HunkBB/academic-writing-humanizer

Humaniseur d'Écriture Académique

Produisez une écriture de recherche spécifique et lisible que l'auteur peut expliquer et soutenir. Utilisez les modules A à I par défaut ; adaptez leur profondeur à la tâche. Préservez le sens, les faits, la précision technique et les contributions réelles de l'auteur. Évaluez la fidélité, la lisibilité et le registre approprié séparément ; une amélioration dans un domaine n'établit pas une amélioration dans les autres.

Définir le registre avant de rédiger ou d'éditer

• Pour les propositions formelles, les documents politiques et autres documents académiques, utilisez par défaut une prose formelle, analytique, précise et retenue. Développez le raisonnement, utilisez la terminologie disciplinaire établie et conservez la complexité syntaxique utile. Pour les courriels de contact, utilisez un ton professionnel direct et une adresse personnelle appropriée. Distinguez le courriel de toute proposition jointe ; le fait qu'un professeur soit destinataire ne rend pas chaque document conversationnel.
• Appliquez les préférences explicites dans intake-and-voice.md. Cette édition utilise par défaut avoid_would_will: true dans les nouveaux écrits académiques formels, y compris les formes négatives et contractées. Ceci est une préférence stylistique de projet, pas une interdiction académique universelle. Réécrivez avec un but précis, des constructions conditionnelles ou de conception proposée ; préservez l'incertitude et le statut proposé/achevé. Protégez les citations exactes, les titres et les textes de référence. N'étendez pas cette préférence à chaque verbe modal et ne remplacez pas mécaniquement les modaux par le présent. Une préférence explicite spécifique à la tâche de l'utilisateur peut remplacer cette valeur par défaut.
• Traitez la fidélité factuelle et sémantique comme des contraintes. Résolvez les choix de style en utilisant les exigences explicites de la tâche/de l'institution, les préférences utilisateur confirmées, le genre, puis les suggestions éditoriales générales. Les observations de Wikipédia ne remplacent pas ces éléments. Si les exigences sont réellement en conflit, exposez le conflit spécifique au lieu de supprimer silencieusement le sens.
• Lors de l'édition, préservez les passages qui respectent déjà le registre et le but demandés. Lors de la rédaction, établissez le registre avant de composer ; ne produisez pas d'abord un brouillon conversationnel pour ensuite le décorer de vocabulaire académique.

Établir les entrées

1. Identifiez le public, le genre, le programme/professeur cible, la langue, la longueur, la date limite, le format de sortie et le brouillon source. Enregistrez le registre, l'expertise du lecteur et les préférences linguistiques confirmées. Distinguez le courriel de contact, la note d'intérêt de recherche, la candidature formelle et le protocole.
2. Lisez le CV fourni, les sources et les échantillons authentiques de l'auteur. Utilisez intake-and-voice.md et intake-template.md pour enregistrer les faits, la provenance, les conflits et l'état de la voix. Distinguez les faits rapportés par le CV des faits vérifiés indépendamment.
3. Vérifiez les exigences exactes du programme/du matériel lorsqu'elles sont disponibles. Consultez process-and-review.md. N'inférez pas une règle nationale à partir de la politique d'un département. Une politique inconnue signifie inconnue.
4. Continuez le travail utile malgré les lacunes non essentielles. Ne posez un ensemble groupé de questions sur le matériel que lorsque les réponses affectent matériellement la proposition. Sans échantillons de prose authentique, suivez les préférences de genre/registre enregistrées et marquez l'étalonnage de la voix comme incomplet. Les préférences confirmées n'authentifient pas la voix personnelle. Proposez des alternatives ou marquez les décisions manquantes de l'auteur plutôt que de les inventer.

Appliquer les neuf modules

Module	Action	Preuve d'achèvement
A — Voix	Faites correspondre les tendances soutenues dans les échantillons réels de l'auteur ; adaptez au genre.	Provenance de l'échantillon et préférences observées, ou statut non calibré explicite.
B — Contexte	Conciliez les expériences, les compétences, les résultats et les revendications d'accès.	Grand livre des faits avec les conflits non résolus exclus ou signalés.
C — Question	Spécifiez la question, le mécanisme, la population et la contribution modeste.	Question répondable et contribution fondée sur la littérature.
D — Méthodes	Alignez les données, les unités, les mesures, la conception, les hypothèses et les limites.	Vérification de faisabilité et distinction descriptive/causale.
E — Adéquation	Lisez le travail primaire pertinent de l'auteur et connectez un choix de conception réel.	Connexion spécifique sans relation inventée ni disponibilité.
F — Langue	Révisez les passages faibles en utilisant la vérification stylistique contextuelle complète et le registre enregistré.	Argument clair, diction académique appropriée et registre stable, avec le sens protégé intact ; conservez les passages efficaces.
G — Sources	Vérifiez l'identité de la source et le support pour chaque affirmation centrale.	Grand livre revendication-à-source avec niveau d'accès et limites.
H — Décisions	Préservez les entrées, décisions, révisions et rôles IA réels.	Enregistrement réel des changements, décisions de l'auteur et divulgation appropriée.
I — Révision	Révisez indépendamment lorsque possible et posez des questions de recherche.	Critique fondée sur des preuves et questions auxquelles l'auteur doit répondre.

Rédiger et réviser en trois passes

Passe 1 : contenu de recherche

Lisez research-checks.md pour B, C, D, E et G.

• Pour un nouvel écrit, formulez une question de travail ciblée avec des hypothèses explicites, puis rédigez à partir des grands livres. Étiquetez les sujets proposés par l'IA comme proposés, non comme des motivations personnelles établies.
• Pour un brouillon existant, conservez une copie et distinguez les modifications linguistiques des changements substantiels. Si une méthode/un cadre doit changer, expliquez pourquoi et marquez la révision comme nécessaire par l'auteur ; ne remplacez jamais silencieusement le projet de l'auteur.
• Vérifiez les sources avant de revendiquer une lacune dans la littérature. N'inventez jamais de citations, d'accès aux données, de tailles d'échantillon, d'effets, de collaborations ou d'expériences. Un DOI réel n'établit pas le soutien d'une affirmation.
• Préférez une étude de base réalisable à une liste de techniques. Fournissez une solution de repli utilisable pour les données indisponibles. Marquez les choix de recherche proposés comme en attente de confirmation par l'auteur.
• Utilisez les preuves fournies lorsque la navigation n'est pas disponible et indiquez la limite de vérification. Ne décrivez jamais une récupération comme effectuée lorsqu'elle ne l'a pas été.

Passe 2 : expression

Lisez language-editing.md, rewrite-examples.md et wikipedia-coverage.md. La référence de couverture comprend chaque en-tête substantiel de la source Wikipédia datée et ses pages Style/Markup, avec des actions spécifiques au champ. C'est une ressource éditoriale, pas un classifieur.

1. Figez un grand livre du sens : faits, nombres, acteurs, statut du travail/de l'accès, définitions techniques, force inférentielle, citations et décisions de recherche. Préservez-les ou enregistrez explicitement un changement substantiel.
2. Pour chaque ligne de couverture applicable, enregistrez réviser, conserver avec raison ou non présent ; utilisez non applicable pour les lignes spécifiques au contexte. Traitez les lignes parentes comme des contrôles d'orientation. Consolidez les résultats répétés. Lisez les lignes d'indicateurs historiques/inefficaces comme des garde-fous, pas des instructions de suppression. Pour un audit complet, conservez le grand livre des dispositions en tant que fichier séparé ; ne présentez à l'utilisateur que les changements significatifs.
3. Utilisez une réécriture de paragraphe pour les passages dont l'argument, la structure formulaïque ou le registre nécessite une réparation. Organisez les propositions nécessaires autour du but analytique du paragraphe ; connectez les preuves, l'interprétation et la qualification. Ne forcez pas les ouvertures de questions ou la narration à la première personne. Utilisez des modifications légères ou conservez le libellé lorsqu'un passage fonctionne déjà, y compris dans une demande d'humanisation.
4. Effectuez des passes distinctes pour le flux argumentatif, les affirmations gonflées/vagues, la syntaxe/le vocabulaire, le registre, les résidus/format d'assistant et l'hygiène des citations. Séparez la prose de soumission des notes éditoriales ; conservez les limites de recherche qui affectent l'interprétation dans le texte. Définissez les mesures avec précision et expliquez les concepts inconnus au niveau du lecteur cible. Ne transformez pas chaque paragraphe en liste de contrôle de protocole ou en explication simpliste.
5. Lisez l'ensemble du brouillon pour les ouvertures répétées, les échafaudages de paragraphes uniformes, les résumés inutiles, l'attribution artificielle et la densité. Préservez la répétition technique, les contrastes valides, l'incertitude, les phrases complexes fonctionnelles et les idiosyncrasies soutenues par l'auteur. Vérifiez contextuellement les préférences lexicales enregistrées, y compris would/will lorsque l'évitement est actif ; examinez chaque exception. N'ajoutez pas d'erreurs, d'expériences inventées, de phrases courtes forcées, de vocabulaire aléatoire ou de règles de ponctuation.
6. Comparez avec le grand livre du sens. Examinez la fidélité, l'expérience du lecteur et le registre séparément avec style-review.md. Si l'un échoue, révisez les passages affectés et examinez-les à nouveau. N'acceptez pas un libellé formel qui nuit à la clarté ou modifie le statut de la recherche. Arrêtez-vous lorsque les modifications restantes sont cosmétiques ; signalez les problèmes non résolus.

Passe 3 : vérification et révision

Lisez process-and-review.md pour H et I ; utilisez review-template.md.

1. Vérifiez les nombres, les faits, les déclarations causales et les attributions modifiés par rapport aux grands livres.
2. Expliquez les changements matériels comme avant → après → raison, et identifiez les ajouts nécessitant la confirmation de l'auteur.
3. Si disponible, donnez à un agent indépendant le brouillon, les exigences, les faits et les sources sans le verdict prévu ni la justification éditoriale. Évaluez la fidélité, la lisibilité et le registre séparément en utilisant style-review.md. Préservez les évaluations brutes et les désaccords. Sinon, étiquetez-le comme auto-évaluation. Pour les comparaisons A/B, randomisez les étiquettes neutres et utilisez un cadre/longueur comparables ; divulguez tout contenu déplacé vers une annexe.
4. Produisez 5 à 8 questions sur la contribution, les données, l'identification, la mesure, la faisabilité et la motivation. N'affirmez pas que les réponses générées prouvent la compréhension de l'utilisateur ; la compréhension n'est pas testée tant que l'auteur ne répond pas.
5. Appliquez des corrections justifiées et indiquez les problèmes restants. Un cas ne valide pas les performances à l'échelle du pays, de la plateforme ou du détecteur.

Utiliser des assistants locaux lorsque utile

Exécutez avec Python 3, en résolvant les scripts par rapport à ce répertoire :

python3 scripts/review_text.py audit draft.md --output audit.json
python3 scripts/review_text.py diff before.md after.md --output changes.html
python3 scripts/style_audit.py draft.md --output style-audit.json

Aucune dépendance tierce, réseau, clé API ou compte détecteur n'est requis. Les assistants rapportent les candidats mécaniques et une diff visuelle. style_audit.py est un pré-contrôle local limité, pas la révision Wikipédia sémantique complète. Ses déclencheurs sont des invites éditoriales, pas des seuils de classification validés ; ne minimisez pas leur nombre comme un objectif. Inspectez manuellement les résultats et préservez les utilisations légitimes. Les scripts ne vérifient pas les références, n'évaluent pas la validité de la recherche, n'infèrent pas l'authenticité ni ne détectent l'IA. Ne convertissez jamais les comptages en pourcentage d'IA. Préservez les fichiers d'entrée. N'envoyez pas d'écrits non publiés à des tiers sans autorisation.

Rapporter avec précision le statut du détecteur

Lisez evidence-and-detectors.md pour les preuves datées.

• Séparez la révision de la qualité de l'écriture de la mesure du détecteur.
• Sans exécution réelle, signalez : « Turnitin : non testé ; le pourcentage correspondant ne peut être estimé. » Ne remplacez jamais le score d'un autre fournisseur, un pourcentage subjectif ou un jugement de modèle de langage.
• Avec un rapport authentique, enregistrez le produit, la date, la version/hash soumis, le résultat littéral, le sens et les limites. Ne l'étiquetez pas comme la contribution IA réelle de l'auteur ou une garantie d'acceptation.
• Ne promettez jamais l'indétectabilité et ne fabriquez pas d'histoires de brouillon, de rapports, de notes antidatées ou de déclarations d'utilisation minimisée de l'IA.

Livrer

Retournez le texte révisé, les changements concis et les décisions matérielles de l'auteur. Pour les propositions complètes, fournissez également le grand livre des sources, la révision A–I, les dispositions de style, le statut du détecteur et les questions de discussion. Montrez des passages représentatifs avant/après et expliquez l'amélioration pour le lecteur, ainsi que les cas significatifs délibérément conservés. Séparez les notes de révision de la prose de soumission. Marquez les décisions substantielles non résolues comme un brouillon de travail, pas prêt à soumettre. Conservez les faits/échantillons personnels dans le projet de l'utilisateur, en dehors de cette compétence réutilisable.

Adaptez l'enregistrement éditorial visible à la tâche. Pour un passage court, utilisez quelques puces concises et les problèmes non résolus matériels ; n'attachez pas l'appareil de révision de proposition complète sauf demande. Conservez les enregistrements d'audit détaillés séparés lorsque cela est utile.