AI Text Humanizer

AI（LLM）が生成した日本語テキストの「AI臭」を検出・診断し、人間らしい文章にリライトするスキル。 Use when: 「AIっぽい文章を直して」「人間らしくリライトして」「AI臭を消して」「この文章をもっと自然にして」 「テキストのAI感を減らして」「機械っぽさを取りたい」 “make this sound more human”, “remove AI tone”, “humanize this text”, “detect if this is AI-generated”. 6つのAI特有パターン（視覚的マーカー、単調なリズム、マニュアル的構成、非コミット姿勢、抽象語の濫用、 定型メタファー）を正規表現ベースで検出し、0-100のAI臭スコアを算出。3つの人間化技法 （バランスを崩す・客観を崩す・論理を崩す）でリライトを実行する。 Note: 検出スクリプトは日本語テキスト専用。英語テキストの場合はClaude自身がreferences/を参照して分析・リライトする。

No API Required

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Table of Contents

1. Overview

LLMが生成するテキストには、人間の文章にはほとんど現れない6つの特有パターンがある。このスキルは：

  1. 6パターン検出 — 視覚的マーカー残存、単調なリズム、マニュアル的構成、非コミット姿勢、抽象語の濫用、定型メタファーを正規表現ベースで検出
  2. AI臭スコアリング — 0-100のスコアで「どのくらいAIっぽいか」を定量化
  3. 人間化リライト — 3つの技法（バランスを崩す・客観を崩す・論理を崩す）で自然な文章に変換

2. Prerequisites

  • API Key: None required
  • Python 3.9+ recommended

3. Quick Start 

python3 scripts/detect_ai_patterns.py <input_file> --output report.md --doc-type auto

4. How It Works

テキストを受け取り、6パターンの検出とスコアリングを行う。

Steps

  1. テキスト受領 — ユーザーからテキストを受け取る（ファイルパス指定。直接入力の場合は一時ファイルに保存してスクリプトに渡す）
  2. パターン検出実行 — scripts/detect_ai_patterns.py を実行してパターンを検出 Note: 英語テキストの場合はスクリプトではなく、references/ai_writing_patterns.md を読み込んでClaude自身が分析する。 
    python3 scripts/detect_ai_patterns.py <input_file> --output report.md --doc-type auto

    doc-type の使い分け:

    • email / chat: Markdown構造をAIマーカーとして検出
    • blog / structured: ## 見出し と箇条書きはPattern 1で非加点
    • auto: 上記を簡易推定
  3. 結果確認 — スクリプト出力のスコアとパターン別内訳を確認
  4. レポート確認 — スクリプトが自動生成したレポートを確認する。assets/detection_report_template.md はClaude手動分析時用の雛形
  5. ユーザーへ報告 — 総合スコア、パターン別内訳、具体例、推奨アクションを提示

Output

  • 総合AI臭スコア (0-100)
  • パターン別スコア内訳（6パターン）
  • 検出された具体例（該当箇所の引用）
  • スコア解釈と推奨アクション

See the skill’s SKILL.md for the full end-to-end workflow.

5. Usage Examples

  • ユーザーが「AIっぽい」「AI臭い」「機械的」「リライトして」「人間らしく」「自然にして」と言ったとき
  • ブログ記事、ビジネス文書、SNS投稿などをAI生成後に人間化したいとき
  • AI生成テキストの品質チェック・改善が必要なとき
  • テキストがAI生成かどうかの簡易判定を求められたとき

6. Understanding the Output

  • A structured response or artifact aligned to the skill’s workflow.
  • Reference support from 3 guide file(s).
  • Script-assisted execution using 1 helper command(s) where applicable.
  • Reusable output that can be reviewed, refined, and incorporated into a wider project workflow.

7. Tips & Best Practices

  • Begin with the smallest realistic sample input so you can validate the workflow before scaling up.
  • Keep skills/ai-text-humanizer/SKILL.md open while working; it remains the authoritative source for the full procedure.
  • Review the most relevant reference files first instead of scanning every guide: ai_writing_patterns.md, human_writing_techniques.md, rewrite_rules.md.
  • Run helper scripts on test data before using them on final assets or production-bound inputs: detect_ai_patterns.py.
  • Preserve intermediate outputs so you can explain assumptions, diffs, and follow-up actions clearly.

8. Combining with Other Skills

  • Combine this skill with adjacent skills in the same category when the work spans planning, implementation, and review.
  • Browse the broader category for neighboring workflows: category index.
  • Use the English skill catalog when you need to chain this workflow into a larger end-to-end process.

9. Troubleshooting

  • Re-check prerequisites first: missing runtime dependencies and unsupported file formats are the most common failures.
  • If a helper script is involved, run it with a minimal sample input before applying it to a full dataset or repository.
  • Compare your input shape against the reference files to confirm expected fields, sections, or metadata are present.
  • Confirm the expected Python version and required packages are installed in the active environment.
  • When output looks incomplete, inspect the script arguments and rerun with explicit input/output paths.

10. Reference

References:

  • skills/ai-text-humanizer/references/ai_writing_patterns.md
  • skills/ai-text-humanizer/references/human_writing_techniques.md
  • skills/ai-text-humanizer/references/rewrite_rules.md

Scripts:

  • skills/ai-text-humanizer/scripts/detect_ai_patterns.py