humanizer-ru (гигиена вставки из чата)
humanizer-ru
CLI, MCP-сервер и скилл, которые находят и безопасно снимают артефакты копирования из чат-ботов в русском тексте и сверяют факты после правки
Установка
pip install humanizer-ru
humanizer-markers --scan input.txtДля английского входа добавьте --language en.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Проект ловит следы вставки из чат-интерфейсов: служебные метки цитирования, utm-хвосты, невидимые символы и скрытую разметку. Команда humanizer-markers показывает находки с координатами и классом, humanizer-clean снимает поддержанные артефакты, оставляя копию оригинала и не трогая код, URL и frontmatter. humanizer-facts сравнивает числа, даты, имена, цитаты и отрицания до и после правки, humanizer-report готовит отчет. Те же проверки доступны агенту через MCP-сервер и текстовый скилл, вердиктов об авторстве инструмент не выносит.
Для кого. Для редакторов, преподавателей и команд, которым нужен проверяемый гейт на артефакты вставки из чат-ботов.
Подходит, если
- В тексте остались метки вроде contentReference или utm_source после копирования
- Нужно убедиться, что редактура не потеряла цифры и имена
- Нужна проверка вставок в CI для markdown-документации
Не подходит, если
- Нужно определить, написан ли текст нейросетью
- Нужна стилистическая переделка текста целиком
Пример запроса к агенту
Проверь статью на следы копирования из ChatGPT и убери их, факты сверь до и послеОграничения
Инструмент находит артефакты вставки, а не машинный стиль как таковой: переписанный или гладкий текст без артефактов он не распознает. Команду polish нельзя запускать на Markdown без режима --preserve-markup. Английский профиль ограничен артефактами и фактами.
Как отключить. Выполните pip uninstall humanizer-ru и удалите блок humanizer-ru из конфигурации MCP-клиента.
Проверка безопасности
- Команда clean с --in-place перезаписывает файлы, оригинал сохраняется в .bak
Коротко о README
README объясняет, кому нужен инструмент, и дает короткий путь найти, убрать и проверить через pip. Полный сценарий описывает поиск, безопасную очистку с копией, дифф, сверку фактов и отчет. Приведена конфигурация MCP через uvx, матрица проверенных возможностей и явный список того, что проект не делает. Отдельно описаны классы маркеров, демо в браузере и одноименные проекты. Лицензия MIT.
Частые вопросы
Чем отличается от ilyautov/humanizer-ru?
Это другой проект с тем же именем. Он сосредоточен на артефактах вставки и сверке фактов, а не на стилистической редактуре.
Что значит код возврата 1?
Найдены маркеры. 0 означает, что следов нет, 2 означает, что вход не читается.
Похожие
Скиллы Anthropic
Skills
Официальные примеры скиллов Anthropic: документы docx, pdf, pptx, xlsx, дизайн, MCP builder и спецификация Agent Skills
Скилл, который собирает редактируемые PPTX-презентации из PDF, DOCX, ссылок и Markdown с настоящими фигурами, диаграммами и анимациями
Утилита Microsoft и MCP-сервер, которые переводят PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML и другие файлы в Markdown для модели
Набор плагинов Anthropic для юристов: договоры, приватность, трудовое право, IP, судебные дела, AI-регулирование и обучение