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ig-human

ig-human

github.com/jakeschincariolマーケティング・グロース3.5k602 回インストール6 週間前に更新
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ig-human について

ig-human は、Instagram のキャプションや台本をローカルで整え、分析するスキルです。一部の定型表現や文字組みを修正し、構造上のパターンを手動編集用に示します。テキストをアップロードせず、ヒューリスティックなスコアを出します。

主な機能

  1. 01不可視文字の削除
  2. 02一般的な文字組みの正規化
  3. 03定型表現を平易な語句に置換
  4. 04手動修正が必要な構造パターンの表示
  5. 055つのテキスト指標をローカルで採点

活用シーン

  1. 01公開前のキャプションの整理
  2. 02ナレーション台本の定型表現の確認
  3. 03原稿と修正版のスコア比較

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/jakeschincariol/instagram-agent-skill --skill ig-human

インストール後、Claude Code で/ig-humanを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

detect.py
humanize.py
slop.json

詳細

ig-human

このフォルダーには、実際に動作するツールが2つあります。実際に使ってください。目視で判断しないでください。

python3 humanize.py draft.txt --report        # clean it, show what changed
python3 detect.py draft.txt                    # score it, five checks
python3 detect.py before.txt after.txt         # prove the delta

どちらも slop.json を読み込みます。そこには、平易な英語への置き換え候補がある定型語句が154個、不可視文字クラスが18個、タイポグラフィ上の置換ルールが11個、構造上の特徴が16個あります。各リストの最後のブロックはInstagram専用で、キャプションやナレーションにしか登場しない語彙です。編集することを前提としています。ユーザーがいつも使う語を辞書が取り除いてしまう場合は、その語をファイルから削除してください。

見た目以上にInstagramで重要な理由

キャプションは短く、台本は声に出して読まれます。600文字のキャプションに、文章で書いたような一文が含まれていると、エッセイに同じ一文がある場合よりもテキストに占める割合が大きくなります。また、自然に口にできないナレーションは、最初のテイクで明らかになります。ここで問題になるのは、検出ツールが投稿にフラグを立てることではありません。ブランドのような文章を読み流す人や、自分の台本につまずくクリエイターの存在です。

自動で修正されるもの

1. 不可視文字。 ゼロ幅スペースやゼロ幅接合子、ワード接合子、ソフトハイフン、バイトオーダーマーク、Unicodeタグ文字、不可視の区切り文字、改行なしスペースや狭いスペースです。キーボードから入力されることはありません。コピー＆ペーストしても残り、どのエディターでも見えず、生成テキストにおける最も機械的な特徴です。humanize.py は、名前のないものも含め、残っているUnicode書式文字をすべて削除します。

2. タイポグラフィ。 emダッシュをコンマに、enダッシュをハイフンに、曲線引用符を直線引用符に、省略記号を3つのピリオドに、箇条書き記号をハイフンに置き換えます。重要なのはemダッシュの処理です。ダッシュをコンマに置き換えた後、二重になった句読点や、置き去りにされたピリオドを整えます。

3. 定型語句の辞書。 delve、leverage、robust、seamless、crucial、testament to、「in today's fast-paced world」に加え、Instagram用ブロックの「stop scrolling」、「in today's video」、「follow for more」、「tag someone who needs this」、「the algorithm loves」、「run don't walk」が対象です。それぞれを平易な語に置き換えるか削除し、大文字・小文字の使い分けは維持して、URLには触れません。

自動では修正されないもの

構造上の特徴は、書き換えるのではなくフラグを立てます。文の形を変えるには判断が必要だからです。

  • 「It's not just X, it's Y」や「not only X but also Y」
  • 3つ組を並べる三段構成
  • 修辞的な一語だけの疑問文：「The result?」
  • 動画の前置き：「in this video I'm going to show you」
  • 絵文字の箇条書き
  • 強調された語が3つ以上続くもの
  • ハッシュタグの羅列
  • 反射的な反応を促す表現：「follow for more」、「tag someone who」、「double tap if」

これらの対応はあなたの役目です。意味を保ちながら、フラグが立った各行を手作業で書き換えてから、detect.py を再実行してください。スコアをREVIEWからPASSに引き上げるには、この作業が必要です。スクリプトでは対応できません。

5つのチェック項目

detect.py は5つのシグナルを0〜100点で評価します。点数が高いほど、人間らしい文章です。

チェック項目測定内容機械的に見える特徴
BURSTINESS文の長さのばらつきすべての文が同じ長さ
SPECIFICITY100語あたりの数字、名前、具体的な指標抽象名詞が多く、数値がない
SLOP DENSITY100語あたりの辞書内の語句の出現回数定型的な語彙
FINGERPRINT1000文字あたりの不可視文字、emダッシュ、曲線引用符タイポグラフィが完璧
VOICE短縮形、人称、構造上の特徴短縮形がなく、演出された種明かし

判定では、平均点を60％、最も低い単一のチェック項目を40％の重みで評価します。1つのシグナルだけでも十分だからです。PASSには、総合点が70点以上で、すべてのチェック項目が55点以上であることが必要です。

率直に伝えること

これらは、公開されている検出ツールが注目するシグナルをモデルにした、5つのローカルヒューリスティックです。すべてユーザーのマシン上で実行され、データがアップロードされることはありません。これらは GPTZero、Originality、Copyleaks、Winston、Turnitin ではなく、それらの API を呼び出すことも、同じ判定結果を保証することもできません。ただし、これらのツールが測定するものと同じ根本的な特徴を測定しているため、その特徴を修正すれば、そうしたツールのスコアも変わる傾向があります。主張できるのはそこまでです。ユーザーの代わりにそれ以上のことを主張したり、文章が検出されないと伝えたりしないでください。

作業の順序

  1. humanize.py draft.txt -o clean.txt --report
  2. 構造に関するフラグを確認します。該当する行は自分で書き直してください。
  3. detect.py draft.txt clean.txt を実行し、修正前と修正後を表示します。
  4. 判定が PASS でない場合は、出力で示された最も弱いチェック項目を修正し、もう一度実行します。通常は2回ほど繰り返します。5回必要な場合は、下書きが型どおりに書かれていたということです。必要なのは、さらに実行を重ねることではなく、別の下書きを作ることです。
  5. 修正後の文章とスコアをユーザーに見せます。スコアだけを見せてはいけません。

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