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humanizer

作者 blader · blader/humanizer

改寫 AI 生成的文字,去除讓人一眼看出「這是 ChatGPT 寫的」的破折號、三元結構和模糊措辭。

Humanizer 是一個 Claude Code skill,能識別並移除 AI 寫作的特徵標記:過度使用破折號、三件事並列的節奏、不必要的迴避措辭(「It's important to note」),以及泛用的強調形容詞(「delve」、「navigate」、「robust」)。在你發布前處理你的草稿。

為什麼要用

核心特性

即時演示

實際使用效果

就緒

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~/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
    }
  }
}

開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。

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

Cursor 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示,然後選 "Edit Configuration"。

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

格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。

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

Continue 使用伺服器物件陣列,而非映射。

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

加入 context_servers。Zed 儲存後熱重載。

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

一行命令搞定。用 claude mcp list 驗證,claude mcp remove 移除。

使用場景

實戰用法: humanizer

在發布前去除草稿部落格文章的 AI 特徵

👤 使用 AI 輔助寫作、但不想聽起來像所有人一樣的作者 ⏱ ~20 min beginner

何時使用: 你用 Claude 起草了一篇文章,讀起來像 2025 年 LinkedIn 上每篇思想領導者文章的翻版。

前置條件
  • 已安裝 skill — git clone https://github.com/blader/humanizer ~/.claude/skills/humanizer
步驟
  1. 診斷
    Use humanizer. Analyze /drafts/post.md. List the AI tells — em-dashes, rule-of-three, hedged opener, generic adjectives — with counts.✓ 已複製
    → 具體的特徵清單,而非模糊的感覺
  2. 保守改寫
    Rewrite paragraph by paragraph. Change only the AI tells. Keep my voice. Show diff.✓ 已複製
    → 最小化的修改,保留原本的聲音
  3. 抽查
    Read the revised version aloud (just the first 200 words). Does it still sound like me?✓ 已複製
    → 抽樣朗讀;標記任何風格偏移之處

結果: 一篇不會觸發讀者「這是 AI 寫的」反應的文章。

注意事項
  • 過於激進的改寫抹平了你真正的聲音 — 先用保守模式執行;只對問題段落逐句升級為激進模式
搭配使用: filesystem

讓技術文件讀起來像是有人寫的,而不是自動生成的

👤 自動生成 README 或 API 文件的團隊 ⏱ ~45 min intermediate

何時使用: 你的自動生成文件全都有「This comprehensive guide will navigate you through...」——用戶都很厭煩。

步驟
  1. 批次掃描
    Use humanizer on every .md under /docs. For each, report the tell density (tells per 100 words).✓ 已複製
    → 各文件的特徵密度報告
  2. 修正最嚴重的
    Rewrite the 5 with highest density. Stay technical — no vibes, just strip the filler.✓ 已複製
    → Diff 顯示廢話已移除,但實質內容保留

結果: 文件讀起來像是有人寫的——在技術寫作中,這意味著「讀起來像是有話要說」。

注意事項
  • 移除了原本是安全警告的迴避措辭 — 審查 diff——如果「note that...」是真正的警告,就保留它
搭配使用: filesystem

組合

與其他 MCP 搭配,撬動十倍槓桿

humanizer-skill + filesystem

批次人性化整個草稿資料夾

Run humanizer on every .md under /blog/drafts.✓ 已複製
humanizer-skill + github

人性化 PR 的自動生成描述

Humanize the description of PR #2341 and push the update.✓ 已複製

工具

此 MCP 暴露的能力

工具輸入參數何時呼叫成本
diagnose text: str 改寫前,先看看問題在哪 0
rewrite text: str, intensity: conservative|aggressive 套用修正 0
compare_voice sample_a, sample_b 改寫後確認風格是否保留 0

成本與限制

運行它的成本

API 配額
N/A
每次呼叫 Token 數
與文字長度成正比
費用
免費
提示
先診斷——成本低。只改寫需要修改的部分。

安全

權限、密鑰、影響範圍

憑證儲存:
資料出站: 無——skill 在 prompt 層執行

故障排查

常見錯誤與修復

Rewrite sounds just as AI as before

你處於保守模式。切換到激進模式,並提供 3–5 段真實代表你聲音的段落作為參考。

Skill not activating

明確提及:「use humanizer」。自動啟用取決於 skill 的中繼資料設定。

Voice drifts after rewrite

以樣本固定你的聲音:「rewrite to match this paragraph's voice」

替代方案

humanizer 對比其他方案

替代方案何時用它替代權衡
Humanizer-zh你在寫中文針對中文調整的模式
Manual editing篇幅短;直接編輯更快無法系統性地捕捉所有模式

更多

資源

📖 閱讀 GitHub 上的官方 README

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