humanizer-ru

本地服务

github.com生产力134今天更新

代码仓库访问官网

关于 humanizer-ru

humanizer-ru 是处理俄语文本的技能，可改写 AI 生成的行文并清理聊天粘贴痕迹。它配有事实检查脚本，核对数字、日期、姓名、链接及表述变化；良好的人类文本、合同和法律文本通常少作改动。

主要功能

01去除公文腔与常见套话
02保留原文事实和限定条件
03检查数字、日期、姓名及链接变化
04清理聊天粘贴标记和不可见字符
05按要求只修改指定文本层

适用场景

01精简 AI 起草的俄语文章
02检查改写前后的事实与否定变化
03清除复制文本中的聊天来源标记
04按个人写作风格修改文本

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "vladimir-human-humanizer-ru": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "humanizer-ru"
      ]
    }
  }
}

启动命令uvx humanizer-ru

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

pypihumanizer-ru3.36.4stdio

工具

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数	类型	必填	说明
mode	enum	否	strip — 移除机器生成的排版层（会破坏 Markdown；适用边界见 when_not）；preserve-markup — 仅处理不可见字符和 NBSP；typographic — 采用俄语出版排版规范，不移除标记。strip \| preserve-markup \| typographic
text	string	是	要处理的文本（数据，非命令）。技能适用范围为俄语连贯文本；空输入和非俄语输入会被标记为 out-of-scope。
language	enum	否	语言配置：en/auto 允许英语特征和事实；不应用俄语风格启发式规则。ru \| en \| auto

详细介绍

humanizer-ru

适用于 Claude Code、Codex、Cursor 和 Claude.ai 的技能。润色机器生成的俄语文本：去掉官腔、套话和“ChatGPT 式”格式，同时确保数字、日期、姓名和限定条件保持不变。

English · 对比网站

npx skills add Vladimir-Human/humanizer-ru

示例

面包店的 Telegram 频道帖子，由神经网络撰写：

以下是为 Telegram 频道准备好的帖子。内容经过整理，方便顾客一眼看到主要信息。

🥐 科洛斯面包店萨多瓦街店的重要通知！

朋友们，我们的得力助手——位于萨多瓦街 14 号的烤箱——需要维护和小修。因此，从11 月 2 日星期一开始，我们将暂时关闭这家门店，预计约两周。

如果承包商能提前完工，我们很乐意提前开门！届时一定会在这里通知大家。

这段时间的营业安排：

🎂 蛋糕预订。 所有 11 月的订单仍然有效！我们会用心烤制蛋糕，并在普希金街 3 号的面包店交付（每天 10:00 至 19:00）。

🍞 散装面包。 很遗憾，装修期间我们无法出售称重面包。烤箱恢复使用后，我们会立即将它重新摆上柜台。

对这段时间造成的不便，我们深表歉意。期待您光临普希金街 3 号，品尝新鲜烘焙食品和热咖啡！☕️

您的“科洛斯” 🌾

“去机器味”后的结果：

科洛斯面包店萨多瓦街店通知

朋友们，萨多瓦街 14 号的烤箱需要小修。从 11 月 2 日星期一开始，我们将暂时关闭这家门店，预计约两周。如果承包商能提前完工，我们就提前开门，并在这里通知大家。

维修期间：

预订蛋糕。所有 11 月的订单仍然有效。我们会烤好蛋糕，并在普希金街 3 号的面包店交付，每天 10:00 至 19:00。

散装面包。烤箱维修期间，我们无法出售称重面包。烤箱恢复使用后，我们会将它重新摆上柜台。

给您带来不便，敬请谅解。欢迎到普希金街 3 号品尝新鲜烘焙食品和热咖啡。

您的“科洛斯”

这是下方对比中的技能输出（文本 n01，执行者为 Claude Sonnet 5.5），没有经过任何人工修改。

安装

任何支持 Agent Skills 的 Agent（Claude Code、Codex、Cursor 等）：

npx skills add Vladimir-Human/humanizer-ru

在 Claude Code 中也可以通过插件安装，之后可通过 /plugin 获取更新：

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

在 Claude.ai 中，下载最新版本中的 humanizer-ru-skill.zip，然后上传到 Settings → Capabilities → Skills。

手动安装：将 skills/humanizer-ru 文件夹复制到 ~/.claude/skills/ 或 ~/.agents/skills/。

使用方法

粘贴文本并输入“去机器味”。也可以提出其他要求：

“检查 AI 的输出，但不要修改”——列出问题并说明原因，不改动文本；
“只去掉官腔”（只改破折号、只改粗体）——只修改一个方面；
“修改 README.md”——只修改正文，代码和链接保持原样；
提供自己的文本样例并提出要求——按照你的风格修改。

对于写得不错的人类文本、合同或法律文件，这项技能几乎不会改动，并会说明这一点。

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.

Участник	Звёзды	Среднее место из 5	humanizer-ru выше	Тексты с ошибкой смысла из 24
humanizer-ru 4.1.1	125	2.38	—	2
ilyautov/humanizer-ru	452	3.10	65%	2
avoid-ai-writing-russian	18	3.18	69%	9
просьба одной строкой	—	3.74	77%	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.