humanizer (Claude Skill) — Installieren & Live-Demo

Warum nutzen

Hauptfunktionen

Musterbibliothek typischer KI-Schreibanzeichen
Schreibt im bestehenden Stil des Autors um, wenn eine Probe angegeben wird
Funktioniert mit Markdown, Klartext und HTML
Kann konservativ (minimale Bearbeitungen) oder aggressiv (vollständiges Umschreiben) vorgehen
MIT-lizenziert; einfach zu forken und Muster zu erweitern

Live-Demo

In der Praxis

bereit

Installieren

Wählen Sie Ihren Client

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Nach dem Speichern neu starten.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor nutzt das gleiche mcpServers-Schema wie Claude Desktop. Projektkonfiguration schlägt die globale.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Klicken Sie auf das MCP-Servers-Symbol in der Cline-Seitenleiste, dann "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Gleiche Struktur wie Claude Desktop. Windsurf neu starten zum Übernehmen.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "humanizer-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ]
    }
  ]
}

Continue nutzt ein Array von Serverobjekten statt einer Map.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/blader/humanizer",
          "~/.claude/skills/humanizer"
        ]
      }
    }
  }
}

In context_servers hinzufügen. Zed lädt beim Speichern neu.

claude mcp add humanizer-skill -- git clone https://github.com/blader/humanizer ~/.claude/skills/humanizer

Einzeiler. Prüfen mit claude mcp list. Entfernen mit claude mcp remove.

Anwendungsfälle

Praxisnahe Nutzung: humanizer

KI-Erkennungsmerkmale aus einem Blog-Entwurf vor der Veröffentlichung entfernen

👤 Autoren, die KI-Unterstützung nutzen, aber nicht wie alle anderen klingen wollen ⏱ ~20 min beginner

Wann einsetzen: Du hast einen Beitrag mit Claude entworfen, und er liest sich wie jeder LinkedIn-Thought-Leader-Post von 2025.

Voraussetzungen

Skill installiert — git clone https://github.com/blader/humanizer ~/.claude/skills/humanizer

Ablauf

Diagnostizieren

Nutze humanizer. Analysiere /drafts/post.md. Liste die KI-Erkennungsmerkmale auf — Gedankenstriche, Dreierklauseln, einschränkende Einleitung, generische Adjektive — mit Häufigkeiten.✓ Kopiert

→ Konkretes Merkmal-Inventar, keine vagen Einschätzungen
Konservativ umschreiben

Absatz für Absatz umschreiben. Nur die KI-Merkmale ändern. Meinen Stil behalten. Diff zeigen.✓ Kopiert

→ Minimaler Diff, Stil erhalten
Stichprobenprüfung

Die überarbeitete Version laut vorlesen (nur die ersten 200 Wörter). Klingt es noch wie ich?✓ Kopiert

→ Vorleseprobe; Hinweis auf alles, das sich verändert hat

Ergebnis: Ein Beitrag, der beim Leser keinen KI-Erkennungsreflex auslöst.

Fallstricke

Zu aggressives Umschreiben glättet deinen eigentlichen Stil — Zuerst konservativ vorgehen; nur bei Problemstellen Satz für Satz eskalieren

Kombinieren mit: filesystem

Technische Dokumentation so klingen lassen, als wäre sie geschrieben, nicht generiert

👤 Teams, die README/API-Docs automatisch generieren ⏱ ~45 min intermediate

Wann einsetzen: Alle deine automatisch generierten Docs beginnen mit „This comprehensive guide will navigate you through...“ — und die Nutzer hassen es.

Ablauf

Batch scannen

Humanizer auf jede .md unter /docs anwenden. Für jede die Merkmalsdichte berichten (Merkmale pro 100 Wörter).✓ Kopiert

→ Dichtebericht pro Dokument
Schlimmste Fälle beheben

Die 5 mit der höchsten Dichte umschreiben. Technisch bleiben — keine Stimmungssprache, einfach den Füllstoff entfernen.✓ Kopiert

→ Diffs zeigen entferntes Füllmaterial ohne Inhaltsverlust

Ergebnis: Docs, die sich lesen wie von einem Menschen geschrieben — was bei technischen Texten bedeutet: als hätten sie etwas zu sagen.

Fallstricke

Einschränkungen entfernen, die tatsächlich Sicherheitshinweise waren — Diffs überprüfen — wenn ein „note that...“ eine echte Warnung war, behalten

Kombinieren mit: filesystem

Kombinationen

Mit anderen MCPs für 10-fache Wirkung

humanizer-skill + filesystem

Einen Ordner voller Entwürfe in einem Durchgang humanisieren

Humanizer auf jede .md unter /blog/drafts anwenden.✓ Kopiert

humanizer-skill + github

Automatisch generierte PR-Beschreibung humanisieren

Die Beschreibung von PR #2341 humanisieren und die Aktualisierung pushen.✓ Kopiert

Werkzeuge

Was dieses MCP bereitstellt

Werkzeug	Eingaben	Wann aufrufen
diagnose	text: str	Vor dem Umschreiben, um zu sehen, was falsch ist
rewrite	text: str, intensity: conservative\|aggressive	Die Korrektur anwenden
compare_voice	sample_a, sample_b	Stilbeibehaltung nach dem Umschreiben prüfen

Kosten & Limits

Was der Betrieb kostet

API-Kontingent: k. A.
Tokens pro Aufruf: Proportional zur Textlänge
Kosten in €: Kostenlos
Tipp: Erst diagnostizieren — kostengünstig. Nur umschreiben, was es nötig hat.

Sicherheit

Rechte, Secrets, Reichweite

Credential-Speicherung: Keine

Datenabfluss: Keine — Skill ist auf Prompt-Ebene

Fehlerbehebung

Häufige Fehler und Lösungen

Umschreibung klingt genauso nach KI wie vorher

Du bist im konservativen Modus. Auf aggressiv wechseln und 3–5 Absätze deiner echten Stimme als Referenz beifügen.

Skill aktiviert sich nicht

Explizit erwähnen: „use humanizer“. Automatische Aktivierung hängt von den Skill-Metadaten ab.

Stil driftet nach dem Umschreiben

Stil mit einer Probe festlegen: „rewrite to match this paragraph's voice“

Alternativen

humanizer vs. andere

Alternative	Wann stattdessen	Kompromiss
Humanizer-zh	Du schreibst auf Chinesisch	Auf Chinesisch abgestimmte Muster
Manual editing	Kurzer Text; schneller manuell zu bearbeiten	Keine systematische Mustererkennung

Mehr

Ressourcen

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