English · Сайт со сравнением

npx skills add Vladimir-Human/humanizer-ru

Пример

Пост для телеграм-канала пекарни, который написала нейросеть:

Вот готовый вариант поста для Telegram-канала. Он структурирован так, чтобы клиенты сразу увидели главную информацию.

---

🥐 Важные новости для гостей «Колоса» на Садовой!

Друзья, наша главная помощница — печь на Садовой, 14 — требует заботы и небольшого ремонта. Поэтому с понедельника, 2 ноября, мы временно закрываем эту точку примерно на две недели.

Если подрядчики справятся быстрее, мы с радостью откроемся раньше! Обязательно сообщим вам об этом здесь.

Как мы работаем в это время:

🎂 Предзаказы на торты. Все ноябрьские заказы в силе! Мы бережно испечем ваши торты и будем выдавать их в нашей пекарне на ул. Пушкина, 3 (ежедневно с 10:00 до 19:00).

🍞 Хлеб на развес. К сожалению, во время ремонта мы не сможем продавать весовой хлеб. Но как только печь снова заработает, сразу вернем его на витрины.

Приносим извинения за временные неудобства и очень ждем вас в гости на Пушкина, 3 за свежей выпечкой и горячим кофе! ☕️

Ваш «Колос» 🌾

После «очеловечь»:

Новости для гостей «Колоса» на Садовой

Друзья, печи на Садовой, 14 нужен небольшой ремонт. С понедельника, 2 ноября, мы временно закрываем эту точку примерно на две недели. Если подрядчики справятся быстрее, откроемся раньше и сообщим об этом здесь.

Пока идёт ремонт:

Торты по предзаказу. Все ноябрьские заказы в силе. Испечём их и будем выдавать в пекарне на ул. Пушкина, 3, ежедневно с 10:00 до 19:00.

Хлеб на развес. Пока печь на ремонте, весовой хлеб продавать не сможем. Как только она заработает, вернём его на витрины.

Извините за неудобства. Ждём вас на Пушкина, 3 за свежей выпечкой и горячим кофе.

Ваш «Колос»

Это ответ навыка из сравнения ниже (текст n01, исполнитель Claude Sonnet 5.5), руками в нём ничего не правили.

Установка

Любой агент с поддержкой Agent Skills (Claude Code, Codex, Cursor и другие):

npx skills add Vladimir-Human/humanizer-ru

В Claude Code можно поставить плагином, тогда обновления приходят через /plugin:

/plugin marketplace add Vladimir-Human/humanizer-ru
/plugin install humanizer-ru@humanizer-ru

В Claude.ai скачайте humanizer-ru-skill.zip из последнего релиза и загрузите в Settings → Capabilities → Skills.

Вручную: скопируйте папку skills/humanizer-ru в ~/.claude/skills/ или ~/.agents/skills/.

Как пользоваться

Вставьте текст и напишите «очеловечь». Другие просьбы:

• «проверь, что выдаёт ИИ, но не правь» — список мест с объяснением, текст не меняется;
• «убери только канцелярит» (только тире, только жирный) — правится один слой;
• «поправь README.md» — правится проза, код и ссылки остаются как были;
• образец своего текста и просьба — правка в вашей манере.

Хороший текст человека, договор или закон навык почти не трогает и говорит об этом.

Сравнение с другими навыками

Навыков, которые обещают то же самое, на GitHub больше двадцати. Мы сравниваем их на русских текстах вслепую: одна модель (Claude Sonnet 5.5) применяет каждый навык, три модели других лабораторий (Gemini 4 Argon, Kimi K3, Muse Spark 1.3) ранжируют перемешанные варианты по вопросу «что бы вы отправили с наименьшей доработкой» и выписывают ошибки смысла. У каждого судьи один голос, ошибка засчитана, если её отметили двое из трёх. Пороги записаны до того, как появились тексты.

Последний замер, 4.1.1: 24 свежих ИИ-текста одиннадцати моделей, которых навык не видел, и шесть человеческих текстов-ловушек.

Пятым участником был новый вариант нашей инструкции из трёх циклов настройки. Прошлую инструкцию он не обогнал (49% сравнений, ошибок столько же), поэтому в 4.1.1 его нет. Gemini и Kimi ставят humanizer-ru выше обоих соперников, Muse Spark — выше avoid-ai-writing-russian и вровень с ilyautov. Две наши ошибки: «влияет на сохранность» стало «под угрозой сохранность», из благодарности инспектору выпала «вежливость». Шесть ловушек навык не испортил, простая просьба испортила три.

Свежий сокращённый замер 21.10.2026 (final4): 12 новых текстов GPT-6.1 Sol и Gemini 4 Argon, исполнитель Sonnet 5.5, места расставляли Gemini 4 Argon и Claude Opus 5.5. humanizer-ru 4.1.1 первый из трёх и выше ilyautov/humanizer-ru v3.32.0 в 83% сравнений; ошибок смысла судьи не нашли ни у кого. Вариант с новыми признаками из Википедии уступил 4.1.1 (42% сравнений) и в релиз не вошёл.

В замере 4.1.0 участников было восемь: blader/humanizer (57 тыс. звёзд) там седьмой и ошибается чаще всех, stop-slop, no-ai-slop и avoid-ai-writing не прошли отбор. Все тексты, ответы, оценки и как повторить: eval/. Судьи здесь модели, живых редакторов среди них не было.

Скрипты

В папке навыка два скрипта без зависимостей. Агент с терминалом запускает их сам, можно и вручную:

python skills/humanizer-ru/scripts/check_facts.py до.txt после.txt
python skills/humanizer-ru/scripts/clean_paste.py текст.txt --in-place

check_facts.py сравнивает исходник с правкой и показывает пропавшие или новые числа, даты, имена и ссылки, перевёрнутые отрицания, перепутанные суммы, ослабленные или усиленные утверждения и потерянные HTML-теги. clean_paste.py снимает следы вставки из чата: contentReference, 【N†source】, хвосты utm_source=chatgpt.com и utm_source=openai, невидимые символы. Метки самого автора (utm_campaign в рассылке и т. п.) остаются, а их пропажу check_facts.py считает потерей ссылки.

Детекторы ИИ

Навык правит текст для читателя. Проходит ли текст после него детекторы, мы не проверяли и не обещаем. Что о детекторах известно (проверено 21.10.2026):

• Результат зависит от версии детектора. Антиплагиат с 25.09.2026 пишет в отчёте версию модели, чтобы было видно, почему две проверки одного текста разошлись (новость).
• Детекторы ошибаются на коротких текстах и на канцелярите. Text.ru в справке называет тексты короче 1000 знаков и тексты, написанные канцелярским языком или полные штампов (детектор Text.ru).
• Детекторы, обученные на русских текстах, на своём корпусе почти не ошибаются: в исследовании LLMTrace у дообученных моделей F1 0.97–0.99, а у детектора без обучения Binoculars на русском 0.02 (arXiv 2509.21269).
• Русская Википедия советует не доверять детекторам и напоминает, что признаки ИИ в тексте не доказывают авторство (ВП:ПРГЕН).

Версия 3

Прошлая версия с исследованиями, пакетом PyPI и MCP-сервером лежит в ветке legacy-v3 и теге v3.36.4. Пакет на PyPI и запись в реестре MCP остались на 3.36.4.

Лицензия

MIT