Drei-Stufen-Humanizer für deutschsprachige Texte. Erkennt und entfernt KI-typische Muster auf Basis der Wikipedia KI-Erkennung – Systemkonfiguration v1.35.
ANALYSE → RECOMMEND → FINETUNE
# Install Capacium
brew install capacium/tap/capacium
# Install txtHumanizer
cap install LangeVC/txtHumanizermkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/LangeVC/txtHumanizer.git ~/.claude/skills/txtHumanizernpx skills add LangeVC/txtHumanizer/humanizer [Text einfügen]
Oder direkt:
Bitte humanize diesen Text: [dein Text]
txtHumanizer unterstützt ab v0.0.2 zwei Nutzungsarten.
Wenn kein Modusparameter angegeben ist, läuft der Skill im Automatikmodus. Er führt Analyse, Empfehlungen und Finetune in einem Durchlauf aus.
Fehlende Stil-Regler werden aus dem Ausgangstext abgeleitet. Die gewählte Konfiguration wird immer offengelegt und kurz begründet.
Beispiel:
[$txtHumanizer]
Hier ist mein Artikel:
...
Typische Ausgabe:
=== MODUS ===
Automatik
=== AUTOMATISCHE STILWAHL ===
Domäne: business
Formalität: informell
...
=== BEGRÜNDUNG DER STILWAHL ===
[Ableitung aus Textmerkmalen]
Der Guide-Modus führt schrittweise durch den Prozess und stoppt nach den Hauptstufen. Aktiviert wird er über Parameter oder Formulierungen wie:
guide
guided
geführt
schrittweise
stepwise
interactive
Beispiel:
[$txtHumanizer guide]
Hier ist mein Artikel:
...
Ablauf:
- Analyse ausgeben
- Fortsetzung zu Empfehlungen bestätigen
- Empfehlungen ausgeben
- Stil-Regler einzeln auswählen
- Finetune direkt ausführen, erst planen, überspringen oder Konfiguration ändern
Jeder der sieben Stil-Regler wird als einfache Single-Choice-Frage mit Custom-Option abgefragt.
| Stufe | Funktion | Beschreibung |
|---|---|---|
| 1. ANALYSE | Erkennung | Evidenzbasierte KI-Muster-Erkennung mit Punktesystem (0–10) + Longlist (A1–D4) |
| 2. RECOMMEND | Empfehlung | Belegbasierte Änderungsempfehlungen pro Kriterium mit vorher/nachher |
| 3. FINETUNE | Überarbeitung | Zielgerichtete Anwendung mit 7 konfigurierbaren Stil-Reglern |
| Regler | Optionen |
|---|---|
| Domäne | alltag, business, akademisch, journalistisch, literarisch, technisch |
| Formalität | formell, neutral, informell |
| Persönlichkeit | nüchtern, moderat, ausdrucksstark |
| Texttreue | konservativ, ausgewogen, mutig |
| Satzbau | minimal, moderat, maximal |
| Kreativität | standard, kreativ, experimentell |
| Seele | keine, leicht, stark |
| # | Kriterium | Beschreibung |
|---|---|---|
| K1 | Glatte Einleitung | Formelhafte Eröffnung ohne spezifische Fakten |
| K2 | Metafloskeln | „Es ist wichtig zu betonen …" |
| K3 | Konnektoren-Inflation | „darüber hinaus", „zudem", „folglich" gehäuft |
| K4 | Gleichförmiger Satzrhythmus | Gleiche Satzlängen und Strukturen |
| K5 | Dreierlisten | „X, Y und Z" als Standardmuster |
| K6 | „Nicht nur … sondern auch" | Schematische Verstärkungsstruktur |
| K7 | Vage Zuschreibungen | „Experten sagen", „Studien zeigen" ohne Quelle |
| K8 | Standard-Abschnitte | „Herausforderungen", „Zukunftsperspektiven" |
| K9 | Gleichförmige Absätze | 3–5 Sätze pro Absatz, identisch aufgebaut |
| K10 | Zu perfekte Übergänge | Didaktisch geglättete Absatzverknüpfungen |
| # | Kriterium | Beschreibung |
|---|---|---|
| K11 | Anglizismen/Denglisch | „Sinn machen", „in 2024", übermäßige -ieren-Verben |
| K12 | Nominalstil | Extrem verdichtete Nominalphrasen |
| K13 | Partizipialkonstruktionen | Gehäufte „-end"-Formen |
| K14 | KI-Vokabular (DE) | „entscheidend", „vielschichtig", „tiefgreifend" |
Tiefenprüfung nach der deutschen Wikipedia-Longlist — Qualitätsprobleme (A), stilistische Merkmale (B–C), Hinweise auf menschliche Erstellung (D).
Vorher (KI-generiert):
Künstliche Intelligenz ist ein bedeutendes und vielschichtiges Themenfeld, das in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen hat. Es ist wichtig zu betonen, dass KI nicht nur die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, grundlegend verändert, sondern auch tiefgreifende Auswirkungen auf die Gesellschaft als Ganzes hat. Darüber hinaus zeigen Studien, dass der Einsatz von KI-Technologien zu einer signifikanten Steigerung der Effizienz, Produktivität und Innovationskraft führen kann.
Nachher (humanisiert, Modus: business):
KI verändert Unternehmensabläufe spürbar. Ein Werkzeugbauer aus Baden- Württemberg hat 2024 seine Fertigungsplanung auf ein KI-System umgestellt und die Durchlaufzeit um 23 Prozent gesenkt. Ähnliches berichten Logistiker: KI-gestützte Routenplanung spart im Schnitt 15 Prozent Kraftstoff.
- Wikipedia:WikiProjekt KI und Wikipedia/Schnelltest KI (v1.35)
- Wikipedia:WikiProjekt KI und Wikipedia/Erkennung KI-Einsatz (Longlist)
- Wikipedia:Signs of AI writing (en)
- Humanizer Skill by @blader
- Capacium – Capability Packaging System
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