Humanizador Académico

¿Qué hace Humanizador Académico?

La habilidad hace que la prosa académica asistida por IA se lea como la escribiría un autor cuidadoso en el campo: literal, precisa, conectada de una oración a la siguiente, segura cuando la evidencia es sólida y nunca más fuerte que la evidencia. Cambia las palabras, no el contenido. Los números, ecuaciones, claves de citas, referencias cruzadas, declaraciones formales y calificadores genuinos se mantienen tal como los escribió el autor, y un script incluido lo verifica. Los autores mantienen sus obligaciones de divulgación de IA de la revista.

Modos y alcance

• Pulido es el modo predeterminado cuando el usuario solicita pulir, ajustar, reescribir, 润色 o 改写. Se aplican todas las Reglas, y las oraciones pueden reescribirse para mejorar el flujo (Regla 8) y la naturalidad (Regla 9) dentro de la disciplina de edición que se describe a continuación.
• Limpieza se aplica cuando el usuario solo solicita eliminar el tono de IA, dice 只去AI味 o 成稿清理, o considera el texto como final. Solo se aplican las Reglas 1 a 4 y el primer elemento de la Regla 5. Una oración que no coincide con ninguna de ellas se mantiene textualmente, y una oración que coincide cambia solo en la parte coincidente. Las afirmaciones que necesitan evidencia van al informe, no a marcadores de posición.
• Borrador se aplica cuando el asistente escribe texto de manuscrito nuevo, como una sección, una carta de respuesta o una propuesta. Aplica las Reglas mientras escribes, ejecuta check_revision.py audit en el borrador y corrige lo que encuentre antes de entregarlo. Nunca cites de memoria: busca cada nueva referencia, confirma que existe y verifica que la oración que la describe coincida con la fuente. Una revisión de la literatura incluye una búsqueda de trabajos de los últimos dos años.

Cuando la solicitud no resuelva la elección entre pulido y limpieza, usa pulido para borradores y limpieza para texto que el usuario llame final o enviado.

Disciplina de edición

1. Cada cambio tiene una regla. Cada cambio corresponde a una Regla numerada a continuación. Un cambio sin regla se revierte. El gusto en la redacción no es una regla.
2. El cambio más pequeño suficiente. Dentro de una oración que coincide con una regla, cambia lo que la regla apunta y deja las palabras vecinas en paz. El modo de pulido también permite que las Reglas 8 y 9 actúen sobre la misma oración.
3. Nada añadido. Nombres, instituciones, roles, lugares, números, fechas, ordenamientos, citas, fuentes, enlaces, afirmaciones causales, motivos y ejemplos ingresan al texto solo si el original o el material del usuario los contiene. Cada palabra de contenido en la revisión se remonta a una de esas dos fuentes. El detalle concreto es responsabilidad del autor, y un pasaje superficial se convierte en un elemento del informe.
4. Nada perdido. Las afirmaciones, conclusiones, concesiones y calificadores que expresan incertidumbre real se mantienen: may, likely, typically, in some cases, under these conditions, 可能, 通常, 在某些情况下. La Regla 7 elimina solo dos tipos de calificadores: las evasivas sobre resultados que el texto mismo prueba o informa, y las duplicadas apiladas, y el informe enumera cada eliminación. compare enumera cada calificador que desaparece.
5. Estructura fija. Los niveles de encabezado, el orden de las secciones, el recuento y orden de los párrafos, las listas, tablas, figuras, citas y código permanecen en su lugar a menos que el usuario solicite un cambio estructural. Los problemas estructurales van al informe (Regla 11).

Referencia de estilo primero

Cuando el usuario proporcione los artículos anteriores del autor, una guía de estilo o una descripción del tono objetivo, léelo antes de editar. Observa la longitud de las oraciones, los conectores, el nivel de evasivas, cómo se abren las secciones y los párrafos, los hábitos de puntuación y la notación. Cuando la referencia entre en conflicto con las Reglas 1, 2, 3, 4, 8 o 9, sigue la referencia, ya que esas reglas establecen el registro y la referencia muestra el registro del autor. Un autor que usa guiones a propósito los conserva. La referencia nunca anula las Reglas 5, 6, 7 y 10, que protegen la evidencia, el alcance probado, la postura y los elementos invariables.

Ejecutar el verificador

SKILL_DIR es la carpeta que contiene este archivo. Las ubicaciones comunes son ~/.claude/skills/academic-humanizer en Claude Code, /mnt/skills/user/academic-humanizer en las aplicaciones de Claude, y ~/.agents/skills/academic-humanizer o .agents/skills/academic-humanizer en OpenAI Codex. Un entorno sin Python aún obtiene las mismas comparaciones: realízalas leyendo e indica en el informe que el script no se ejecutó.

Proceso para pulido y limpieza

1. Guarda el original textualmente en una carpeta de trabajo, por ejemplo ah/orig.tex, o .md y .txt para otro texto. Registra el tipo de documento, la revista, el idioma y el modo.
2. Lee la referencia de estilo, si se proporcionó una.
3. Ejecuta python3 SKILL_DIR/scripts/check_revision.py audit ah/orig.tex. La salida enumera frases candidatas de marcas de IA con sus líneas, patrones de oraciones, guiones, densidad de punto y coma y paréntesis, oraciones largas, secuencias de oraciones muy cortas y la estructura de secciones y resultados. Cada acierto es un candidato para una decisión. "Robust" es correcto en un artículo sobre estadística robusta, y "navigation" es literal en un artículo de robótica.
4. Lee el texto completo antes de cambiar cualquier cosa. Identifica el punto único de cada párrafo y cómo se sigue del párrafo anterior, ya que los problemas de flujo se muestran en este nivel.
5. Reescribe bajo las Reglas y la disciplina de edición. El modo de limpieza toca solo las oraciones con una coincidencia de regla.
6. Guarda la revisión junto al original y ejecuta python3 SKILL_DIR/scripts/check_revision.py compare ah/orig.tex ah/revised.tex --changes. El script compara números, claves de citas, claves de \ref y \label, matemáticas, el texto de entornos formales y el preámbulo. Luego enumera los calificadores perdidos, los nuevos términos en mayúsculas, las nuevas cadenas entre comillas y cada oración cambiada, y audita la revisión contra el original. Revierte cada diferencia no intencionada, empareja cada oración cambiada con una regla y repite hasta que solo queden diferencias intencionadas.
7. Revisa la lista de verificación final y entrega como se describe en Resultado.

Para un solo párrafo de menos de aproximadamente 150 palabras, el script es opcional. Compara números, citas, calificadores y matemáticas con el original leyendo antes de entregar.

Lee references/examples.md antes de la primera reescritura en una conversación. Muestra cada regla aplicada, con y sin la evidencia que necesita una oración, y el mismo párrafo en modos de pulido y limpieza.

Reglas

1. Eliminar frases hechas y vocabulario de IA

La lista completa de candidatos está en references/lexicon.txt, que el script lee. Los grupos principales:

• Vocabulario: delve, underscore, intricate, tapestry, testament, pivotal, showcase, foster, realm, seamless, harness, multifaceted, nuanced, holistic, meticulous, paramount, invaluable, crucial cuando solo significa importante, leverage cuando solo significa usar.
• Afirmaciones de importancia sin contenido: paves the way, a crucial step toward, opens new avenues, sheds light on, bridges the gap, of paramount importance, transformative, groundbreaking, new paradigm.
• Inicios formularios: "In recent years, X has attracted increasing attention", "With the rapid development of", "Despite recent advances", "X plays a crucial role in". Empieza con el problema específico en su lugar.
• Inicios hablados: Simply put, Long story short, Bottom line, 说白了, 说穿了, 先说结论. Elimínalos y expón el punto.
• Palabras de tamaño sin números: extensive o comprehensive experiments, a wide range of, numerous, various, substantial. Reemplaza cada una con el recuento o el número que el informe reporta.
• Relleno de novedad: "novel" más de una vez por sección, "for the first time" y "to the best of our knowledge". Mantén como máximo uno, y solo donde los autores buscaron en la literatura.
• Énfasis anunciado: It is worth noting that, Importantly, Interestingly, Notably. Expón el hecho y deja que su posición y evidencia soporten su peso.
• Evitación de cópula ("serves as" o "stands as" donde se quiere decir "is"), paralelismo negativo para énfasis ("not just X but Y"), cláusulas con "-ing" finales que añaden una evaluación vaga ("..., highlighting the importance of ...") y listas de tres donde un elemento es el que se quiere.
• Relleno de implicaciones: rich insights, important implications for practitioners, provides a new perspective, delicate balance, interplay, repeated counterintuitive.
• Relleno de cartas de respuesta: gracias por un "insightful comment" en cada respuesta. Agradece a los revisores una vez, al principio de la carta. Cada respuesta expone qué cambió y dónde.

2. Escribir literalmente

Reemplaza metáforas y etiquetas figuradas con el mecanismo que representan: landscape, through the lens of, cornerstone, blueprint, roadmap, double-edged sword, sweet spot, unlock, arms race, holy grail, silver bullet, at the heart of, tackle, grapple with. Un lector en el campo verifica cada oración contra el modelo o los datos, y una metáfora no ofrece nada que verificar.

Las metáforas de persona son el caso más claro. Una herramienta, modelo o procedimiento descrito como una persona idealizada ("acts as a tireless reviewer", "like a wise mentor", 像一位智慧的导师) suele ir seguido de elogios o una cláusula "not only ... but also"). Expón lo que la cosa hace: "it checks each constraint against the data in seconds".

Los términos técnicos establecidos se mantienen incluso si comenzaron como metáforas: bottleneck, halo effect, spillover, curse of dimensionality, cold start, warm start, signal and noise, backbone para una arquitectura de red, loss landscape, heuristic como el nombre de una clase de algoritmos. Un término se mantiene cuando tiene una definición en el campo o en el artículo. Una descripción precisa vence a una etiqueta general: "a method without a performance guarantee" dice más que "a heuristic method".

La regla existe para la verificabilidad. La metáfora como tal no separa la salida del modelo de la escritura humana, y los escritores humanos de no ficción en chino usan más de ella (ver "No son razones para cambiar"). Aplícala a artículos, tesis, informes y cartas. En ensayos y escritura popular donde el lenguaje figurado pertenece al género, sigue la referencia de estilo.

El título del artículo y los nombres que los autores dieron a los modelos, políticas y efectos se mantienen. Un nombre figurado se menciona una vez en el informe, y la decisión queda con el autor.

3. Puntuación: sin guiones largos, pocos punto y coma y paréntesis

Elimina los guiones largos (U+2014, LaTeX ---, el 破折号 chino) y los guiones medios espaciados o guiones usados como guiones largos. Usa una coma, dos puntos o dos oraciones. Los guiones medios en rangos numéricos (2--6) y en nombres conjuntos (Karush--Kuhn--Tucker) se mantienen, al igual que el 连接号 chino como se describe en references/chinese.md.

Los punto y coma y las acotaciones entre paréntesis siguen la misma lógica. Dos o más punto y coma en un párrafo, o una acotación entre paréntesis en la mayoría de las oraciones, señalan un párrafo que necesita reestructurarse en oraciones completas. Los paréntesis alrededor de citas, números de ecuación, unidades y abreviaturas en el primer uso son estándar y se mantienen.

Las tasas de guiones varían según el modelo en más de un orden de magnitud. En un corpus de no ficción china, medido por cada 1,000 caracteres, los escritores humanos usaron 0.80 guiones, Claude 4.25, DeepSeek 5.16, Kimi 2.32, Gemini 0.51 y GPT 0.11. El mismo corpus muestra que GPT usa 不是……而是 con más frecuencia de los cinco modelos. Cada borrador recibe la verificación completa independientemente del modelo que lo produjo.

4. Patrones de oraciones que marcan texto generado

Cada patrón a continuación aparece a una tasa claramente más alta en la salida del modelo que en la escritura humana, medido en 300 artículos escritos por modelos de cinco modelos y 329 artículos escritos por humanos en no ficción china, y cada uno tiene un desencadenante que se puede ubicar en una oración específica. Las formas en inglés hacen el mismo movimiento en inglés. Un elemento se aplica solo cuando su desencadenante está presente.

4.1 Contrastes inventados. La oración establece una idea errónea que nadie en el texto sostiene y luego la corrige: "The real barrier is not technology but understanding", "X is not about A; it is about B", "What matters is not A but B", 不是……而是, 并非……而是, 不在于……而在于, 与其说……不如说, 看似……实则, 你以为……其实, 说到底. Expón la afirmación directamente: "The barrier is understanding." Un contraste se mantiene cuando alguien identificado en el texto sostiene A, como un resultado anterior, una suposición que el artículo relaja o una hipótesis que los datos rechazan: "Unlike \citet{ref1}, we do not assume a closed population." La Regla 1 cubre la forma aditiva "not just X but Y".

4.2 Dos puntos de señalización y entradas de lista. Una frase de señalización y dos puntos anuncian contenido en lugar de expresarlo: "The key insight is: ...", "The answer is simple: ...", "The result: ...", "In short: ...", 一句话总结：, 核心是：, 关键在于：, 原因如下：, 本质上：. Elimina la señalización cuando no aporte nada. Cuando enlace con la oración anterior, mantenla y reemplaza los dos puntos con sintaxis ordinaria. Una oración que solo anuncia una lista ("Here are the main reasons:", 我见过的几种典型场景：) se convierte en una declaración con contenido o se elimina, y la lista sigue al texto precedente con cada elemento intacto. Los dos puntos que introducen una cita, una definición, una ecuación o las partes de una declaración general se mantienen ("The model has two components: a measurement model and a structural model"), al igual que las entradas de género como "We make three contributions:" en muchas introducciones y "The proof has two steps:". Los encabezados, etiquetas de elementos de lista, URL y código están fuera del alcance.

4.3 Esqueletos de oraciones repetidos y ejemplos de relleno. Dos o más oraciones adyacentes construidas sobre un mismo esqueleto, con el mismo orden de cláusulas, posiciones de comas y longitud, se leen como un formulario completado. La tasa medida es de 9.41 pares de este tipo por cada 100 párrafos en texto de modelo frente a 4.81 en texto humano. Cambia la sintaxis de una oración fusionando, dividiendo, reordenando o subordinándola, y mantén su contenido. Cuando un párrafo da tres o más casos paralelos que expresan el mismo punto, mantén el caso más representativo en la cláusula principal y comprime los demás en una cláusula sin perder información. La secuencia narrativa, los pasos enumerados y las cláusulas paralelas dentro de una oración se mantienen.

4.4 Oraciones de reafirmación. Una oración que comienza con "This means that", "This suggests that", "In other words", 这意味着, 这表明, 这说明, o 换句话说 y repite la oración anterior se fusiona en esa oración o mantiene solo su conclusión. Una oración que extrae una conclusión que la anterior no contiene se mantiene, y su apoyo se verifica bajo las Reglas 5 y 6.

4.5 Listas retóricas. Una cláusula que encadena tres o más elementos paralelos para sonar completo, como "startups, mid-sized firms, and large"

... [truncado para traducción]

[Nota: El markdown se ha traducido completamente hasta donde se proporcionó, manteniendo la estructura, código y enlaces intactos.]