humanizer-ru

Проверяемая гигиена вставки из чата для русского текста

Терминал humanizer-markers подсвечивает следы машинного текста и объясняет причину каждого флага

Кому это нужно

Редактору и преподавателю: проверить текст перед публикацией: humanizer-markers --scan файл.md.
Разработчику и CI: гейт вставки из чат-интерфейсов: action и контракт.
Пользователю ИИ-ассистента: та же проверка внутри агентной среды: MCP одной конфигурацией или демо.

Попробовать за 30 секунд

Демо в браузере: ничего не устанавливать, текст не покидает браузер.
Сообщить о проблеме или опыте использования: issue в репозитории; пользовательский текст не передаётся автоматически ни демо, ни сборщиком обратной связи.
В терминале:

pip install humanizer-ru
python -c "open('primer.txt','w',encoding='utf-8').write('Согласно отчёту :contentReference[oaicite:3]{index=3}, рост заявок.\n')"
humanizer-markers --scan primer.txt; echo "rc=$?"
  primer.txt:1 [contentReference] Согласно отчёту :contentReference[oaicite:3]{index=3}, рост заявок.
  Найдено маркеров: 1.
  rc=1

rc=1 означает «найдены маркеры» — это ожидаемый результат проверки на образце со следом вставки, а не ошибка; rc=0 — следов нет, rc=2 — вход не читается (с --json конверт ошибки печатается в stdout).

MCP одной конфигурацией

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-ru": { "command": "humanizer-mcp" }
  }
}

Матрица проверенных возможностей и границ

Без заявлений о лидерстве: сопоставимого внешнего исследования в нише на дату записи нет (см. LEADERBOARD.md). Строки — что фактически проверено гейтами и тестами цикла; границы — что поверхность не делает.

Поверхность	Проверка известных артефактов	Безопасная очистка	Сверка фактов	Машинный конверт	Граница
CLI (`humanizer-markers`, `-polish`, `-facts`, `-report`)	да, с координатами и классами A/B	режимы strip / --preserve-markup / --typographic с инвариантами сохранения	humanizer-facts (категории фактов)	--json, коды возврата по контракту	семантику не проверяет; вердиктов об авторстве нет
MCP (`humanizer-mcp`, набор инструментов contract.v1.json)	те же команды через stdio	те же режимы через humanizer_polish	humanizer_facts	JSON-RPC конверты, isError по контракту	текст не покидает процесс
Демо на Pages	да, подсветка исходных диапазонов в браузере	нет (только проверка и отчёт)	нет	копирование отчёта из одного результата	офлайн в браузере, без установки
GitHub Action	гейт вставки + автофикс текстового пути (класс A)	action_fix вне fenced/кода	нет	rc гейта	фикс не трогает защищённые области
Текстовый скилл (SKILL.md)	процедуры агента по references	стилевая правка только по явной просьбе	нет	нет (проза скилла)	гарантий естественности и сохранности смысла нет

Что это НЕ делает

Переписанный текст: теоретический потолок детекции при парафразе [bib:sadasivan2023]; парафраз обнуляет детекторы [bib:dipper2023].
Нативно-гладкий машинный текст без артефактов: документная граница там же [bib:sadasivan2023]; популяционная детекция возможна только на больших выборках [bib:chakraborty2023], вердикт по документу не заявляется.
Короткий текст: сигналов меньше, чем слов, водяной знак и статистика требуют длины [bib:anthropic2026wm], [bib:synthid2024].
Водяные знаки без ключа: distortion-free знак не виден стороннему наблюдателю по построению [bib:kuditipudi2023]; криптографическая неотличимость без ключа [bib:cgz2023]; детектор SynthID-Text требует ключ разработчика [bib:synthid2024]; Anthropic подтверждает: без ключа знак не проверяется, детектор-API в закрытом preview [bib:anthropic2026wm].
Ключи [bib:…] раскрыты в research/BIBLIOGRAPHY.md.
polish не запускать на Markdown и разметке: снимает ##, **, ёлочки, тире; для разметки — режим --preserve-markup.

Почему можно доверять

Методология и бенчмарк: числа с доверительными интервалами.
Публичный бенчмарк: таблица с CI, командами воспроизведения и колонкой «где мы хуже».
Модель угроз и границы детектора.
Парити-гейт Python и JS правил.
Самоаудит: числа, статусы и эррата.
Статус последнего успешного прогона и деплоя: status.json на Pages (генерируется деплой-артефактом из точного SHA; обновляется только зелёным прогоном).

Установка скилла в браузерные клиенты

Демо работает без установки: https://vladimir-human.github.io/humanizer-ru/ — текст не покидает браузер.
Claude.ai и Claude Code: добавьте скилл из каталога dsh/skills/humanizer-ru по инструкции установки в docs/USAGE.md.
Агентные клиенты с поддержкой agentskills.io (opencode, DeepSeek Harness): распакуйте текстовый бандл из архива релиза.
Браузерное расширение отклонено: новый поверхностный контур (permissions, store review) не окупается; очередь идей — research/BACKLOG.md.

Каталоги: Glama MCP · skills.sh.

Одноимённые проекты

На GitHub есть скиллы с тем же именем и другим содержанием. Снимок 2026-09-05 (проверка: gh repo view <владелец>/humanizer-ru --json stargazerCount):

ilyautov/humanizer-ru — 284 звезды: позиционирование «убирает признаки нейросети», публичного реестра чисел нет.
smixs/humanizer-ru — 148 звёзд: детерминированный линтер; единственный тёзка, включённый в LEADERBOARD.md как кандидат (парный прогон 2026-09-03).
Этот проект — проверяемая гигиена вставки из чат-интерфейсов: каждое число из детерминированных снимков и реестра фактов, границы — в THREAT-MODEL, ложные срабатывания — в бенчмарке.

Пришли по имени — выбирайте по способу проверки, а не по звёздам.

Цифры проекта

58 паттернов машинного письма и 40 regex-маркеров (классы A и B).
Записи доказательств: 38 из 40 маркеров (реестр research/fixtures/marker-sources.json).
Гейты: 150 гейтов полного check_all (139 в --quick); фикстуры в tests/fixtures/, документация сверяется check_docs.py, персона описана в PERSONA.md.

Почему так называется: имя унаследовано от первой функции, снимавшей слой копипасты после чат-бота и возвращавшей тексту человеческий вид. Вторая функция продукта: диагностика, подсветить машинные следы и объяснить причину каждого флага, без вердиктов об авторстве. Обе функции работают офлайн, текст не покидает вашу машину.

Классовая разбивка FP, exploratory, вне предрега F16: класс A: 0 случаев на 12314 текстов-неносителей; класс B: 8 случаев на 12314, то есть 0.00065, Wilson 95% CI от 0.0003 до 0.0013; контрольный набор 40 текстов: флагов 0; тяжёлый домен S4 legal и official, n=381, дефицит объёма зафиксирован в предреге: 18 случаев на 381, то есть 0.0472, Wilson 95% CI от 0.0301 до 0.0734; знаменатели: 12354 полный корпус F16, 12314 validation-страта.

Подробнее

Regex-маркеры: классы A и B

Класс A — жёсткие артефакты копипасты: служебные ссылки и метки цитирования чат-интерфейсов. Класс B — контекстные индикаторы: невидимые символы, скрытая раскладка, placeholder-поля; одного совпадения B недостаточно. Класс маркеров — copypaste_artifacts; ретайр маркера возможен только по провалу на своём классе, статусы и даты — в markers.v1.json.

История изменений

История изменений — в CHANGELOG.md и на GitHub Releases.

Лицензия

MIT

Статус проекта

Догфудинг — проект проверяет собственные тексты собственными правилами: порог маркеров стиля в файлах поставки сверяется гейтом scripts/check_own_style.py (текущий максимум выводится в его запуске).