⏳ This skill is pending AI review.
Scores will appear once the review pipeline completes.
humanizer-ru-local-edit
Use when a user asks to edit Russian prose that sounds formulaic or machine-generated while preserving its meaning and authorial voice.
Choose how to use this skill
You do not need every option. Choose the path your AI client supports. The stable page stays the same; versioned files are immutable.
1. Native installer
This listing has no registered native installer command. Use the complete package or source fallback below, depending on what your client supports.
Do not guess an installer command or replace an existing version without reviewing the diff.
2. Complete package recommended
Download the ZIP when available. It includes SKILL.md plus the references, security notes and version metadata.
No complete ProSkills package is published for this listing yet.3. Prompt-only
Copy the prompt above when the agent can read the stable page or when you want to adopt the workflow without installing a skill.
Need only the instruction file?
Download SKILL.md only if your client requires a single file. The complete ZIP is safer for a full installation because it preserves the references and release context.
No path installs or executes anything by itself. Your agent still needs access to the project files. Before updating, compare the installed version and review the diff.
// RATINGS
Not yet listed on ClawHub or SkillsMP
// README
humanizer-ru: редактура русского текста для AI-агентов
Убирает канцелярит и шаблонные обороты из русского текста. Скилл даёт агенту процедуру локальной редактуры: найти лишнее, исправить конкретные места, сверить смысл и голос с исходником. В комплекте сканер, CLI, MCP и расширение Chrome. 67 признаков в каталоге, 21 жёсткий запрет с жанровыми исключениями.
Было: «Стоит отметить, что данный инструмент помогает редактору находить канцелярит. Результат нужно перечитать». Стало: «Этот инструмент помогает редактору находить канцелярит. Результат нужно перечитать».
Снята подводка и заменено одно слово. Новых фактов нет. Подробнее о процедуре.
Проверка в браузере и редактура разделены. Сайт подсвечивает обороты и считает балл; переписывание выполняет ваш агент со скиллом. Балл не определяет авторство и не подтверждает сохранение смысла. Факт-замок сравнивает извлечённые элементы, а связи между утверждениями требуют отдельной вычитки.
🧪 Живое демо: humanizer-ru.aifrontier.tech. Вставьте свой текст, получите оценку чистоты 0-100 и подсветку найденных оборотов. В браузере работают экспортированные правила сканера. Морфология не измеряется: балл может быть до 8 выше Python-версии.
Быстрый старт, одна команда для любого агента (Claude Code, Cursor, Codex, Copilot, Cline и ещё десятки):
npx skills add ilyautov/humanizer-ru
CLI найдёт установленных агентов и спросит, куда ставить. В Claude Code можно и плагином, тогда обновления приходят через /plugin:
/plugin marketplace add ilyautov/humanizer-ru
/plugin install humanizer-ru@ilyautov-plugins
Claude.ai, DeepSeek Harness и раскатка на команду в разделе «Установка».
📖 Документация и разборы: humanizer-ru.aifrontier.tech: работают ли AI-детекторы на русском, 67 признаков AI-текста, антиплагиат и нейросеть.
🧰 Остальные инструменты: MCP-серверы к кабинетам Wildberries, Ozon, Яндекс Маркета и Авито, пять серверов к hh.ru, VK, Диадоку, СБИС и Честному знаку, 34 скилла для малого бизнеса, совет мыслителей с дословной проверкой цитат. Все одним списком: ilyautov.github.io.
Зачем это нужно
Русский текст требует внимания к канцеляриту, формальному регистру и оговоркам. В каталоге есть русские примеры, жанровые исключения и правила сохранения смысла. Часть стилистических признаков общая с англоязычным humanizer.
Сканер находит воспроизводимые совпадения с правилами. Агент оценивает контекст и правит текст. Автор перечитывает результат: ни список маркеров, ни высокий балл не гарантируют удачную редактуру.
Что внутри
67 паттернов AI-генерации в 16 категориях:
- A. Контентные: пустые открытия, размытые авторитеты, формульные выводы
- B. Языковые: канцелярит, кальки, «является», нагромождение причастий
- C. Стилистические: длинные тире, навязчивые списки, болд
- D. Коммуникативные: артефакты чатбота, заискивание, водянистость
- E. Морфологические: падежные ошибки, деепричастия не к подлежащему
- F. Тональные: эмоциональная стерильность (4 подтипа), нет иронии, нет метафор
- G. Структурные: разорванные абзацы, narrative drift, галлюцинации
- H. Человеческие мелочи: идеальная грамотность, вылизанная типографика
- I. Паттерны убеждения: негативные параллелизмы, авторитетные трюизмы
- J. Информационный ритм: равномерная плотность, гладкие переходы, macro-burstiness
- K. Хеджирование и специфика: модальная неопределённость, translationese, нет идиом
- L. Стилистические фингерпринты 2025-2026: рваная медитативность, контр-вопросы, эмодзи-декор, псевдо-терапия, пустой образ, самомаркировка честности
- M. Формулы и артефакты 2026: неодушевлённый субъект, Title Case в заголовках, обрыв на полуслове, триада-отрицание
- N. Дискурсный слой: явная мораль в финале, портретный ввод героя, эмоция только через тело, бесшовная причинность, линейная хронология, нет обращения к читателю. Признаки, которые переживают стилевую правку (StoryScope, COLM 2026)
21 жёстких банов: конструкции с абсолютным запретом. От «В современном мире...» и «Стоит отметить, что...» до маркетинговых клише «Раскрыть потенциал», «Комплексный подход», «Открывает новые горизонты».
Локальная редактура, не переписывание. Скилл размечает конкретные места (цитата, что мешает читателю, действие: оставить, срезать оболочку, сказать яснее, убрать дубль), снимает жёсткие запреты и маркеры по приоритету A-D и сверяет результат с исходником по утверждениям: кто что сделал, степень уверенности, условия, числа с единицами. Живость не дописывается: эмоции, частицы, образы и факты, которых нет в исходнике, в текст не идут. Парный прогон на 195 слепых оценках (сентябрь 2026, eval/LOCAL_EDIT_CHECK.md) показал, что квоты на «голос» дают чужую интонацию и постановочную риторику, а у локальной правки в этом прогоне было меньше смысловых замечаний. Это малая выборка и оценка агентами, не гарантия качества на любом тексте.
Калибровка под голос автора. Если дать образцы своего письма, скилл выписывает ритм, лексику, пунктуацию и тон и держит замены в этих рамках. Это ограничение, а не разрешение дописывать в вашей манере.
Четыре режима работы:
- Редактура (по умолчанию): диагностика сканером, разметка, правка, сверка, отчёт «было N, стало M»
- Аудит: только диагностика, текст не трогает
- Точечная правка: работа с одной категорией
- Свой черновик (молча, без просьбы): пока скилл установлен, агент прогоняет по таблице жёстких банов то, что пишет по-русски сам, до того как вы это увидите. Чужой текст молча не правится никогда: ваше сообщение, файл, цитата и чужой код идут только через режимы выше, и правку вы видите. «Не правь» выключает режим до конца разговора
Что ловят детекторы: секция с числами из исследований 2025-2026. DivEye: вторые производные surprisal дают 39.4% вклада в детекцию. Perplexity gap 29.5 vs 15.2 (человек vs LLM). AINL-Eval 2025: лучший результат на тесте около 86% (52K русских текстов, 12 доменов). Все ссылки и цифры верифицированы по первоисточникам, см. SOURCES.md.
Проверить текст без установки
На главной странице сайта работает тот же сканер на JavaScript: вставьте текст, получите оценку чистоты от 0 до 100, подсветку найденных оборотов и команду установки для своей среды. Считается в браузере, текст никуда не отправляется. Правила экспортируются из markers.py скриптом scripts/export_web_rules.py, а паритет с Python проверяет scripts/test_web_parity.py в CI.
Тот же сканер есть как [расширение Chrome](https://chromewebs
// HOW IT'S BUILT
KEY FILES