Humanizer

低风险
作者:biostartechnology | 审计时间:2026-02-26T09:59:20.936Z | 规则集:0.2.0

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技能介绍

从文本中删除人工智能生成的文字迹象。 在编辑或审阅时使用
文字,使其听起来更自然、更人性化。 基于维基百科的
全面的“人工智能写作迹象”指南。 检测并修复模式,包括:
夸大的象征意义,促销语言,肤浅的-ing分析,模糊
归因, em破折号过度使用,三规则, AI词汇单词,负面
并行性和过多的连词短语。

每个句子的长度和结构都相同
没有意见,只是中立的报道
不承认不确定性或复杂的感受
在适当的时候没有第一人称视角
没有幽默感,没有优势,没有个性
读起来像维基百科文章或新闻稿

使用场景

文档(原文)

来源:README.md
以下为作者原文(通常为英文)。安装请以页面顶部“快速安装”为准。

Humanizer

A Clawdbot skill that removes signs of AI-generated writing from text, making it sound more natural and human.

Installation

Install via ClawdHub:

clawdhub install humanizer

Usage

Ask your agent to humanize text:

Please humanize this text: [your text]

Or invoke directly when editing documents.

Overview

Based on Wikipedia's "Signs of AI writing" guide, maintained by WikiProject AI Cleanup. This comprehensive guide comes from observations of thousands of instances of AI-generated text.

Key Insight

"LLMs use statistical algorithms to guess what should come next. The result tends toward the most statistically likely result that applies to the widest variety of cases."

24 Patterns Detected

Content Patterns

  1. Significance inflation - "marking a pivotal moment..." → specific facts
  2. Notability name-dropping - listing sources without context
  3. Superficial -ing analyses - "symbolizing... reflecting..."
  4. Promotional language - "nestled within the breathtaking..."
  5. Vague attributions - "Experts believe..."
  6. Formulaic challenges - "Despite challenges... continues to thrive"

Language Patterns

  1. AI vocabulary - "Additionally... testament... landscape..."
  2. Copula avoidance - "serves as" instead of "is"
  3. Negative parallelisms - "It's not just X, it's Y"
  4. Rule of three - forcing ideas into groups of three
  5. Synonym cycling - excessive synonym substitution
  6. False ranges - "from X to Y" on non-meaningful scales

Style Patterns

  1. Em dash overuse
  2. Boldface overuse
  3. Inline-header lists
  4. Title Case Headings
  5. Emoji decoration
  6. Curly quotation marks

Communication Patterns

  1. Chatbot artifacts - "I hope this helps!"
  2. Cutoff disclaimers - "While details are limited..."
  3. Sycophantic tone - "Great question!"

Filler and Hedging

  1. Filler phrases - "In order to", "Due to the fact that"
  2. Excessive hedging - "could potentially possibly"
  3. Generic conclusions - "The future looks bright"

Full Example

Before (AI-sounding):

The new software update serves as a testament to the company's commitment to innovation. Moreover, it provides a seamless, intuitive, and powerful user experience—ensuring that users can accomplish their goals efficiently.

After (Humanized):

The software update adds batch processing, keyboard shortcuts, and offline mode. Early feedback from beta testers has been positive, with most reporting faster task completion.

References

License

MIT

安全审计

低风险

摘要

从文本中删除人工智能生成的文字迹象。 在编辑或审阅时使用
文字,使其听起来更自然、更人性化。 基于维基百科的
全面的“人工智能写作迹象”指南。 检测并修复模式,包括:
夸大的象征意义,促销语言,肤浅的-ing分析,模糊
归因, em破折号过度使用,三规则, AI词汇单词,负面
并行性和过多的连词短语。

风险画像 危险 隐私 范围 声誉 质量

ToxicSkills 分析

黑名单
未命中
提示词注入
未检测到

当前静态检测未发现 Toxic 信号。

关键风险 0 项

暂无 LLM 风险要点(LLM 未启用或无缓存)。

确定性发现(证据)

规则 严重性 文件 片段
QUALITY_README_PRESENT README 行 无
README detected

评分标准

每个技能从 5 个维度评分,加权总分决定星级。

代码毒性 100/100 (权重 30%)
隐私风险 100/100 (权重 25%)
权限范围 100/100 (权重 20%)
作者声誉 75/100 (权重 15%)
代码质量 78/100 (权重 10%)

星级说明

5★ 安全 — 总分 ≥ 80
4★ 良好 — 总分 70–79
3★ 注意 — 总分 60–69
2★ 有风险 — 总分 40–59
1★ 危险 — 总分 < 40

为何是这个评分?

所有维度均高于 60 分,该技能通过安全基线。

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