humanizer-lint

Humanizer Lint

ユーザーにテキストを返す前に、決定論的なローカル文体計算を用いて、100 以上の言語で AI 生成文を監査、リントし、人間らしい文章に整えます。

• ユーザーが「テキストを人間らしくして」「AI っぽさを取り除いて」「文のリズムを均一でなくして」「自然なブログ、コピーライティング、SEO、ドキュメントの文章を書いて」と依頼した場合に、LLM にありがちな機械的な文章パターンを排除します。
• 必須の node <skill_dir>/scripts/analyze.mjs --stdin --json 検証と npx humanizer-lint CLI を提供し、Burstiness（CV >= 0.45）、隣接リズム差分、適応型 MATTR 語彙多様性を適用します。
• 外部依存なしで、徹底したアンチスロップの語彙・形態論ルールパック 8 種（en、id、es、ms、fr、de、pt、zh）と、100 以上の言語に対応する Universal Stylometric Mode（Intl.Segmenter）を提供します。
• node <skill_dir>/scripts/fingerprint.mjs による個人の文体のクローン作成に対応し、ネットワーク呼び出しなしで skills.sh のセキュリティ監査 3 種（Gen Agent Trust Hub、Socket、Snyk）すべてに合格します。

使用する場面

• あらゆる言語（--lang auto）で、エージェントが生成した草稿、記事、エッセイ、コピーライティング、ドキュメントを人間らしい文章に整える場合。
• 均一な文のリズム（低い Burstiness $CV$ や、単調な 3 文のまとまり）を監査して修正する場合。
• LLM の定型句、つなぎの冗長表現、硬直した翻訳調の形態論的特徴（EN、ID、ES、MS、FR、DE、PT、ZH）を取り除く場合。
• ローカルの文体フィンガープリントプロファイル（scripts/fingerprint.mjs）を使って、ユーザー個人の文章スタイルに合わせる場合。
• 編集した文章をユーザーに返す前に、決定論的に検証（PASS / FAIL）する場合。

対応言語（二段階の多言語アーキテクチャ）

• Tier 1 — 語彙ベースの完全なアンチスロップ + 文体計算（8 言語）： en（英語）、id（インドネシア語）、es（スペイン語）、ms（マレー語）、fr（フランス語）、de（ドイツ語）、pt（ポルトガル語）、zh（中国語 / Mandarin）。
• Tier 2 — Universal Stylometric Engine（Intl.Segmenter による 100 以上の言語対応）： --lang auto または --lang universal により、ラテン文字、キリル文字、アラビア文字、日本語、韓国語、ヒンディー語、トルコ語、ベトナム語、その他の文字体系に対して、文の長さの Burstiness（$CV$）、隣接リズム差分（$\Delta_{adj}$）、適応型 $MATTR$、段落の対称性、文頭表現の反復、圧縮エントロピーを自動計算します。

Agent-SEO のトリガー意図と検索キーワード

• Humanizer とアンチスロップの中核機能： humanizer、ai humanizer、humanize text、anti-slop、remove ai slop、prose linter、stylometric linter、bypass robotic ai writing、burstiness checker、perplexity and burstiness、mattr lexical diversity。
• ライティング、コピーライティング、ドキュメントのワークフロー： writing assistant、copywriting linter、blog post writer、seo article humanizer、markdown prose linter、technical documentation editor、proofreading and editing、natural translation polishing、voice cloning stylometry。
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• 多言語での利用意図： humanizador de texto ia（ES/PT）、humaniseur de texte ia（FR）、ki-text humanisieren（DE）、消除AI味 / AI文章人性化（ZH）。

コード、コマンド、構造化データ、引用、法律文書、事実を示す識別子の変更には使用しないでください。サニタイザーは一般的な Markdown 構造を除外しますが、エージェントは引き続き意味と、裏付けのある事実を保持する必要があります。

前提条件

• Node.js 18.3 以降。
• 実行時に、このスキルのインストール先ディレクトリを <skill_dir> として解決してください。
• カスタムプロファイル（任意）：<skill_dir>/profiles/custom-voice.json。

クローズドループプロトコル

1. コンテキストを解決する

1. この SKILL.md から <skill_dir> を解決します。現在の作業ディレクトリを前提にしてはいけません。
2. auto、universal、または2文字の ISO 639-1 コードを指定します。auto は、根拠が十分な場合に同梱パックを選択し、それ以外の場合は universal を使用します。
3. <skill_dir>/profiles/custom-voice.json が存在する場合は、--profile とともに渡します。存在しない場合は、同梱のデフォルトプロファイルを使用します。
4. ユーザーが事実の編集を明示的に依頼しない限り、原文の事実、名前、数値、日付、引用、出典、技術用語を変更しません。

完了条件：草稿を作成する前に、言語、アナライザーのパス、任意のプロファイルのパスが判明していること。

2. リズムに変化をつけて草稿を作成する

具体的な主語と動詞を使って初稿を作成します。意味が損なわれない範囲で、2〜6語の短い文と、26〜38語の長い文を織り交ぜます。一般的な導入や、前述の内容を繰り返すだけの要約段落は避けます。

指標を満たすために意味を歪めてはいけません。文の長さに変化をつける際は、根拠のある内容を適切に分割、統合、並べ替えてください。

完了条件：原文の主張をすべて保持し、創作した詳細を含まない草稿になっていること。

3. 決定的な検証を実行する

対象のリポジトリを汚さないよう、標準入力の使用を優先します。

node <skill_dir>/scripts/analyze.mjs --stdin --lang auto --json

草稿全体を標準入力にパイプします。カスタムプロファイルを使用する場合：

node <skill_dir>/scripts/analyze.mjs --stdin --lang auto --profile <skill_dir>/profiles/custom-voice.json --json

このコマンドは必ず実行してください。status、score、metrics、および violations の各項目をすべて確認します。

完了条件：検討中の草稿そのものを対象とした、解析可能な JSON レポートが存在すること。

4. 指摘された文章のみを修正する

status が FAIL の場合：

1. 段落ごとに、重複する違反をまとめます。全体テキストの統計的診断（LOW_BURSTINESS、MISSING_SENTENCE_RANGE、LOW_ADJACENT_DELTA、LOW_LEXICAL_DIVERSITY）は、単一の文だけが原因ではない場合に、全体的な条件の不達を示します。
2. 指摘された文または段落のみを編集するか、統計的診断で指定された、テキスト全体のリズムに関する最小限の修正を行います。
3. 事実を追加または削除せず、各 fixInstruction に従います。
4. 修正後の草稿全体を対象に、アナライザーを再実行します。
5. アナライザーの実行は3回までにします。

status が SKIP の場合、統計的文体分析は利用できません。報告されている語彙上の違反があれば修正し、短い形式を維持したうえで、テキストが短すぎるため統計的な判定がスキップされたことを明記します。

3回目の実行でも FAIL が返された場合は、草稿を検証済みとして提示してはいけません。残りの診断結果を提示し、より広範な書き換えを希望するかユーザーに尋ねます。

完了条件：PASS の後、または未解決の語彙上の違反がないことを明記した短文の SKIP の場合に限り、文章を返すこと。

アナライザーのコマンド

node <skill_dir>/scripts/analyze.mjs --file draft.md --lang id --json
node <skill_dir>/scripts/analyze.mjs --file draft.md --lang en
node <skill_dir>/scripts/analyze.mjs --stdin --lang auto --json
node <skill_dir>/scripts/fingerprint.mjs --input samples --output <skill_dir>/profiles/custom-voice.json

終了コード：

• 0：PASS または SKIP。
• 1：正常に解析され、FAIL が返された。
• 2：引数が無効、入力を読み取れない、またはプロファイルの形式が不正。

注意事項

• スコアが高くても、人間が執筆したことの証明にはなりません。設定されたチェックに合格したことを示すだけです。
• 非常に短いテキストでは、統計的な文体分析はできません。
• 技術文書、法律文書、意図的に反復を含む文章では、カスタムプロファイルが必要になる場合があります。
• スコアを上げるためだけに、指摘されていない段落を書き換えてはいけません。
• voiceProfileDeviation を著者である確率として扱ってはいけません。これは選択されたプロファイルからの相対的な距離です。

検証

修正後の文章を返す前に、次を確認します。

• 最終版と完全に一致するテキストを対象に、アナライザーを実行した。
• 最終ステータスが PASS、または短いテキストに対する、語彙上の違反がないことを明記した SKIP である。
• 原文の事実、識別子、数値、引用、出典に意図しない変更がない。
• 最初のアナライザー実行後は、指摘された文章のみを修正した。
• ネットワークサービスや外部パッケージを使用していない。

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