Danjc5ik

Humanize Text — AI skill for Claude Code

AI community

Agent Skill that rewrites AI text so it reads human (RU + EN) and checks it with real open AI detectors.

How to install Humanize Text

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open Danjc5ik/humanize-text and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What Humanize Text does

Agent Skill that rewrites AI text so it reads human (RU + EN) and checks it with real open AI detectors. Built on ~38k measured human vs AI texts (Sber LLMTrace) + research. README на русском + English.

Alternatives in AI

Humanizer — A Claude Code skill that removes signs of AI-generated writing from text, making it sound more natural and hum 11.3k ★
ARIS Agent Guide — For AI agents reading this repo 6.2k ★
AI Research SKILLs — Visual Skills Pack for Obsidian: generate Canvas, Excalidraw, and Mermaid diagrams from text with Claude Code 5.7k ★

README

humanize-text

**Скил для нейросетей, который переписывает ИИ-текст так, чтобы он читался как написанный человеком, и сам проверяет результат настоящими детекторами.** Работает с русским и английским.

[English below](#english)

Почему обычные «очеловечиватели» не работают

Сильные детекторы (Pangram, GPTZero, Turnitin, GigaCheck, «Антиплагиат») — это нейросети-классификаторы. Они оценивают весь «голос» текста: ритм, синтаксис, позицию автора, конкретику. В публичном эксперименте 2026 года текст Claude после удаления тире и «ИИ-фраз» стал выглядеть для Pangram ещё более машинным: было 94%, стало 100%.
Детекторы сами нормализуют текст перед проверкой: все тире превращают в дефис, все кавычки — в одинаковые, «ё» — в «е», а невидимые символы и разметку вычищают. Типографские хитрости им просто не видны.
Turnitin (с августа 2025) и GPTZero специально обучены на выходе популярных «очеловечивателей».
Сработало в экспериментах другое: голос реального автора и цикл «переписал → проверил детектором → переписал».

Что сделано

Измерено на данных. 38 тысяч текстов людей и нейросетей из корпуса Сбера LLMTrace: 30+ моделей, включая GPT-4.1, o3, Gemini 2.5, GigaChat-Max и YandexGPT-5. Тексты сравнивались внутри одного жанра.
Собраны исследования: Science Advances (15 млн научных статей), PNAS, руководство Википедии по признакам ИИ-текста, RAID, NBER, опыты с Pangram, тесты русских детекторов.
Сделаны инструменты: сканер с нормами из корпуса, «отпечаток голоса» автора и локальная панель открытых детекторов для цикла проверки.

Что выдаёт ИИ-текст (ИИ против людей, одни и те же жанры)

	Русский	Английский
Разброс длины предложений (самый сильный признак в русском)	0,38 против 0,55	0,37 против 0,48
Короткие предложения (≤6 слов)	9% против 19%	4% против 7%
Отглагольные существительные на 1000 слов	52 против 32	46 против 26
«Я / мы» на 1000 слов	13 против *17