humanizer-lint

Humanizer Lint

在将文本返回给用户之前，使用确定性的本地文体统计方法，审计、检查并人性化 100 多种语言的 AI 生成文本。

• 当用户要求“让文本更自然”“去除 AI 味”“调整单调的句子节奏”或“撰写自然的博客、文案、SEO 和文档内容”时，消除 LLM 写作中的机械模式
• 提供强制验证命令 node <skill_dir>/scripts/analyze.mjs --stdin --json 和 npx humanizer-lint CLI，以执行突发性（CV >= 0.45）、相邻节奏差值和自适应 MATTR 词汇多样性检查
• 附带 8 组深度反 AI 味词汇与形态规则包（en、id、es、ms、fr、de、pt、zh），以及适用于 100 多种语言的 通用文体统计模式（Intl.Segmenter），且零外部依赖
• 支持通过 node <skill_dir>/scripts/fingerprint.mjs 克隆个人作者风格，并通过全部 3 项 skills.sh 安全审计（Gen Agent Trust Hub、Socket、Snyk），且不进行任何网络调用

使用场景

• 使用任意语言（--lang auto）让 Agent 生成的草稿、文章、论文、文案和文档更自然。
• 审计并修复单调的句子节奏（突发性 $CV$ 低、连续 3 句的节奏单调）。
• 去除 LLM 常见套话、填充性过渡语和僵硬的翻译腔形态（EN、ID、ES、MS、FR、DE、PT、ZH）。
• 使用本地风格指纹配置文件匹配用户的个人写作风格（scripts/fingerprint.mjs）。
• 在将编辑后的文本返回给用户之前，以确定性的方式验证（PASS / FAIL）。

支持的语言（双层多语言架构）

• 第 1 层 — 完整词汇反 AI 味检查 + 文体统计方法（8 种语言）： en（英语）、id（印度尼西亚语）、es（西班牙语）、ms（马来语）、fr（法语）、de（德语）、pt（葡萄牙语）、zh（中文 / 普通话）。
• 第 2 层 — 通用文体统计引擎（通过 Intl.Segmenter 支持 100 多种语言）： 通过 --lang auto 或 --lang universal，为拉丁文、西里尔文、阿拉伯文、日文、韩文、印地文、土耳其文、越南文及其他文字提供自动句长突发性（$CV$）、相邻节奏差值（$\Delta_{adj}$）、自适应 $MATTR$、段落对称性、句首重复检测和压缩熵分析。

Agent SEO 触发意图与搜索关键词

• 核心人性化与反 AI 味： 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。
• 写作、文案与文档工作流： 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。
• 印度尼西亚语与马来语意图： humanizer bahasa indonesia、cara agar tulisan ai tidak terdeteksi、perbaiki tulisan ai yang kaku、ubah teks chatgpt jadi natural、cek skor tulisan ai、parafrase anti-ai、semak ayat ai bahasa melayu。
• 全球多语言意图： humanizador de texto ia（西班牙语 / 葡萄牙语）、humaniseur de texte ia（法语）、ki-text humanisieren（德语）、消除AI味 / AI文章人性化（中文）。

请勿用它修改代码、命令、结构化数据、引文、法律文本或事实标识符。清理器会排除常见 Markdown 结构，但 Agent 仍必须保留原意和有依据的事实。

前置条件

• Node.js 18.3 或更高版本。
• 在运行时将此技能的安装目录解析为 <skill_dir>。
• 可选的自定义配置文件：<skill_dir>/profiles/custom-voice.json。

闭环协议

1. 确定上下文

1. 从此 SKILL.md 确定 <skill_dir>；切勿假定当前工作目录。
2. 确定 auto、universal 或两个字母的 ISO 639-1 代码。证据充分时，auto 会选择捆绑的配置包；否则使用 universal。
3. 如果 <skill_dir>/profiles/custom-voice.json 存在，则通过 --profile 传入。否则使用捆绑的默认配置。
4. 除非用户明确要求修改事实，否则保持源文中的事实、名称、数字、日期、引文、引用和技术术语不变。

完成标准：起草前已确定语言、分析器路径和可选配置路径。

2. 采用不对称节奏起草

第一稿使用明确的主语和动词。在含义允许的情况下，将 2 到 6 个词的短句与 26 到 38 个词的长句交错使用。避免泛泛的引言，以及仅重复前文内容的总结段落。

不要为了达到指标而扭曲含义。句长变化必须来自对已有内容的合理拆分、合并或调整顺序。

完成标准：草稿保留了源文中的每项主张，且没有添加未经支持的细节。

3. 运行确定性验证

优先使用 stdin，以保持目标仓库干净：

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

将完整草稿通过管道传入 stdin。使用自定义配置时：

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

切勿跳过此命令。读取 status、score、metrics 以及 violations 中的每一项。

完成标准：针对正在审阅的准确草稿，已生成可解析的 JSON 报告。

4. 仅修正被标记的文本

如果 status 为 FAIL：

1. 按段落归并重叠的违规项。若没有单个句子需要单独负责，则整篇文本的统计诊断（LOW_BURSTINESS、MISSING_SENTENCE_RANGE、LOW_ADJACENT_DELTA 和 LOW_LEXICAL_DIVERSITY）表示未通过整体门槛。
2. 仅编辑被指出的句子或段落，或按统计诊断所述，对全文节奏作最小幅度的调整。
3. 遵循每条 fixInstruction，不得添加或删除事实。
4. 对修订后的完整草稿再次运行分析器。
5. 最多运行三轮分析器。

如果 status 为 SKIP，则统计文体分析不可用。修正仍被报告的词汇违规，保留简短形式，并说明因文本太短而跳过了统计门槛。

如果第三轮仍返回 FAIL，不得将草稿作为已验证内容呈现。返回剩余诊断，并询问用户是否希望进行更大范围的改写。

完成标准：只有在结果为 PASS，或明确标注为短文本 SKIP 且不存在未解决的词汇违规时，才返回正文。

分析器命令

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

退出代码：

• 0：PASS 或 SKIP。
• 1：分析成功并返回 FAIL。
• 2：参数无效、输入无法读取或配置格式错误。

注意事项

• 高分不能证明文本由人类撰写，只能证明已通过配置的检查。
• 文本太短时，无法进行统计文体分析。
• 技术、法律以及有意重复的文本可能需要自定义配置。
• 不要仅为提高分数而改写未被标记的段落。
• 不要将 voiceProfileDeviation 视为作者身份概率；它表示与所选配置的相对距离。

验证

返回修订后的正文前：

• 已针对最终定稿的准确文本运行分析器。
• 最终状态为 PASS，或为诚实标注且词汇检查通过的短文本 SKIP。
• 源文中的事实、标识符、数字、引文或引用均未被意外更改。
• 首次分析后仅修订了被标记的文本。
• 未使用网络服务或外部软件包。

多语言 Agent-SEO 关键词矩阵

• 核心： ai humanizer、ai text humanizer、prose linter、anti-slop skill、stylometric analyzer、burstiness checker、perplexity and burstiness optimizer、humanizer-lint、skills.sh humanizer、markdown prose linter。
• 技术： sentence length variation、coefficient of variation (CV >= 0.45)、adjacent sentence rhythm delta、moving-average type-token ratio (MATTR)、zlib compression entropy、remove LLM clichés and stock phrases、fix robotic AI writing tone、bypass statistical AI writing patterns、author voice fingerprinting、deterministic local CLI text validator。
• 工作流： writing assistant skill、copywriting linter、blog post humanizer、seo article editor、technical documentation linter、academic prose polisher、translationese remover、proofreading and editing workflow、claude code writing skill、cursor anti-slop rules、windsurf prose skill、codex writing skill、gemini cli humanizer。
• ID / MS： humanizer bahasa indonesia、cek tulisan ai gratis、cara agar tulisan ai tidak terdeteksi、ubah tulisan chatgpt jadi natural manusia、perbaiki tulisan ai yang kaku、hilangkan kata klise ai、alat parafrase anti-ai、cek skor burstiness tulisan、humanizer artikel seo dan skripsi、semak ayat ai bahasa melayu、humanizer teks bahasa melayu、cara elak dikesan ai。
• ES / FR / DE / PT / ZH： humanizador de texto ia gratis、quitar clichés de chatgpt、detector y corrector de ritmo de escritura ia、mejorar burstiness de textos；humaniseur de texte ia、corriger le style robotique chatgpt、analyseur stylométrique de prose、supprimer le jargon ia；ki-text humanisieren kostenlos、chatgpt texte menschlicher machen、stilometrische textanalyse、ki-floskeln entfernen；humanizador de texto ia gratuito、deixar texto do chatgpt mais humano、corretor de estilo e burstiness、remover clichês de ia；AI文章人性化、消除AI写作痕迹、去除AI味工具、ChatGPT文本润色与句式节奏分析、降低AI率。