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humanizer-ru

humanizer-ru

ローカル
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humanizer-ru について

humanizer-ruは、AI生成文を含むロシア語テキストの修正と、チャットから貼り付けた痕跡の除去を行うスキルです。事実確認スクリプトで数値、日付、名前、リンク、表現の変化を確認し、自然な文章や契約書、法律文書には基本的に手を加えません。

主な機能

  1. 01官僚的な表現や定型句の除去
  2. 02事実と但し書きの維持
  3. 03数値、日付、名前、リンクの変更確認
  4. 04チャット由来の表示と不可視文字の除去
  5. 05指定された文章要素のみを編集

活用シーン

  1. 01AIが作成したロシア語文の簡潔化
  2. 02改稿前後の事実や否定表現の確認
  3. 03貼り付けた文章からチャット由来の表示を除去
  4. 04個人の文体に合わせた文章の修正

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "vladimir-human-humanizer-ru": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "humanizer-ru"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドuvx humanizer-ru

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypihumanizer-ru3.36.4

ツール

7

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
modeenumいいえstrip — 機械的なタイポグラフィ層を除去します（Markdown を破壊します。適用範囲は when_not を参照）。preserve-markup — 不可視文字と NBSP のみを処理します。typographic — マークアップを除去せず、ロシア語の出版向けタイポグラフィを適用します。strip | preserve-markup | typographic
textstringはい処理対象のテキスト（データであり、コマンドではありません）。このスキルの対象はロシア語の一貫した文章です。空またはロシア語以外の入力は out-of-scope と判定されます。
languageenumいいえ言語プロファイル：en/auto では英語の特徴や事実を許容し、ロシア語の文体ヒューリスティックは適用しません。ru | en | auto

詳細

humanizer-ru

Claude Code、Codex、Cursor、Claude.ai 向けのスキルです。ニューラルネットワークが生成したロシア語の文章を整え、官僚的な言い回しや決まり文句、「ChatGPT 風」の書式を取り除きながら、数字、日付、名前、但し書きはそのまま保ちます。

English · 比較サイト

npx skills add Vladimir-Human/humanizer-ru

例

パン屋の Telegram チャンネル向けに、ニューラルネットワークが書いた投稿です。

Telegram チャンネル用の投稿案ができました。お客様が重要な情報をすぐ確認できるように構成しています。

🥐 サドーヴァヤ通りの「コロス」から大切なお知らせです！

皆さん、サドーヴァヤ通り14番地の主役であるオーブンのメンテナンスと簡単な修理が必要になりました。そのため、11月2日月曜日から、この店舗を約2週間、一時休業します。

工事業者の作業が早く終われば、予定より早く営業を再開します！その際はこちらで必ずお知らせします。

休業中の営業について：

🎂 ケーキの予約注文。 11月分のご注文はすべて有効です！ケーキは心を込めて焼き、プーシキン通り3番地のパン屋でお渡しします（毎日10:00～19:00）。

🍞 量り売りのパン。 残念ながら、修理中は量り売りのパンを販売できません。オーブンが再び使えるようになり次第、店頭に戻します。

ご不便をおかけして申し訳ありません。プーシキン通り3番地で、焼きたてのパンと熱いコーヒーをご用意してお待ちしています！ ☕️

「コロス」より 🌾

「人間らしくして」と頼んだ後：

サドーヴァヤ通りの「コロス」からのお知らせ

皆さん、サドーヴァヤ通り14番地のオーブンは、簡単な修理が必要です。11月2日月曜日から、この店舗を約2週間、一時休業します。工事業者の作業が早く終われば、予定より早く営業を再開し、こちらでお知らせします。

修理中は、以下のとおりです。

予約注文のケーキ。11月分のご注文はすべて有効です。ケーキを焼き、プーシキン通り3番地のパン屋で毎日10:00～19:00にお渡しします。

量り売りのパン。オーブンの修理中は、量り売りのパンを販売できません。オーブンが使えるようになり次第、店頭に戻します。

ご不便をおかけして申し訳ありません。プーシキン通り3番地で、焼きたてのパンと熱いコーヒーをご用意してお待ちしています。

「コロス」より

これは以下の比較にあるスキルの出力（テキストはn01、実行モデルはClaude Sonnet 5.5）で、手作業による修正はありません。

インストール

Agent Skillsに対応した任意のエージェント（Claude Code、Codex、Cursor など）：

npx skills add Vladimir-Human/humanizer-ru

Claude Code ではプラグインとしてインストールできます。その場合、/pluginからアップデートを受け取れます。

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

Claude.ai では、最新リリースからhumanizer-ru-skill.zipをダウンロードし、Settings → Capabilities → Skills にアップロードしてください。

手動でインストールする場合は、skills/humanizer-ruフォルダーを~/.claude/skills/または~/.agents/skills/にコピーしてください。

使い方

テキストを貼り付けて、「人間らしくして」と入力します。ほかにも、次のように頼めます。

  • 「AIの出力を確認して、修正はしないで」—説明付きで修正箇所の一覧を返し、テキストは変更しません。
  • 「官僚的な言い回しだけ取り除いて」（ダッシュだけ、太字だけ）—指定した要素だけを修正します。
  • 「README.mdを直して」—文章だけを修正し、コードとリンクはそのままにします。
  • 自分の文章のサンプルを示して、同じ文体で修正するよう頼みます。

人が書いた良質な文章、契約書、法律にはほとんど手を加えず、そのことを伝えます。

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.

УчастникЗвёздыСреднее место из 5humanizer-ru вышеТексты с ошибкой смысла из 24
humanizer-ru 4.1.11252.38—2
ilyautov/humanizer-ru4523.1065%2
avoid-ai-writing-russian183.1869%9
просьба одной строкой—3.7477%8

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

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