Скилл для ИИ-агентов на русском. Убирает 35 признаков машинной генерации в тексте.
SaferSkills independently audited humanizer-ru (Agent Skill) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.
Findings & checks · 0 flagged
Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
Скилл для редактирования русскоязычного текста со следами работы ИИ. Цель — сделать текст естественным, не искажая смысла. Опирается на проект Wikipedia AI Cleanup и его русский аналог.
:contentReference[oaicite:N], ?utm_source=chatgpt.com, grok_card:// и подобные.references/false-positives.md.Получили текст
↓
Это русский? — нет → отказ
↓ да
Жанр? — код / конфиг → отказ
— договор / нормативный акт → применить только #16-21 (стиль/разметка), не трогать #8 канцелярит
— художка / поэзия → не применять #13 правило трёх, #16 длинное тире, см. false-positives.md
— академический / научный → не считать признаком пассив, оговорки, логические связки, см. false-positives.md §11
— публицистика / колонка / эссе → правило трёх и параллелизмы могут быть приёмом; считать #13 только в связке с другими признаками
— маркетинг / блог → полный набор
↓
Прогнать regex по chatbot-artifacts.md
↓
Найден хоть один однозначный маркер? — да → удалить, проверить остальной текст; почти точно ИИ
↓ нет
Сосчитать мягкие признаки по категориям (контентные, языковые, структурные, коммуникативные)
↓
0–2 признака → текст вероятно человеческий, не править
3–5 признаков → выборочно править критические (🔴), оставить остальное
6+ признаков → переписать целиком с сохранением фактов
↓
Если есть ссылки на источники → прогнать source-fabrication.md
↓
Финальная проверка по чек-листу (см. ниже)Этот файл — карта. Подробное описание паттернов и проверок — в подключаемых файлах из references/.
| Файл | Что внутри | Когда подгружать |
|---|---|---|
references/content-patterns.md | Содержательные паттерны #1–9: усреднение, раздутая значимость, размытые атрибуции, шаблонные «вызовы и перспективы», канцелярит, текст о тексте | Всегда при анализе содержания |
references/language-patterns.md | Языковые паттерны #10–15 + расширения для русского #15a–15f: нелогичные деепричастия, каскад смягчений, связки-переходы, заключительные обороты-затычки, резкая смена стиля, семантический сдвиг через английское поле, отсутствие идиоматики | Всегда при анализе связного текста |
references/structural-style-patterns.md | Структурные и стилевые паттерны #16–21 + расширение #21a: длинное тире, жирный, эмодзи в списках, кавычки, таблицы, разметка Markdown, иерархия заголовков, Каждое Слово Заголовка С Прописной | При работе с текстом, имеющим разметку, или для прямой публикации |
references/communication-patterns.md | Коммуникативные паттерны #22–25 + расширения #24a и #25a: остатки реплик, оговорки о пределах знаний, льстивый тон, псевдо-терапевтический регистр, общие позитивные выводы, обрыв на полуслове | При анализе текстов, скопированных из чата |
references/chatbot-artifacts.md | Однозначные маркеры с регулярными выражениями: :contentReference[oaicite:N], oai_citation:N‡, turn0search0, ?utm_source=chatgpt.com, grok_card://, vertexaisearch…/grounding-api-redirect, а также маркеры новых платформ [^N^], 【N†source】, citeturn0file0, ](sandbox:/mnt/data/, невидимые символы U+E200–E204, остатки <think>, сцепки «Источник+цифра», метки file_search turn0file2 и старое поколение | При подозрении на копирование из чата |
references/source-fabrication.md | Проверка ссылок: 404, DOI ведёт на чужую статью, несуществующий ISBN, автор умер до публикации, книжная ссылка без страниц, устаревшая дата обращения | Всегда при наличии ссылок на источники |
references/false-positives.md | Что не считается признаком ИИ: длинное тире в художке, изогнутые кавычки от автозамены macOS, правило трёх в риторике и публицистике, канцелярит в юридическом тексте, академический и научный регистр, неэффективные индикаторы, живой синтаксис, разные типы ошибок у людей и моделей | Перед вынесением вердикта о машинном происхождении |
references/llm-fingerprints.md | Отпечатки моделей по производителям: OpenAI GPT-5.5, Anthropic Claude 4.6/4.7, Google Gemini 3.5 (+ Deep Research), xAI Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen 3.7, Meta Muse Spark, Mistral Large 3 / Magistral, Perplexity, Amazon Nova, Cohere Command A+ | При работе со свежими текстами 2025–2026 |
references/test-fixtures.md | Эталонные пары «образец / результат» для всех регулярных выражений + полные примеры правки | При обновлении скилла, для регрессионной защиты |
scripts/check_markers.py | Автоматический прогон всех регулярных выражений по трём уровням образцов; запускается в CI и перед релизом. Режим --scan проверяет произвольный текст на маркеры | При обновлении маркеров: python3 scripts/check_markers.py; для проверки текста: python3 scripts/check_markers.py --scan файл.md |
Ни один отдельный мягкий признак не даёт достаточного основания для вердикта «текст написан ИИ». Достаточны только:
references/chatbot-artifacts.md.references/source-fabrication.md.Лучше пропустить машинный текст, чем испортить живой текст человека.
Выдавать только итоговый переписанный текст (если пользователь явно не попросил объяснений). Никаких вступительных «Вот ваш текст:» или заключительных «Надеюсь, это поможет!». Если уверенности в правке нет — спросить, не молча редактировать.
chatbot-artifacts.md — однозначных маркеров нет?source-fabrication.md?false-positives.md.| Критерий | Что проверяется |
|---|---|
| Прямота | Говорит прямо или ходит кругами? |
| Ритм | Есть чередование коротких и длинных фраз? |
| Доверие | Не перегружен ли объяснениями очевидного? |
| Естественность | Похоже на речь живого человека без штампов? |
| Лаконичность | Убраны лишние слова, артефакты разметки, канцеляризмы? |
Сумма от 45 до 50 — следы ИИ удалены. От 35 до 44 — приемлемо, есть что улучшить. Меньше 35 — переработать.
Этот файл и references/* построены однотипно: каждый паттерн оформлен по шаблону «Проблема → Маркер → Что делать → Граница ложного срабатывания → До/После». Симметрия здесь — навигационное удобство справочника, а не сигнал генерации. Не путать с паттерном #13 «симметричные секции» из language-patterns.md: там симметрия в содержательных авторских текстах считается приметой ИИ.
LLM использует статистические алгоритмы для предсказания следующего слова. Результат стремится к статистически наиболее вероятному варианту, применимому к максимально широкому кругу случаев. Живой человек — это асимметрия и неидеальность. Очеловечить текст — значит вернуть в него эту неидеальность.
chatbot-artifacts.md (раздел A.2): метки file_search turn0file2, всплывающие как fileciteturn0file2turn0file6 (форум разработчиков OpenAI, октябрь 2025; сильнее всего на GPT-5.2). Четыре расширения паттернов по каталогу «55 маркеров нейросетевого текста» (vc.ru, май 2026): #15e «Семантический сдвиг через английское поле» и #15f «Отсутствие идиоматики» (arXiv:2405.09279) в language-patterns.md, #24a «Псевдо-терапевтический регистр и имитация живости» (наследие отозванного режима GPT-4o весны 2025) в communication-patterns.md. В false-positives.md — §13 «Разные типы ошибок у людей и моделей» (модель путает падежи, человек — -тся/-ться; идеальная типографика относительна жанру). В llm-fingerprints.md — синтаксическая стилометрия (arXiv:2602.15514: машинный текст отличим без лексики, точность 93–98%) и равномерность информационной плотности (DivEye, 2025). Скрипт check_markers.py получил режим --scan для проверки произвольных текстов; добавлен третий workflow self-scan.yml — скилл проверяет сам себя на собственные маркеры при каждом изменении. Паттернов теперь 35 (25 базовых + 10 расширений), регулярных выражений 20, прогон зелёный (20 из 20). Ни одно существующее правило не изменено и не удалено.chatbot-artifacts.md (раздел A.8): сцепки «Источник+цифра» — ошибка отрисовки сносок ChatGPT вида ISO+3ISO+3; выражение ловит только сцепленную форму, одиночная (Wikipedia+1.) оставлена ручной проверке из-за столкновений с математикой и версиями. Два расширения паттернов: #21a «Каждое Слово Заголовка С Прописной» (русская Википедия, ярлык ВП:ИИЗБ) в structural-style-patterns.md и #25a «Обрыв на полуслове» (исторический признак) в communication-patterns.md. В false-positives.md — раздел «Неэффективные индикаторы» (идеальная грамотность, смешение стилей, «сухой» стиль и прочие не работающие сигналы) и пункт F «Живой синтаксис» (корпусное исследование Reinhart et al., PNAS 2025). В source-fabrication.md — §7 «Устаревшая дата обращения». В llm-fingerprints.md — научное подтверждение идиолектов моделей (Sun et al., arXiv:2502.12150). Паттернов теперь 31 (25 базовых + 6 расширений), регулярных выражений 19, прогон зелёный (19 из 19). В .gitignore добавлен служебный мусор Python и операционных систем. Ни одно существующее правило не изменено и не удалено.scripts/check_markers.py — прогон всех регулярных выражений из chatbot-artifacts.md по трём уровням образцов (прямой, отрицательный, граничный) на стандартной библиотеке Python; подключён к CI (regex-check.yml), ручной PowerShell-вариант сохранён как запасной. В chatbot-artifacts.md добавлен раздел A.7 «Невидимые и служебные символы»: служебные символы цитирования ChatGPT U+E200–U+E204 (диапазон [\ue200-\ue204]; в этой форме метка citeturn разорвана невидимым символом и старым выражением не ловится) и остатки тега рассуждения </?think> от DeepSeek и других рассуждающих моделей — формализация приметы из llm-fingerprints.md. Регулярных выражений теперь 18, прогон зелёный (18 из 18). Кандидаты utm_source=perplexity и utm_source=gemini отклонены после проверки: эти платформы не добавляют устойчивых UTM-меток. Ни одно существующее правило не изменено и не удалено.chatbot-artifacts.md (раздел A.6): сноска Microsoft Copilot [^N^], метка OpenAI Assistants 【N†source】, потоковая метка ChatGPT citeturn0file0, сломанная ссылка анализа данных ](sandbox:/mnt/data/). Регулярных выражений теперь 16, все прогнаны (16 из 16 проходят). В llm-fingerprints.md добавлены Perplexity, Amazon Nova, Cohere Command A+, режим Gemini Deep Research; приметы GPT-5.5 на русском проверены живым прогоном модели. В false-positives.md добавлен §11 «академический и научный регистр»; правило трёх дополнено границей для публицистики. В дереве решений SKILL.md разделены ветки «академический» и «публицистика». Версия в метаданных синхронизирована с тегом релиза.description: Use when: → Применяй когда:, Do NOT use: → Не применяй:. В истории версий и разделе «Архитектура файлов» убраны кальки best practices, постепенное раскрытие, Do NOT блок, frontmatter, 7 LLM, 30+, Эмпирическая проверка, без регрессий, эталонные образцы, триггер «Use when:». Содержание скилла (29 паттернов, регулярные выражения, references) без изменений.references/. Добавлены однозначные маркеры с регулярными выражениями (chatbot-artifacts.md), проверка подлога источников (source-fabrication.md), границы ложного срабатывания (false-positives.md), отпечатки моделей (llm-fingerprints.md), проверочные образцы (test-fixtures.md). Четыре расширения для русского (#15a–15d): нелогичные деепричастия, каскад смягчений, связки-переходы и заключительные обороты-затычки, резкая смена стилистики. Регулярные выражения прогнаны: 12 из 12 проходят. Старое не сломано.~30 seconds. Free. No account. Every finding cites a rule and a line of evidence.