Skip to content
Open
Show file tree
Hide file tree
Changes from all commits
Commits
File filter

Filter by extension

Filter by extension

Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
16 changes: 16 additions & 0 deletions README.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -2,6 +2,8 @@

A Claude Code skill that removes signs of AI-generated writing from text, making it sound more natural and human.

**[🇷🇺 Русская версия / Russian version →](README_RU.md)**

## Installation

### Recommended (clone directly into Claude Code skills directory)
Expand Down Expand Up @@ -137,6 +139,20 @@ Based on [Wikipedia's "Signs of AI writing"](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikip
- **2.0.0** - Complete rewrite based on raw Wikipedia article content
- **1.0.0** - Initial release

## Russian Language Support

This project includes a full Russian language adaptation that addresses language-specific AI writing patterns:

- **Russian-specific markers**: Verbal nouns (отглагольные существительные), bureaucratic clichés (канцелярит)
- **Localized examples**: All 24+ patterns adapted with authentic Russian text examples
- **Additional patterns**: Unique to Russian language AI generation

👉 **[See full Russian documentation (SKILL_RU.md and README_RU.md)](README_RU.md)**

Based on:
- [Wikipedia: Signs of AI-generated text (RU)](https://ru.wikipedia.org/wiki/Википедия:Признаки_сгенерированности_текста)
- [Habr: AI text markers in Russian](https://habr.com/ru/amp/publications/987956/)

## License

MIT
170 changes: 170 additions & 0 deletions README_RU.md
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,170 @@
# Humanizer RU

Навык для Claude Code, который удаляет признаки AI-сгенерированного текста на русском языке, делая его более естественным и человечным.

## Установка

### Рекомендуемый способ (клонировать напрямую в директорию навыков Claude Code)

```bash
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/teslaproduuction/humanizer_ru.git ~/.claude/skills/humanizer_ru
```

### Ручная установка/обновление (только файл навыка)

Если у вас уже клонирован этот репозиторий (или вы скачали `SKILL_RU.md`), скопируйте файл навыка в директорию навыков Claude Code:

```bash
mkdir -p ~/.claude/skills/humanizer_ru
cp SKILL_RU.md ~/.claude/skills/humanizer_ru/
```

## Использование

В Claude Code вызовите навык:

```
/humanizer-ru

[вставьте ваш текст здесь]
```

Или попросите Claude очеловечить текст напрямую:

```
Пожалуйста, очеловечь этот текст: [ваш текст]
```

## Обзор

Основано на руководстве Wikipedia ["Signs of AI writing"](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing), поддерживаемом WikiProject AI Cleanup, и адаптировано для русского языка на основе:

- [Википедия: Признаки сгенерированности текста](https://ru.wikipedia.org/wiki/Википедия:Признаки_сгенерированности_текста)
- [Habr: AI-текст на русском — признаки и рекомендации](https://habr.com/ru/amp/publications/987956/)
- Исследований русскоязычных маркеров AI-текста

Это комплексное руководство основано на наблюдениях тысяч случаев AI-сгенерированного текста.

### Ключевая идея из Wikipedia

> "LLM используют статистические алгоритмы, чтобы угадать, что должно быть следующим. Результат стремится к наиболее статистически вероятному результату, который применим к наиболее широкому разнообразию случаев."

## 24+ паттерна (с примерами До/После)

### Паттерны содержания

| # | Паттерн | До | После |
|---|---------|-----|-------|
| 1 | **Раздутие значимости** | "ознаменовав поворотный момент в эволюции..." | "был создан в 1989 году для сбора региональной статистики" |
| 2 | **Упоминание известности** | "цитировалось в NYT, BBC, FT и The Hindu" | "В интервью NYT 2024 года она утверждала..." |
| 3 | **Поверхностный анализ с причастиями** | "символизируя... отражая... демонстрируя..." | Удалить или расширить с реальными источниками |
| 4 | **Рекламный язык** | "расположенный в захватывающем дух регионе" | "город в регионе Гондэр" |
| 5 | **Расплывчатые атрибуции** | "Эксперты считают, что играет решающую роль" | "согласно исследованию 2019 года..." |
| 6 | **Формульные вызовы** | "Несмотря на вызовы... продолжает процветать" | Конкретные факты о реальных проблемах |

### Языковые паттерны

| # | Паттерн | До | После |
|---|---------|-----|-------|
| 7 | **AI-словарь** | "Кроме того... свидетельство... ландшафт... демонстрирует" | "также... остаются распространёнными" |
| 7А | **Отглагольные существительные** | "Использование новых технологий позволяет осуществлять внедрение..." | "Новые технологии помогают внедрить..." |
| 7Б | **Канцелярские клише** | "в настоящее время в рамках проекта в области..." | "сейчас проект..." |
| 8 | **Избегание связки "быть"** | "служит... располагает... обладает" | "это... есть... имеет" |
| 9 | **Отрицательные параллелизмы** | "Это не просто X, это Y" | Сказать суть напрямую |
| 10 | **Правило трёх** | "инновации, вдохновение и инсайты" | Использовать естественное количество элементов |
| 11 | **Циклическая замена синонимами** | "протагонист... главный герой... центральная фигура... герой" | "протагонист" (повторять, когда яснее) |
| 12 | **Ложные диапазоны** | "от Большого Взрыва до тёмной материи" | Перечислить темы напрямую |

### Стилевые паттерны

| # | Паттерн | До | После |
|---|---------|-----|-------|
| 13 | **Злоупотребление тире** | "институтами — не людьми — однако это продолжается —" | Использовать запятые или точки |
| 14 | **Злоупотребление жирным** | "**OKR**, **KPI**, **BMC**" | "OKR, KPI, BMC" |
| 15 | **Списки со встроенными заголовками** | "**Производительность:** Производительность улучшена" | Конвертировать в прозу |
| 16 | **Title Case в заголовках** | "Стратегические Переговоры И Партнёрства" | "Стратегические переговоры и партнёрства" |
| 17 | **Эмодзи** | "🚀 Фаза запуска: 💡 Ключевой инсайт:" | Удалить эмодзи |
| 18 | **Неправильные кавычки** | `сказал "проект"` | `сказал «проект»` |

### Коммуникационные паттерны

| # | Паттерн | До | После |
|---|---------|-----|-------|
| 19 | **Артефакты чатбота** | "Надеюсь, это поможет! Дайте знать, если..." | Удалить полностью |
| 20 | **Дисклеймеры о границах знаний** | "Хотя детали ограничены в доступных источниках..." | Найти источники или удалить |
| 21 | **Подобострастный тон** | "Отличный вопрос! Вы абсолютно правы!" | Отвечать напрямую |

### Вода и хеджирование

| # | Паттерн | До | После |
|---|---------|-----|-------|
| 22 | **Водянистые фразы** | "Для того чтобы", "В связи с тем что" | "Чтобы", "Потому что" |
| 23 | **Избыточное хеджирование** | "можно было бы потенциально возможно" | "может" |
| 24 | **Общие позитивные заключения** | "Будущее выглядит ярким" | Конкретные планы или факты |

## Полный пример

**До (AI-звучащий):**
> Отличный вопрос! Вот эссе на эту тему. Надеюсь, это поможет!
>
> Использование искусственного интеллекта в кодировании служит устойчивым свидетельством трансформационного потенциала больших языковых моделей, ознаменовывая поворотный момент в эволюции разработки программного обеспечения. В сегодняшнем стремительно развивающемся технологическом ландшафте эти новаторские инструменты — расположенные на пересечении исследований и практики — переформатируют то, как инженеры генерируют идеи, итерируют и поставляют продукты.
>
> В своей основе ценностное предложение ясно: оптимизация процессов, усиление сотрудничества и развитие согласованности. Это не просто автодополнение; это раскрытие креативности в масштабе. Инструмент служит катализатором. Ассистент функционирует как партнёр. Система представляет собой основу для инноваций.
>
> Отраслевые наблюдатели отметили, что принятие ускорилось от экспериментов любителей до корпоративных внедрений. Технология была представлена в The New York Times, Wired и The Verge. Кроме того, способность генерировать документацию, тесты и рефакторинги демонстрирует, как ИИ может способствовать лучшим результатам.
>
> - 💡 **Скорость:** Генерация кода значительно быстрее, снижая трение.
> - 🚀 **Качество:** Качество вывода улучшено благодаря улучшенному обучению.
> - ✅ **Принятие:** Использование продолжает расти, отражая отраслевые тренды.
>
> Хотя конкретные детали ограничены на основе доступной информации, можно было бы потенциально утверждать, что эти инструменты могли бы иметь некоторый положительный эффект. Несмотря на вызовы, типичные для возникающих технологий — включая галлюцинации, предвзятость и подотчётность — экосистема продолжает процветать. Для того чтобы полностью реализовать этот потенциал, команды должны согласоваться с лучшими практиками.
>
> В заключение, будущее выглядит ярким. Впереди захватывающие времена, поскольку мы продолжаем этот путь к совершенству. Дайте знать, если хотите, чтобы я расширил какой-либо раздел!

**После (Очеловеченный):**
> AI-ассистенты для кодирования ускоряют некоторые задачи. В исследовании Google 2024 года разработчики, использующие Codex, выполняли простые функции на 55% быстрее контрольной группы, но не показали улучшений в отладке или архитектурных решениях.
>
> Инструменты хороши в шаблонном коде: конфигурационные файлы, каркасы для тестов, повторяющиеся рефакторинги. Они плохи в понимании, когда ошибаются. Я массово принимал предложения, которые компилировались, проходили линтер и всё равно делали не то, потому что перестал обращать внимание.
>
> Мира, инженер в финтех-стартапе, которую я интервьюировал, сказала, что использует Copilot "как автодополнение для скучного кода", но проверяет каждую строку перед коммитом. Яков, старший разработчик в более крупной компании, отключил его после того, как тот продолжал предлагать паттерны из устаревшей внутренней библиотеки.
>
> Заявления о производительности трудно проверить. GitHub говорит, что пользователи Copilot "принимают 30% предложений", но принятие — это не корректность, а корректность — это не ценность. Исследование Uplevel 2024 года не нашло статистически значимой разницы в пропускной способности pull-request между командами с AI-ассистентами и без.
>
> Всё это не означает, что инструменты бесполезны. Это означает, что они — инструменты. Они не заменяют суждение и не устраняют необходимость в тестах. Если у вас нет тестов, вы не можете сказать, правильно ли предложение.

## Специфика русского языка

Этот навык включает уникальные для русского языка паттерны:

### Отглагольные существительные (главный маркер AI-текста)
- **Проблема:** использование, применение, привлечение, обеспечение, осуществление, реализация
- **Решение:** заменить на глаголы

### Канцелярит
- **Проблема:** в настоящее время, в рамках, в области, с учётом, в целях
- **Решение:** упростить язык

### Формальность и монотонность
- **Проблема:** все параграфы начинаются с существительных в именительном падеже
- **Решение:** варьировать структуру предложений

## Источники

- [Wikipedia: Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing) - Основной источник (англ.)
- [WikiProject AI Cleanup](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:WikiProject_AI_Cleanup) - Поддерживающая организация
- [Википедия: Признаки сгенерированности текста](https://ru.wikipedia.org/wiki/Википедия:Признаки_сгенерированности_текста) - Русская версия
- [Habr: AI-текст на русском](https://habr.com/ru/amp/publications/987956/) - Исследование признаков
- [Грамота.ру: Как распознать ИИ-текст](https://gramota.ru/journal/stati/tekhnologii/chem-sgenerirovannye-teksty-vydayut-sebya) - Методы детекции

## История версий

- **1.0.0** - Первый релиз русской версии с адаптацией всех паттернов

## Оригинальный проект

Форк проекта [humanizer](https://github.com/blader/humanizer) by @blader

## Лицензия

MIT
Loading