「humanizer」の検索結果

Tone enforcement patterns for external-facing community responses

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Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, passive voice, negative parallelisms, and filler phrases.

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Draft or revise English prose for any brief — documentation body, intake problem statements, spec context, RCA summaries, marketing copy, README sections, PR descriptions. Mandatorily invokes `Skill(humanizer)` as the final pass on every draft. Conditionally invokes `copywriting` for persuasive register, `documentation` for reference docs, `technical-tutorials` for tutorials. Used when any phase needs human-readable prose written or rewritten. Composition only — research and register-picking happen in the caller's context.

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Workflow Phase 10 — orchestrator for documentation work. Surveys the diff, routes any page on a documentation surface through `technical-writer`, standalone technical reference through the `documentation` skill, tutorials through `technical-tutorials`, and all other prose body work (inline docs, README updates, user-facing copy) through the `prose` skill (which mandates `humanizer` and conditionally `copywriting`). Verifies completeness and marks phase done.

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Bring documentation prose down to a high-school reading level without losing precision. Runs after the content is written and before humanizer. Targets grade 9 on four measures — sentence length, vocabulary, clause load and jargon density — and carries the rewriting moves that actually shift them.

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Humanize text: strip AI-isms and add real voice.

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Use when removing AI-writing tells from deliverable prose — posts, articles, drafts. Triggers on 'make this sound less like AI', 'humanize this draft', 'this reads like ChatGPT wrote it'.

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去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式：夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。

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Scrub English drafts for AI tells before publishing. Use for any English LinkedIn post or newsletter draft right after composition and BEFORE export. Removes em-dash-as-pause, weak hedges, rule-of-three patterns, AI vocabulary, negative parallelisms, and inflated symbolism. Triggers on "polish", "humanize", "make this sound human", "/polisher", or after any English composer output. Leaves Arabic and Hebrew drafts untouched — humanizer-* skills handle those.

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Audit a composer output against four hard checks before delivery — cite integrity, voice rules, word count, schema validity. Always invoked after the polisher (English) or humanizer-* (Arabic / Hebrew). Emits a VerificationReport Pydantic object; orchestrator branches on `overall_passed`. Target ≥0.9 score per run. Triggers automatically as the final composer sub-agent; not user-facing.

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Remove AI-generated writing patterns from Modern Hebrew (עברית מודרנית) text. Use when editing or reviewing Hebrew text to make it sound naturally human-written.

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Remove AI-generated writing patterns from Levantine Arabic (الشامي — Syrian, Lebanese, Palestinian) text. Use when editing or reviewing Levantine dialect text to make it sound authentically human-written.

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Remove AI-generated writing patterns from Modern Standard Arabic (MSA/الفصحى) text. Use when editing or reviewing Arabic formal text to make it sound naturally human-written.

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Remove AI-generated writing patterns from Egyptian Arabic (عامية مصرية / Masri) text. Use when editing or reviewing Egyptian dialect text to make it sound authentically human-written.

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Editing English prose that reads as machine-written. Use when reviewing or rewriting a draft for AI tells — a README, a changelog entry, a comment, a user-facing string, a review. French text is `humaniseur-fr`.

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Writing anything the fleet produces for a person to read: a README, a changelog, a commit message, a review note, a task file, a docblock, a user-facing string. Carries the WordPress Documentation Style Guide rules in `references/`. Use before drafting or rewriting prose, then run the pass that takes the machine out: `humanizer` for English, `humaniseur-fr` for French.

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AI（LLM）が生成した日本語テキストの「AI臭」を検出・診断し、人間らしい文章にリライトするスキル。 Use when: 「AIっぽい文章を直して」「人間らしくリライトして」「AI臭を消して」「この文章をもっと自然にして」 「テキストのAI感を減らして」「機械っぽさを取りたい」 "make this sound more human", "remove AI tone", "humanize this text", "detect if this is AI-generated". 6つのAI特有パターン（視覚的マーカー、単調なリズム、マニュアル的構成、非コミット姿勢、抽象語の濫用、 定型メタファー）を正規表現ベースで検出し、0-100のAI臭スコアを算出。3つの人間化技法 （バランスを崩す・客観を崩す・論理を崩す）でリライトを実行する。 Note: 検出スクリプトは日本語テキスト専用。英語テキストの場合はClaude自身がreferences/を参照して分析・リライトする。

Use when the user wants to humanize text, make writing sound less like AI, or rewrite content to feel more natural. Triggers on "humanize", "make it sound natural", "too robotic", "sounds like AI", or similar. Works in Hebrew and English. Always output only the rewritten text — no explanations.

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Humanize text: strip AI-isms and add real voice.

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Improve the clarity and voice of AI-assisted academic writing (papers, theses, rebuttals) and

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Humanize text: strip AI-isms and add real voice.

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Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and excessive conjunctive phrases.

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去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式：夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。

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Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and excessive conjunctive phrases.

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