ilyautov/humanizer-ru · 上手攻略

  • 仓库：ilyautov/humanizer-ru
  • 链接：https://github.com/ilyautov/humanizer-ru
  • 分类：Agent Skill / 文本风格化 / 反 AI 检测
  • 作者：spark
  • 更新：2026-08-08

是什么

humanizer-ru 是一个面向 Claude（以及兼容 Agent Skills 标准的其他 coding agent）的俄文文本「去 AI 味」技能。它不解决英文场景——作者明确说「英文 humanizer（blader/humanizer 等）对俄文无效」，因为俄文 AI 指纹和英文指纹几乎没有重叠。仓库当前版本 v3.15.2（2026-07-24 release commit），距今不到一个月，仍在频繁更新。

技能形态是一个 SKILL.md 主文件 + 一个 Python 扫描器 scripts/scan.py（基于 razdel + pymorphy3，可选依赖，缺失时降级为人工审计）。

解决什么问题

俄罗斯语境的「AI 检测」工具有自己的物理特征，英文工具普遍失灵：

  • DivEye 等俄文检测器依赖二阶 surprisal 导数（贡献度 39.4%）、perplexity gap（人 ~15.2 vs LLM ~29.5）等指标；
  • AINL-Eval 2025 在 52K 俄文文本 / 12 域上，sota 准确率 ~86%；
  • GPTZero / RuBERT 等是常见审核流水线组件。

humanizer-ru 锁定的就是这一类检测器背后的指纹：把俄文 LLM 输出回写得更像母语者写的——具体来说是 54 个 AI 生成模式、20 条硬性禁用句式、四遍独立审计（quad-pass），并且支持校准到「作者本人的写作声音」。

快速安装

路径 A：Claude.ai 网页（最简单）

  1. 下载 ZIP：https://github.com/ilyautov/humanizer-ru/archive/refs/heads/main.zip
  2. Claude.ai → Settings → Capabilities → Skills → Upload skill → 选择 ZIP

如果因为 ZIP 里嵌套 humanizer-ru-main/ 子目录导致 Claude.ai 拒绝，直接：

git clone https://github.com/ilyautov/humanizer-ru.git
zip -r humanizer-ru.zip humanizer-ru/
# 再上传这个 humanizer-ru.zip

路径 B：Claude for Work（团队集中分发）

Admin Console → Workspace Skills → Add skill → 上传同一份 ZIP。所有团队成员无需单独安装。

路径 C：Claude Code / Codex / Cursor（npx skills）

# 通用 CLI 路径（推荐）
npx skills add https://github.com/ilyautov/humanizer-ru/tree/main/skills/humanizer-ru

# 或者手动 copy
git clone --depth 1 https://github.com/ilyautov/humanizer-ru /tmp/humanizer-ru
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r /tmp/humanizer-ru/skills/humanizer-ru ~/.claude/skills/

# Codex
mkdir -p ~/.codex/skills
cp -r /tmp/humanizer-ru/skills/humanizer-ru ~/.codex/skills/

⚠️ 路径细节：CLI 必须指向 skills/humanizer-ru 子目录，不能只写 ilyautov/humanizer-ru——否则会抓住根目录的 SKILL.md，把整个仓库拖进安装结果。

路径 D：API 调用

在 /v1/messages 等调用里把 skill 作为 container.skills 参数传入（具体格式参考客户端文档）。

路径 E：通过 plugin marketplace

/plugin marketplace add ilyautov/humanizer-ru
/plugin install humanizer-ru@ilyautov-plugins

触发短语：「очеловечь」「убери канцелярит」「перепиши как человек」等会自动调用。

核心用法

1. 全量编辑（默认模式）

把一段俄文 AI 文本扔给配好 skill 的 agent，加一句：

«Очеловечь этот текст» / «Убери канцелярит и перепиши как человек»

agent 会跑 54 个模式 + 20 个硬性禁令的全套扫描和改写。

2. 审计模式（只诊断不改）

«Сделай аудит этого текста, не трогай его»

只输出 quad-pass 四段诊断，不修改原文。审计分四个独立 pass：

  • Детектор：搜 54 个模式 + 20 个硬性禁令的命中；
  • Человек с улицы（路人视角）：模拟普通读者读感，标出「读完不像活人写的」段落；
  • Кардиограмма：信息密度的 burstiness 曲线，看是否过于平滑（AI 特征）；
  • Скелет：检查列表项首行的句式模板化程度。

3. 定点修改

«Поправь только категорию F (тональные): убери эмоциональную стерильность»

只改一个类别（A-L 共 12 类）。

4. 作者声音校准

«Вот 5 моих заметок в Notion, откалибруй скилл под мой голос»

agent 分析作者本人的节奏、词汇、句式偏好、标点风格，再改写。

5. 最小可跑命令（验证 skill 真加载）

# 1) 装 skill
npx skills add https://github.com/ilyautov/humanizer-ru/tree/main/skills/humanizer-ru

# 2) 进入 Claude Code / Codex，启动 agent

# 3) 触发测试 prompt（俄文）
#    "Очеловечь: «В современном мире данная технология является не просто
#     инструментом, а стратегическим активом, который позволяет компаниям
#     раскрыть свой потенциал»."
#
#    预期：改写成「Инструмент экономит команде сорок минут в день.
#    Попробуйте теперь его у людей забрать」类的活人句。

可选：装 razdel + pymorphy3 让 scripts/scan.py 跑起来做机器侧审计：

pip install razdel pymorphy3
python ~/.claude/skills/humanizer-ru/scripts/scan.py your_text.txt

典型适用场景

  • 跨境内容运营：在俄罗斯市场发品牌文、营销文、客服话术——直接出俄文 LLM 文本容易被 DivEye / GPTZero 标记，需要 humanizer 兜底；
  • 学术 / 公文：俄文期刊、官方文书、商业合同对 AI 生成有合规要求；
  • 多语 AI 产品本地化：英文产品文档先用 LLM 翻俄文，再过 humanizer，避免「翻译腔 + AI 指纹」双重失真；
  • AI 检测对抗研究：作为对比基线，看自家模型在俄文上能否被 humanizer 攻破。

坑与注意

  1. 触发短语是俄文：默认 trigger 是 «очеловечь» / «убери канцелярит» 等。英文 trigger 不能直接触发——和英文 humanizer 不同，这是俄文专用。
  2. --depth 1 即可：仓库不大，浅克隆足够，省时间。
  3. Skill 路径必须含子目录：skills/humanizer-ru，不是仓库根。这是 README 反复提醒的高频踩坑点。
  4. pymorphy3 可选：装了跑机器扫描；不装降级人工审计——技能仍可用，只是机器侧检测能力缺失。
  5. 作者立场声明：仓库自带强烈的「AI 检测器是否科学」的批判性叙事，文档里多次质疑检测器厂商的指标体系（div eye 的 39.4% 贡献度、AINL-Eval 86% sota 等数据仓库自带 SOURCES.md 校验）。把它当成「反 AI 检测的工程工具」用就好，不要把它当成「如何骗过 AI 检测」的官方指南——这是社区项目，不是合规工具。
  6. 检测器会更新：仓库 README 引用的是 2025-2026 的检测器论文；如果未来检测器侧换算法（实际生产中很常见），humanizer 的「模式库」会滞后。

与同类对比

维度 humanizer-ru blader/humanizer（英文） Undetectable.ai / 商业 SaaS 手动改写
语言 俄文专用 英文 多语（含俄文） 任意
触发形态 Agent Skill Agent Skill Web 服务 人肉
模式数 54 + 20 禁令 英文指纹集（与俄文不重叠） 厂商黑盒 取决于人
审计能力 quad-pass + 机器扫描 一般只重写 无 无
校准作者声音 ✅ 有限 � ✅
开源 / 可审计 ✅（含 SOURCES.md） ✅ ❌ —
适合人群 俄文内容团队 / 本地化工程师 英文内容团队 非技术运营 任何人

如果只做英文，blader/humanizer 是更对口的选择；做俄文且需要工程化、可审计，humanizer-ru 是当前最完整的开源方案；需要 SLA / 合规链路，再叠一层商业 SaaS 兜底。

一句话推荐

俄文专用 Agent Skill——把 54 个俄文 AI 模式、20 条硬性禁令、quad-pass 审计和作者声音校准打包成可被 Claude Code / Codex / Cursor 直接调用的 skill；俄文市场做内容、客服或本地化的工程团队首选，但请把它当工程工具用，不要当合规承诺。

原始 commit 链接： - 仓库主分支最新 commit：9a941722fcc4（2026-07-24，release v3.15.2 «Витрина каталога Anthropic»） - 完整链接：https://github.com/ilyautov/humanizer-ru/commit/9a941722fcc4 - README 源文件：https://github.com/ilyautov/humanizer-ru/blob/main/README.md