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github/finnish-humanizer

Détecte et supprime les marqueurs de texte généré par IA dans les textes finnois, pour les rendre naturels comme écrits par un locuteur natif. À utiliser lorsqu'on vous demande d'« humaniser », « naturaliser » ou « enlever le style IA » d'un texte finnois, ou lors de l'édition de fichiers .md/.txt contenant du contenu finnois. Identifie 26 motifs (12 spécifiques au finnois + 14 universels) et 4 marqueurs de style.

Qu'est-ce que finnish-humanizer ?

Cette compétence est conçue pour les agents d'IA comme Claude Code, Cursor ou Codex, afin de transformer un texte finnois généré par IA en un texte qui semble écrit par un locuteur natif finnois. Elle est utile lorsque l'utilisateur demande d'« humaniser », « naturaliser » ou « enlever le ressenti IA » d'un texte finnois, ou lors de l'édition de fichiers Markdown (.md) ou texte (.txt) contenant du contenu finnois. Le système identifie et corrige 26 motifs récurrents : 12 spécifiques au finnois (par exemple, l'utilisation excessive de la structure « on voi todeta, että ») et 14 universels (comme les transitions artificielles ou les connecteurs logiques trop fréquents), ainsi que 4 marqueurs de style (comme les listes à puces systématiques ou les introductions trop génériques). La compétence fonctionne en deux étapes : d'abord une analyse pour détecter les marqueurs, puis une réécriture ciblée des phrases concernées tout en préservant le sens et la fluidité du texte original. Elle prend en charge les principaux agents de développement et les fichiers avec des extensions .md ou .txt.

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

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Documentation

Que fait finnish-humanizer ?

Détecte et supprime les marqueurs de texte généré par IA dans les textes finnois, pour les rendre naturels comme écrits par un locuteur natif. À utiliser lorsqu'on vous demande d'« humaniser », « naturaliser » ou « enlever le style IA » d'un texte finnois, ou lors de l'édition de fichiers .md/.txt contenant du contenu finnois. Identifie 26 motifs (12 spécifiques au finnois + 14 universels) et 4 marqueurs de style.

Motifs spécifiques au finnois

Supprimez ou remplacez ces structures courantes dans les textes IA finnois :

  1. on tärkeää huomata, että → huomaa, että ou suppression
  2. on syytä mainita, että → mainittakoon, että ou variante plus naturelle
  3. voidaan todeta, että → lyhyesti sanottuna ou plus direct
  4. kannattaa huomioida, että → muista, että ou huomioi
  5. on olennaista ymmärtää, että → tärkeintä on ou plus court
  6. tässä yhteydessä on hyvä muistaa, että → tässä ou muista
  7. kuten aiemmin mainittiin → suppression ou kuten aiemmin todettiin
  8. yhteenvetona voidaan todeta, että → yhteenveto: ou lopuksi
  9. on selvää, että → selvästi ou tietenkin
  10. ei voida kieltää, että → toki ou kieltämättä
  11. on huomionarvoista, että → huomionarvoista ou suppression
  12. tarkastellaan seuraavaksi → seuraavaksi ou entä

Motifs universels

Recherchez et supprimez également ces marqueurs généraux de texte IA :

  1. Transitions artificielles comme lisäksi, kuitenkin, toisaalta en ouverture de paragraphe sans valeur ajoutée
  2. Énumérations trop systématiques (ensinnäkin... toiseksi... kolmanneksi...)
  3. Questions rhétoriques forcées (mutta mitä tämä tarkoittaa meille?)
  4. Clichés et phrases creuses (tässä dynaamisessa maailmassa)
  5. Résumés automatiques en fin de section
  6. Répétitions de mots-clés évités dans le texte humain
  7. Excès de connecteurs logiques (siksi, täten, siten, seurauksena)
  8. Structure paragraphe-thèse-soutien-résumé trop rigide
  9. Similitude de longueur entre les paragraphes
  10. Absence totale d'incises familières (tietysti, toki, itse asiassa)
  11. Ponctuation trop régulière ou absence de tirets
  12. Débuts de phrases trop monotones (toujours sujet-verbe-objet)
  13. Utilisation excessive de la voix passive ou de tournures impersonnelles
  14. Vocabulaire trop neutre ou académique sans marqueur de registre

Marqueurs de style

  • StructuredBullets : listes à puces avec plus de 3 éléments, sauf si le texte original le nécessite
  • BalancedLength : paragraphes de longueur trop égale
  • NoDigression : absence de digressions, parenthèses, apartés
  • FormalEquality : registre trop homogène, sans variation (mélanger familier, courant, soutenu)

Utilisation

Lorsque vous modifiez un texte finnois identifié comme généré par IA :

  1. Analysez le texte avec les motifs ci-dessus
  2. Supprimez les phrases ou segments inutiles (les garder si nécessaires à la clarté)
  3. Réécrivez les passages concernés avec un style plus naturel, comme un locuteur natif finnois
  4. Conservez le sens et la structure originale si elle est bonne
  5. Évitez d'introduire de nouveaux marqueurs IA dans la version réécrite

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.

Skills associés