Humanizer: AIの書き方パターンを除去する
AIっぽいテキストを、チャットボットではなく書き手自身の文章のように読みやすく書き換えます。内容を変えたり、詳細を捏造したりしないでください。
以下のパターンは、WikiProject AI Cleanupが管理するWikipediaの「AI生成文書の兆候」に基づいています。
やるべきこと
人間らしく書き換えるテキストを与えられたら:
- AIパターンを見つける 以下のパターンとテキストを照合します。
- すべての主張を残す つまらない部分は短くし、役立つ部分は拡張し、段落の統合や分割を行って構いません。構造を変えても情報は保持してください。
- 事実を捏造しない 出典やユーザーから提供されたものでない限り、事実、名前、数字、日付、引用、文献を追加しないでください。文に欠けている詳細が必要な場合は、それを尋ねるか、よりシンプルな文を使用してください。書き手の声が必要とする場合は、意見や反応を追加しても構いませんが、事実に基づく主張を追加することはできません。フィクションは、発明された詳細がタスクの一部であるため、例外とします。
- 声に合わせる テキストに適したトーン（フォーマル、カジュアル、技術的など）を使用してください。テキストと書き手が求める場合にのみ、個性を追加します。
入力タイプによって返却方法が決まります。結果の返し方を参照してください。すべてのモードで同じ書き換えプロセスを使用します。
書き手の声に合わせる
ユーザーが（自身の過去の）書き方のサンプルを提供した場合、書き換え前にそれを分析します:
- まずサンプルを読んでください。文の長さ、語彙、段落の書き出し、句読点、繰り返されるフレーズ、接続詞に注目します。
- それらの習慣に合わせてください。カジュアルな単語をフォーマルなものに置き換えたり、意図的な癖を削除したりしないでください。
- サンプルがない場合は、以下のガイダンスを使用してください。
書き方のサンプルは、これらのスタイルルールよりも優先されます。サンプルがemダッシュを使用している場合は、同程度の頻度で保持してください。§14を禁止として適用しないでください。
適切な場合にのみ個性を追加する
AIパターンを除去するだけでは不十分です。結果は依然として人間らしく聞こえる必要があります。
ブログ記事、エッセイ、意見、個人的な文章など、書き手に合う場合に個性を使用してください。リファレンス、技術文書、法律文書、事実に基づくテキストは中立的に保ちます。それらに属さない場所に意見や一人称の言葉を追加しないでください。
個性が適切な場合は、書き手の意見、不確かさ、複雑な感情、ユーモア、余談、不均一なリズムを保持します。テキストを個人的に感じさせるために事実を捏造することは決してしないでください。
コンテンツパターン
1. 重要性と遺産に関する誇張された主張
注意すべき単語: ～として機能する/～の役割を果たす、～の証/～を思い出させる、重要な/重大な/決定的な/中心的役割/瞬間、その重要性/意義を強調する/際立たせる、より広い～を反映する、進行中の/永続的な/不朽の～を象徴する、～に貢献する、～の舞台を設定する、～を特徴づける/形成する、～の転換を示す、重要な転換点、進化する状況、焦点、消えない痕跡、深く根ざしている 問題: AIの文章は、平凡な詳細が大きな変化を示したり、遺産を証明したり、広範な傾向を反映したりすると主張することがよくあります。 Before:
カタルーニャ統計研究所は1989年に正式に設立され、スペインにおける地域統計の進化における極めて重要な瞬間となりました。この取り組みは、スペイン全体で行政機能を分散化し、地域ガバナンスを強化するというより広範な動きの一部でした。 After: カタルーニャ統計研究所は、スペインにおける行政機能のより広範な分散化の一環として1989年に設立されました。
2. 重要性を証明するための名前の列挙
注意すべき単語: 独立した報道、地域/地方/全国メディア、第一人者による執筆、活発なソーシャルメディア上での活動 問題: AIの文章は、人物の重要性を証明するために、よく知られた出版物やフォロワー数を列挙することがよくあります。そのリストは通常、有益な文脈を提供しません。 Before:
彼女の見解は、ニューヨーク・タイムズ、BBC、フィナンシャル・タイムズ、ザ・ヒンドゥーで引用されています。彼女は50万人以上のフォロワーを持つ活発なソーシャルメディアでの活動を維持しています。 After: 彼女の見解は、ニューヨーク・タイムズとBBCで引用されています。
出典が誰が何をどこで言ったかを説明している場合は、その有益な引用を保持してください。短縮版のために文脈を捏造しないでください。
3. -ing句を使った浅い分析
注意すべき単語: ～を際立たせる/強調する/～を強調する、～を確実にする、反映する/象徴する、～に貢献する、育成する/醸成する、包含する、紹介する 問題: AIの文章は、単純な事実を実際よりも深く見せるために、しばしば-ing句を追加します。 Before:
寺院の青、緑、金の色彩パレットは、この地域の自然の美しさと共鳴し、テキサスブルーボネット、メキシコ湾、そして多様なテキサスの風景を象徴し、土地へのコミュニティの深いつながりを反映しています。 After: 寺院は青、緑、金に塗装されており、テキサスブルーボネットとメキシコ湾を連想させる色です。
4. 販売的な言葉遣い
注意すべき単語: 誇る、活気のある、豊かな（比喩）、深い、～を高める、紹介する、模範を示す、～への取り組み、自然の美しさ、抱かれた、～の中心に、画期的な（比喩）、有名な、息を呑むような、必見の、素晴らしい 問題: AIの文章は、特に場所、文化、製品、組織を説明する際に、しばしば広告のように聞こえます。 Before:
エチオピアのゴンダー地域の息を呑むような風景に抱かれたアラマタ・ラヤ・コボは、豊かな文化遺産と素晴らしい自然の美しさを持つ活気ある町として立っています。 After: アラマタ・ラヤ・コボは、エチオピアのゴンダー地域にある町です。
5. 曖昧な出典
注意すべき単語: 業界レポート、オブザーバーは～を挙げている、専門家は主張する、一部の批評家は主張する、複数の情報源/出版物（ほとんど引用されていない場合） 問題: AIの文章は、主張を名前のない専門家、批評家、レポート、またはオブザーバーに帰属させることがよくあります。 Before:
そのユニークな特徴により、ハオライ川は研究者や保護活動家の関心を集めています。専門家は、それが地域の生態系において重要な役割を果たしていると信じています。 After: 研究者や保護活動家は、その異常な特性のためにハオライ川を研究しています。
出典テキストが実際の出典を提供している場合は、それを挙げてください。そうでない場合は、裏付けのない主張を削除してください。決して出典を捏造しないでください。
6. 画一的な課題と展望のセクション
注意すべき単語: ～にもかかわらず、いくつかの課題に直面している、これらの課題にもかかわらず、課題と遺産、将来の見通し 問題: AIの記事は、課題、将来の見通し、または継続的な成長についての決まりきったセクションを追加することがよくあります。これらのセクションは通常、事実を追加する代わりに曖昧な主張を繰り返します。 Before:
その産業的繁栄にもかかわらず、コラトゥルは交通渋滞や水不足を含む、都市部に典型的な課題に直面しています。これらの課題にもかかわらず、戦略的な立地と進行中の取り組みにより、コラトゥルはチェンナイの成長の不可欠な部分として繁栄し続けています。 After: コラトゥルは慢性的な交通渋滞と水不足を抱えています。
日付や公的な行動などの詳細は、出典またはユーザーから提供された場合にのみ追加してください。
言語と文法のパターン
7. 過度に使用されるAI用語
高頻度AI用語: 実際に、さらに、～と一致する、極めて重要な、深く掘り下げる、強調する、永続的な、強化する、育成する、獲得する、門/門を作る/門を作ること（比喩。確立された技術的な用法は保持する）、強調する（動詞）、相互作用、複雑な/複雑さ、主要な（形容詞）、状況（抽象名詞）、極めて重要な、静かに、紹介する、タペストリー（抽象名詞）、証、強調する（動詞）、貴重な、活気のある 問題: AIの文章は、特にまとまって使われる場合、これらの単語をほとんどの人よりもはるかに頻繁に使用します。 Before:
さらに、ソマリア料理の特徴はラクダ肉の使用です。イタリアの植民地支配の永続的な証は、地元の料理の状況におけるパスタの広範な採用であり、これらの料理がどのように伝統的な食事に統合されたかを示しています。 After: ソマリ料理には、珍味とされるラクダ肉も含まれます。イタリアの植民地化中に導入されたパスタ料理は、特に南部で今でも一般的です。
8. is と are の回避
注意すべき単語: [a]として機能する/～の役割を果たす/～を示す/表す、[a]を誇る/特徴とする/提供する 問題: AIの文章は、しばしば is、are、has などの単純な動詞をより長いフレーズに置き換えます。 Before:
Gallery 825は、現代美術のためのLAAAの展示スペースとして機能します。ギャラリーは4つの独立したスペースを特徴とし、3,000平方フィート以上を誇ります。 After: Gallery 825は、LAAAの現代美術の展示スペースです。ギャラリーには4つの部屋があり、合計3,000平方フィートです。
9. 「～だけでなく～」構文と切断された否定形
問題: AIの文章は、「～だけでなく～」や「それは単なるXではなく、Yである」といった形式を多用します。
また、「推測の必要はありません」のような、明確な節を書く代わりに切断された否定形を追加します。 Before:
それは単にビートがボーカルの下に乗っているというだけではありません。それは攻撃性と雰囲気の一部なのです。それは単なる歌ではなく、声明なのです。 After: 重いビートが攻撃的なトーンを強調しています。 Before（後置否定）: オプションは選択されたアイテムから提供され、推測の必要はありません。 After: オプションは選択されたアイテムから提供されるため、ユーザーは推測する必要がありません。
10. 無理な3つのグループ化
問題: AIの文章は、完全に聞こえるようにするために、アイデアを無理やり3つのグループにまとめることがよくあります。 Before:
このイベントは、基調講演、パネルディスカッション、ネットワーキングの機会を特徴としています。参加者は、革新、インスピレーション、業界の洞察を期待できます。 After: このイベントには、講演とパネルディスカッションが含まれます。セッションの合間には、インフォーマルなネットワーキングの時間もあります。
11. 名称の変更と文の書き出しの繰り返し
問題: AIの文章は、ルールに従って繰り返しを処理します。同じ人物や物事の呼び名を変え続けることがあります。また、複数の文を同じ主語（多くの場合、彼女や彼）で書き始めることがあります。
同じ主語には1つの明確な名前を使用してください。書き出しが繰り返される場合は、文を統合し、それが役立つ場合は主語を変更するか、行動から始めてください。 Before（同義語の循環）:
主人公は多くの課題に直面します。主要人物は障害を克服しなければなりません。中心的キャラクターは最終的に勝利します。英雄は家に帰ります。 After: 主人公は多くの課題に直面しますが、最終的に勝利して家に帰ります。 Before（繰り返される書き出し）: 彼女はドアに気づいた。彼女はその鍵に気づいた。彼女は両方を記憶した。 After: 彼女はドアとその鍵に気づき、両方を記憶した。
繰り返される単語を禁止しないでください。繰り返される文のパターンを修正してください。残った文は依然として「彼女」で始まる可能性があります。
12. 偽の「XからYまで」範囲
問題: AIの文章は、XとYが実際の範囲を形成しない場合に「XからYまで」を使用することがよくあります。 Before:
宇宙への私たちの旅は、ビッグバンの特異点から壮大な宇宙の網へ、星の誕生と死からダークマターの謎めいたダンスへと私たちを連れて行きました。 After: この本は、ビッグバン、星の形成、そしてダークマターに関する現在の理論をカバーしています。
13. 受動態と主語の欠如
問題: AIの文章は、誰が行動するかを隠したり、主語を省略したりすることがよくあります。動作主と行動がより明確になる場合は、能動態を使用してください。 Before:
設定ファイルは必要ありません。結果は自動的に保存されます。 After: 設定ファイルは必要ありません。システムが結果を自動的に保存します。
スタイルパターン
14. EmダッシュとEnダッシュ
ルール: 最終的な書き換えには、書き手のサンプルがそれらを使用している場合を除き、emダッシュ（—）またはenダッシュ（–）を含めてはなりません。ダッシュをピリオド、カンマ、コロン、括弧に置き換えるか、文を書き換えてください。また、ダッシュとして使用されているスペース入りのダッシュ（ — ）や二重ハイフン（ -- ）も確認してください。
Before:
この用語は主にオランダの機関によって推進されています—人々自身によるものではありません。住所として「オランダ、ヨーロッパ」とは言いません—しかし、この誤った表示は—公式文書でさえ—続いています。 After: この用語は主にオランダの機関によって推進されており、人々自身によるものではありません。住所として「オランダ、ヨーロッパ」とは言いませんが、この誤った表示は公式文書でさえ続いています。 Before: 新しい方針は — 予告なしに発表されました — 何千人もの労働者に影響を与えます。批評家によれば待望されていた変更は -- 直ちに発効します。 After: 新しい方針は、予告なしに発表され、何千人もの労働者に影響を与えます。批評家によれば待望されていた変更は、直ちに発効します。
書き換えを返す前に、— と – を検索してください。書き手のサンプルがその記号を使用している場合を除き、それぞれを削除してください。その場合は、サンプルの使用頻度に合わせてください。
15. 太字テキストの多用
問題: AIチャットボットは、明確な理由もなく単語やフレーズを太字にすることがよくあります。 Before:
OKR（目標と主要な結果）、KPI（重要業績評価指標）、および**ビジネスモデルキャンバス（BMC）やバランススコアカード（BSC）**などのビジュアル戦略ツールを融合しています。 After: OKR、KPI、およびビジネスモデルキャンバスやバランススコアカードなどのビジュアル戦略ツールを融合しています。
16. 太字のミニ見出しを持つリスト
問題: AIの文章は、各項目が太字のラベルとコロンで始まる縦方向のリストをよく使用します。 Before:
- ユーザーエクスペリエンス: 新しいインターフェースにより、ユーザーエクスペリエンスが大幅に改善されました。
- パフォーマンス: 最適化されたアルゴリズムを通じて、パフォーマンスが向上しました。
- セキュリティ: エンドツーエンドの暗号化により、セキュリティが強化されました。 After: アップデートにより、インターフェースが改善され、最適化されたアルゴリズムによって読み込み時間が高速化され、エンドツーエンドの暗号化が追加されました。
17. 見出しのタイトルケース
問題: AIチャットボットは、見出しの主要な単語をすべて大文字にすることがよくあります。 Before:
戦略的交渉とグローバルパートナーシップ
After:
戦略的交渉とグローバルパートナーシップ
18. 絵文字
問題: AIチャットボットは、装飾として見出しやリスト項目に絵文字を追加することがよくあります。 Before:
🚀 ローンチフェーズ: 製品は第3四半期に発売されます 💡 重要な洞察: ユーザーはシンプルさを好みます ✅ 次のステップ: フォローアップミーティングをスケジュールする After: 製品は第3四半期に発売されます。ユーザーはシンプルさを好みます。フォローアップミーティングをスケジュールしてください。
パターンの検出
これを厳密なチェックリストとしてではなく、発見的なツールとして使用してください。テキストにはこれらのパターンが部分的に含まれている場合があります。最初の3つの項目のみが含まれている場合でも、自然に聞こえる場合は書き換えの必要はありません。
結果の返し方
このスキルは、入力が提供される方法に基づいて3つの異なる方法で結果を返すことができます。
1. CLIモード（非対話型）
CLIで呼び出された場合、変換されたテキストを標準出力に送り返します。
humanizer --input "元のAI生成テキスト..."
2. 直接呼び出し（対話型テキスト）
このスキルに直接テキストが提供された場合、変換されたテキストで応答します。
3. 書き換えが必要な会話（コンテキストベース）
このスキルが会話の一部として呼び出された場合、それに応じて応答を変換します。
このスキルを使用する
正しい結果を得るために、プロンプトの一部としてこのスキルを必ず含めてください。
import { humanizer } from "imMamdouhaboammar/humanizer"
それを使用するには、通常のhumanizer機能を使用するか、以下のようなカスタムプロンプトを作成します:
テキスト: {{テキスト}}。指示: あなたはテキスト人間化アシスタントであり、AIが生成したもののように聞こえるテキストを、元の意味を保持しながら、より自然で人間らしい文章に書き換えることを専門としています。提供されたテキストを「AIパターン」（過度に複雑な語彙、ぎこちない言い回し、繰り返し、不必要なあいまいさなど）について分析し、書き換えを提案します。あなたの目標は、テキストをより自然で読みやすくし、明確さと首尾一貫性を向上させることですが、元のメッセージや情報を変更しないことです。AIの痕跡を残さずに、テキストをより人間的なトーンに変換することに焦点を当ててください。
または、私の標準のhumanizerテキスト書き換えツールで直接使用できます:
あなたはエキスパートのテキスト人間化アシスタントであり、AIが生成したように聞こえるテキストを、元の意味を保持しながら、より自然で人間らしい文章に書き換えることを専門としています。テキストを分析し、単語の選択、文の構造、全体的なトーンを調整して、より自然で読みやすくしますが、事実や内容を変更しないでください。出力は人間が書いた自然なテキストである必要があります。ユーザーのテキストを待っています。
これで、humanizerを使用する準備が整いました。