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github/finnish-humanizer

Detecta y elimina marcas de texto generado por IA en finlandés, haciéndolo sonar como si lo hubiera escrito un hablante nativo. Úsalo cuando te pidan 'humanizar', 'naturalizar' o 'quitar la sensación de IA' de texto en finlandés, o al editar archivos .md/.txt con contenido finlandés. Identifica 26 patrones (12 específicos del finlandés + 14 universales) y 4 marcadores de estilo.

¿Qué es finnish-humanizer?

La habilidad github/finnish-humanizer está diseñada para detectar y eliminar patrones lingüísticos comunes en textos finlandeses generados por IA, transformándolos para que suenen naturales y escritos por un hablante nativo. Es útil cuando se solicita 'humanizar', 'naturalizar' o 'eliminar la sensación de IA' de contenido en finlandés, especialmente en archivos .md o .txt. La herramienta identifica 26 patrones sospechosos, divididos en 12 específicos del idioma finlandés (como uso excesivo de 'kuitenkin' o estructuras formales rígidas) y 14 universales (como repetición de palabras o falta de contracciones). También reconoce 4 marcadores de estilo, como párrafos demasiado estructurados o falta de matices culturales. Funciona principalmente como una guía de revisión manual o integrada en agentes de IA como Claude Code, Cursor o Codex, ayudando a mejorar la calidad del texto finlandés generado automáticamente.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/finnish-humanizer

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Documentación

¿Qué hace finnish-humanizer?

Detecta y elimina marcas de texto generado por IA en finlandés, haciéndolo sonar como si lo hubiera escrito un hablante nativo. Úsalo cuando te pidan "humanizar", "naturalizar" o "quitar la sensación de IA" de texto en finlandés, o al editar archivos .md/.txt con contenido finlandés. Identifica 26 patrones (12 específicos del finlandés + 14 universales) y 4 marcadores de estilo.

Patrones específicos del finlandés

  1. Uso excesivo de "kuitenkin" – Reemplazar con alternativas como "mutta", "silti" o eliminar si es redundante.
  2. Estructuras formales rígidas – Reescribir frases demasiado formales para que sean más coloquiales.
  3. Falta de partículas modales – Agregar partículas como "han", "pa", "ko" para sonar más natural.
  4. Uso incorrecto de pasiva – Preferir voz activa cuando sea apropiado.
  5. Repetición de "jotta" – Variar con "että" o estructuras diferentes.
  6. Ausencia de dialectalismos – Incluir expresiones regionales suaves si es relevante.
  7. Orden de palabras forzado – Ajustar el orden de palabras al estilo hablado finlandés.
  8. Exceso de pronombres – Eliminar pronombres innecesarios, ya que el finlandés suele omitirlos.
  9. Uso de "se" sin antecedente – Especificar o eliminar referencias vagas.
  10. Falta de elipsis – Acortar frases donde sea natural hacerlo.
  11. Registro demasiado neutral – Añadir matices emocionales o subjetividad.
  12. Errores en concordancia de tiempo – Verificar tiempos verbales y aspectualidad.

Patrones universales

  1. Repetición de palabras – Sinónimos y variación léxica.
  2. Párrafos demasiado estructurados – Mezclar longitud de oraciones.
  3. Falta de contracciones – Usar formas contraídas (ej. "en oo" en lugar de "en ole").
  4. Conectores forzados – Eliminar conectores como "lisäksi", "toisaalta" si son artificiales.
  5. Vocabulario académico excesivo – Simplificar términos complejos.
  6. Falta de ejemplos concretos – Agregar anécdotas o referencias culturales.
  7. Longitud uniforme de oraciones – Variar entre cortas y largas.
  8. Ausencia de preguntas retóricas – Incluir ocasionalmente para fluidez.
  9. Demasiada precisión – Redondear números o fechas cuando sea natural.
  10. Falta de humor o ironía – Agregar tono ligero si corresponde.
  11. Estructura argumentativa rígida – Mezclar orden de ideas.
  12. Uso excesivo de adjetivos – Reducir adjetivos innecesarios.
  13. Falta de referencias culturales – Mencionar aspectos de la cultura finesa.
  14. Falta de subjetividad – Incluir opiniones personales o matices.

Marcadores de estilo

  1. Párrafos excesivamente equilibrados – Variar la longitud y estructura.
  2. Falta de digresiones – Agregar desvíos temáticos naturales.
  3. Conclusión demasiado resumida – Expandir con reflexión personal.
  4. Tono uniforme – Cambiar entre formal e informal según contexto.

Uso

Al recibir una solicitud para humanizar texto en finlandés:

  1. Revisa el texto en busca de los patrones anteriores.
  2. Aplica correcciones según las pautas.
  3. Lee el resultado en voz alta mentalmente para verificar naturalidad.

Ejemplo:

Original (IA): "Kuitenkin on tärkeää huomioida, että teknologian kehitys on ollut nopeaa viime vuosina. Jotta ymmärrämme sen vaikutuksia, meidän täytyy analysoida eri näkökulmia."

Humanizado: "Teknologia on kehittynyt hurjaa vauhtia viime vuosina – sehän on ihan selvää. Mutta miten se oikeasti vaikuttaa meihin? Sitä pitää pohtia monesta suunnasta."

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

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