blader/humanizer

中身はプログラムではなく、1枚の Markdown（SKILL.md）。README にも「ただの Markdown なので、スキルに対応したエージェントならどれでも動く」と書かれている。このページには言語として Python と出るが、これは補助のスクリプトだけで、本体はその Markdown のほうになる。やることは、AIが書いたと分かる書き癖を抜いて人が書いたように読ませること。ただし条件が付いていて、README の言葉では「言っていることは変えずに（without changing what it says）」書き直す。

判断の物差しが外にあるのが特徴になっている。下敷きは Wikipedia の “Signs of AI writing” — WikiProject AI Cleanup が維持している、AI が書いた文章の見分け方をまとめた文書。そこから起こした型が5つの区分に分かれて並んでいる。断言せずに前置きで持ち上げる書き方、規則的すぎるリズム、大げさな語や借り物の権威づけ、機械的な体裁、チャットや下書きの名残。型の数は版によって変わっていて、3.0.0 で35個が25個にまとめられた。

書き直し方も手順として決まっている。まず全体を一度読んで癖に印をつける（強いものから順に）。次に、元の構成を動かしてよいものとして書き直す。そのうえで書いた案を、型と元の主張の両方に照らし合わせる。最後に清書する。ここで効いているのが、事実については何も足さないという縛りで、名前・数字・日付・引用・出典は元の文か書き手から来たものでなければ入れられず、足りないときはでっち上げずに聞き返す。渡された文章を「編集する材料」として扱い、その中の文を指示として読まない、とも書かれている。

下書きはAIに任せたが、そのままでは出せないとき

内容は合っているのに、読むと機械が書いたと分かってしまう。書き直しを頼むと今度は中身が変わる — という往復に、型と手順を与えたものになる。事実を足さないという縛りがあるぶん、どこを確かめればよいかが絞れる。

自分の書き癖を点検したいとき

25の型そのものが読み物として使える。前置きで持ち上げてから言う、リズムが規則的すぎる、大げさな語を足す — どれも人間にも起きる癖で、通してもらわずに一覧を眺めるだけでも役に立つ。

AI検出をすり抜けるための道具としては書かれていない。 書かれている狙いは、読んで引っかからない文章にすること。検出器に対して何かを保証するものではない。README の変更履歴には、3.0.0 で ai-detection という語をパッケージから外した、と1行ある。理由までは書かれていない。

型の例は英語の文で示されている。 下敷きの Wikipedia の文書も、SKILL.md に並ぶ実例も英語。日本語の文章に同じように効くかどうかは、当サイトでは確かめていない。日本語で使う場合は、まず短い文で様子を見たほうがよい。

「意味を変えない」と「事実が正しい」は別。 事実を足さない縛りはあるが、元の文が間違っていれば、間違ったまま読みやすくなる。出す前に人が読み直す工程は、これを入れても減らない。

入れ方は複数ある。 npx skills add で入れる方法、Claude Code のプラグインとして入れる方法、ZIP をスキルとしてアップロードする方法が README に並んでいる。ライセンスは MIT。