Как убрать признаки ИИ из текста: скиллы против AI-slop

AI-slop называют текст, в котором манера выдает нейросеть раньше смысла. Пустой зачин «в современном мире», спор с мнением, которого никто не высказывал, три однородных прилагательных подряд, абзацы одной длины. Скилл-редактор хранит список таких примет и правила правки. Агент читает черновик по этому списку, правит найденные места и сверяет, не потерялись ли числа и имена.

Что выдает машинный текст

Списки примет у скиллов разные, но ядро совпадает. Humanizer опирается на страницу Википедии «Signs of AI writing» и делит приметы на пять групп. Humanizer RU описывает 38 паттернов для русского языка.

• Зачины и связки без содержания: «стоит отметить», «давайте разберемся», «важно понимать».
• Противопоставления через отрицание, когда автор опровергает то, чего никто не утверждал.
• Тройки слов ради ритма.
• Канцелярит и кальки вроде «является», «осуществлять», «данный», «в рамках».
• Предложения одной длины подряд и абзацы, каждый из которых заканчивается броской фразой, похожей на цитату для соцсетей.
• Остатки чата вроде «Конечно!» и «Надеюсь, это поможет».

Скиллы для русского текста

Ниже семь скиллов, восьмой инструмент для русского текста работает из командной строки и описан в следующем разделе. У шести из восьми низкий уровень риска, внутри только инструкции и справочники.

Humanizer RU (180 ★ репозитория) работает в три фазы. Сначала составляет таблицу находок по 38 паттернам, затем правит только найденное и в конце прогоняет текст через линтер scripts/lint.py. Если находок нет, скилл возвращает текст без изменений. Линтеру нужен python3, в сеть он не ходит.

Humanizer_RU от comol (16 ★ репозитория) устроен похоже, но правила зависят от жанра. В ТЗ и договорах канцелярит он считает нормой, в постах разрешает жаргон, а терминологию 1С не правит. Его линтер на Python выставляет оценку от 0 до 100, так что его можно поставить проверкой в CI.

Humanizer RU от ilyautov (399 ★ репозитория) добавляет калибровку под голос автора по образцам, сверку утверждений и чисел с исходником и сканер с баллом чистоты до и после правки. У него средний риск: он правит файлы проекта и ставит сканер на Python, которому нужны пакеты razdel и pymorphy3. Все три скилла ставятся в папку с одним именем humanizer-ru, поэтому выберите один.

Стоп-Штамп (8 ★ репозитория) короче и строже. Он оценивает текст по пяти параметрам от 1 до 10 и требует переписать его, если сумма меньше 35 из 50. Оценку выставляет сама модель, поэтому она субъективна.

Еще три скилла написаны по методикам редакторов. Инфостиль (28 ★ репозитория) убирает стоп-слова по методике Ильяхова и просит заменить их фактом. Нора Галь (10 ★ репозитория) ищет канцелярит, цепочки родительных падежей и кальки по книге «Слово живое и мертвое». ru-text (245 ★ репозитория) молча расставляет кавычки-елочки, тире и неразрывные пробелы, а по запросу вычитывает текст по корпусу из более чем 2000 правил и дает оценку от 0 до 10.

Когда проблема в копировании из чата

Иногда машинное происхождение видно по следам копирования из чата. Это служебные метки цитирования, utm-хвосты у ссылок и невидимые символы. Их ловит humanizer-ru в виде CLI и MCP-сервера (126 ★ репозитория). Команда humanizer-markers показывает находки, humanizer-clean убирает их, а humanizer-facts сравнивает числа, даты и имена до и после правки. Машинный стиль в тексте без таких следов инструмент не распознает. У инструмента средний риск, потому что с флагом --in-place команда clean перезаписывает файлы. Копию оригинала она сохраняет в .bak.

Английский и научные тексты

Humanizer (52,9 тыс. ★ репозитория) — самый популярный скилл этой группы в каталоге. Он сначала отмечает приметы, делает черновик, проверяет, не добавил ли и не потерял ли факты, и только потом выдает итог. Если дать образец текста, скилл подстраивается под манеру автора. Примеры в нем английские, для русского часть правил работает хуже.

Stop Slop (17,7 тыс. ★ репозитория) задает восемь правил, среди них запрет вводных фраз, наречий и драматичных обрывков. Правила радикальные, например запрет всех наречий, и в некоторых жанрах текст после него становится рубленым. Academic Humanizer (1,7 тыс. ★ репозитория) рассчитан на научные статьи и заявки на гранты. Он сохраняет каждое число и ссылку и связывает утверждения с доказательствами.

Как встроить в работу

Одного скилла мало. Мы проверили прежнюю версию этой статьи двумя инструментами 30 сентября 2026 года. Линтер Humanizer RU пропустил ее без ошибок, с четырьмя предупреждениями. Наш скрипт проверки редакционного канона нашел в том же тексте двоеточие-подводку в 23,5% предложений, два противопоставления через отрицание и ни одного числа. Поэтому текст этого блога проходит цепочку из пяти шагов.

1. Инфостиль убирает стоп-слова и просит факт на их место.
2. Нора Галь вычищает канцелярит и кальки.
3. Humanizer RU правит приметы ИИ, затем его линтер проверяет результат.
4. Стоп-Штамп снимает оставшиеся шаблоны.
5. ru-text вычитывает типографику и ставит оценку. Публикуем текст от 8 баллов из 10.

Для начала хватит одного скилла под язык текста: Humanizer RU для русского, Humanizer для английского. Правки читайте целиком и сверяйте числа, имена и цитаты с исходником. Скилл меняет манеру, но за ошибку в факте отвечает автор.

Скиллы из статьи ставятся установщиком SkillFoxx, например так:

npx skillfoxx add skills/humanizer-ru

Anti-slop для кода

Словом anti-slop называют и чистку кода после агента. Скилл anti-slop (5 тыс. ★ репозитория) ставит в проект правила линтера Oxlint для TypeScript и JavaScript. Они ловят цепочки приведения типов, лишние проверки typeof и широкие типы вроде unknown в возвращаемых значениях. У скилла средний риск: он копирует правила в репозиторий, меняет конфигурацию линтера и ставит зависимости. К тексту он отношения не имеет.