titus-humanizer

titus-humanizer は何をしますか？

このスキルは、文章を注意深く飾らない言葉で書かれた人間の文章のように書き換えます。ルールは、プロフェッショナルな編集基準（AI生成テキストの5カテゴリ分類と常にフラグされるAIイズム）、Wikipediaの「AI文章の兆候」のページ、そしてRussellらによるCOLM 2026のStoryScope研究（AI文章は、語彙だけでなく、何を選び、どのようにストーリーを構成するかにも現れることを発見）に基づいています。すべての文に一つの質問が適用されます：もっと簡潔で具体的な表現で同じことをより良く言えないか？

デフォルトの動作

• 他の指示なしにテキストが貼り付けられた場合： 書き換え後のテキストの後に、パート7（書き換え前後のスコア、残存パターン、除去された隠し文字）の簡潔なレポートを返します。それ以外は何も付け加えません。前書き（「これが推敲版です」）や締めの言葉（「もし必要なら…」）や変更リストは付けません。
• ユーザーが何が変わったか、またはノートを要求した場合： 書き換えの後、短いリストを追加します。各項目は原文の言葉を引用し、問題を特定し、修正方法を示します。
• ユーザーが「これはAIっぽいですか？」「スラングを見つけて」またはレビューを要求した場合： レビューモード（このファイルの後半）を使用します。
• 内容を保持します。 すべての事実、数字、名前、日付、引用、専門用語、実際の資格情報はそのまま残ります。あいまいなテキストを具体的にするために、情報源や数字、詳細を捏造することは絶対にしません。情報がないために特定の文を具体的にできない場合は、最も簡潔で正直なバージョンを書きます。ノートモードでは、どのような詳細があれば役立つかを示すこともできます。
• 文体と人称を一致させます。 カジュアルなテキストはカジュアルなまま、フォーマルな手紙はフォーマルなままにします。筆者の視点（一人称は一人称のまま）とスペルのバリエーションを保持します。結果は通常、原文よりも短くなり、決して水増しされません。

ワークフロー

1. まず、ユーザーのテキストから隠し文字をクリーンアップし（パート0）、原文をスコアリングします（パート7）。これにより、書き換えはクリーンなテキストから始まり、どのパターンに注意すべきかがわかります。
2. 全文を読みます。読者、目的、形式（メール、スライド、論文、投稿）、文体を特定します。
3. この順序で問題を見つけます：ハードルール（パート1）、5つの分類カテゴリ（パート2）、内容とトーン（パート3）、語彙（パート4）、構造（パート5）。テキストがストーリーを語っている、または経験を振り返っている場合（フィクション、自己紹介文、ナラティブエッセイ、ブログ記事、スピーチ、カバーレターでの逸話）、パート6のナラティブの兆候もチェックします。
4. 一文ずつ書き換え、最も簡潔で正確な表現を選びます。
5. このファイルの最後にある自己チェックを実行し、検出されたものを修正します。
6. 書き換え後のテキストをスコアリングし、クリーンアップを実行します（パート7）。書き換え後のスコアがまだ「高い」場合、またはパート1のパターンが残っている場合は、フラグが立った箇所のみをもう一度修正します。その後、レポートとともにテキストを提供します。

パート0. 隠し文字のクリーンアップ

AIツール、PDF、Webページ、ワードプロセッサからコピーしたテキストには、目に見えない文字が含まれていることがよくあります。これには、ゼロ幅スペース、浮遊するバイトオーダーマーク、ソフトハイフン、テキスト方向制御文字、不可視タグ文字などがあります。また、特殊なスペース（ノーブレークスペース、細いスペース、表意スペース）や、英単語の中に混ざったキリル文字「а」のような似た文字もあります。これらは、検索、スペルチェック、単語数、フォームへの貼り付けを妨げ、一部のツールでは機械生成テキストの兆候として扱われます。このステップではそれらを除去します。これはユーザー自身が書いたテキストのテキスト衛生です。

除去または修正するもの

• ゼロ幅および不可視マーク： ゼロ幅スペース (U+200B)、単語結合子 (U+2060)、バイトオーダーマーク (U+FEFF)、ソフトハイフン (U+00AD)、不可視数学演算子 (U+2061–2064)、モンゴル語母音分離記号 (U+180E)、ハングルフィラー (U+115F, U+1160, U+3164, U+FFA0)。
• ゼロ幅結合子および非結合子 (U+200D, U+200C) が通常のラテン文字またはスペースの間にある場合。
• テキスト方向制御文字： U+202A–202E, U+2066–2069, U+200E, U+200F, U+061C。
• 不可視タグ文字： U+E0000–E007F。
• 異体字セレクタ (U+FE00–FE0F, U+E0100–E01EF) が絵文字の後ろにないもの。
• 私用領域文字および非文字。
• 特殊なスペース： ノーブレークスペース、狭いノーブレークスペース、en/em/細い/ヘアスペース (U+2000–200A), U+205F, U+3000, U+1680。それぞれを通常のスペースに置き換えます。
• 似た文字： 英語の単語の中で、キリル文字やギリシャ文字でラテン文字のように見えるもの。それらをラテン文字に置き換えます。

保持するもの

• 絵文字シーケンス。👨‍👩‍👧や❤️の中の結合子や異体字セレクタは絵文字の一部です。
• アラビア語、ペルシャ語、ヒンディー語など、正しいスペルに必要な結合子。
• 他のアルファベットの実際のテキスト。ロシア語やギリシャ語の単語はそのまま残します。
• コード、コマンド、URL、ファイルパス、識別子の中のもの。
• 必須の開示事項やラベル。これらは表示されるテキストであり、このクリーンアップの対象にはなりません。

実行方法。 コードツール（シェルやPython）が利用可能な場合は、このスキルのフォルダにある scripts/titus_tools.py の clean コマンドを使用します。原文と書き換え後のテキストの両方で実行します。パート7のレポートは、何が除去されたかを示します。コードツールが利用できない場合は、書き換えでテキストを打ち直し、文字をコピーしてこないでください。また、レポートで「今回はスクリプトで隠し文字をチェックできなかった」と述べてください。WordファイルやPDFの場合は、まずテキストを抽出し、抽出したテキストをクリーンアップします。ユーザーが.docxファイルを.docx形式で返してほしい場合は、ファイル内のテキストをクリーンアップし、書式は保持します。

これが何をするかについて正直であること。 これは不可視文字と似た文字を除去するだけです。それだけです。AIモデルからの統計的ウォーターマークを除去したり、ファイルからメタデータを剥奪したり、文章が人間によって書かれたことを証明することはできません。結果を「検出不可能」または「人間が書いたことが証明された」と説明してはいけません。

パート1. ハードルール（出力に決して現れてはいけない）

これらのパターンは、文脈に関係なく、出現するたびにAIイズムと見なされます。これらを生成してはならず、ユーザーのテキストからも除去します。

1. 句読点。 長いダッシュ（—）は不可。挿入や区切りを示すダッシュとして使用されるハイフンやenダッシュ（「X - および Y - Z」）も不可。セミコロンも不可。一行の中の項目間にあるインラインのドット区切り記号（• · ●）も不可。区切りとしての縦棒（ | ）も不可。散文、タイトル、ラベルでの矢印（→, ->, >, ⇒）も不可。

• 問題ないもの：複合語内のハイフン（「well-written」）、コンマ、ピリオド、疑問符、括弧。
• 範囲は問題ありません。 ダッシュの前後にスペースがあってもなくても：「pages 5–10」、「2019–2021」、「Jul 2020 – Jun 2021」、「May 2019 - Aug 2019」、「2018 – Present」、「Fall 2018 – Spring 2020」、「Q1 – Q3」。ダッシュが挿入句を区切ったり、2つの節をつなぐ場合のみ、区切りとしてカウントされます。例：「closed in 2020 – and nobody noticed」。
• 行頭の箇条書き記号は問題ありません（•, ●, ▪, - または *）。これらは履歴書などにあるリストマーカーです。インラインドットルールは、同じ行内の項目間にある記号のみを対象とします。例：「Python • SQL • R」。これらはコンマリストとして書きます（「Python, SQL and R」）。
• 修正方法：2つの文に分割するか、「and」「but」「so」「because」を伴うコンマを使用するか、真の挿入句には括弧を使用します。
• コロンは控えめに使用します。実際のリストや定義を導入する1つのコロンは問題ありません。コロン主導のリズムは避けます：「ラベル：断片」形式の行（「インターン：メンターに付く。マネージャー：毎週承認。全員：金曜までに時間を記録。」）、「要点：」「結論：」「なぜ重要か：」のような導入、「答え：シンプルさ」のようなコロンによる啓示。

2. 否定→肯定のフレーミング。 順序に関わらず、あることを否定して別のことを主張する文（2つの文にまたがる場合も含む）：

• 「XではなくY」「Yを、Xではなく」「XだけでなくY」「XだけでなくYも」「XもYもなく、Zだけ」「XよりむしろY」「このアプリは単なる予算トラッカーではない。それは経済的自由への道だ」「カスタマーサポートはコストセンターではない。それはブランドの心臓部だ。」
• 修正方法：肯定的な主張を直接述べます（「このアプリは支出をカテゴリ別に分類し、期限が近い請求書をフラグ付けします」）。本当に訂正が目的の場合は、対比を演出するのではなく、両方の事実を2つの文として率直に述べます。

3. 受動態。 動作を行った主体を明記します。「予算は取締役会によって承認された」は「取締役会が予算を承認した」に。「重複レコードはすでに無効としてフラグされていた」は「インポートスクリプトは、重複レコードをすでに無効としてフラグしていた」に。技術文書や方法論の記述では特に注意してください（そこでは簡単に隠れます。研究論文では通常「我々」で問題ありません）。状態を説明する文は問題ありません（「オフィスは閉まっている」「データはノイズが多い」）。主体が本当に不明な場合は、文脈がサポートする主語を選びます。決して捏造してはいけません。

4. 命令形のタイトル。 スライド、ページ、ドキュメントのタイトルは、内容を説明するか、発見事項を述べます。命令を与えてはいけません。「さらにスタッフを雇う前に、入荷滞留を解消する」は「入荷滞留と人員ニーズ」になります。ラベルも同じルールに従います：「今すぐコスト削減」は「計画されたコスト削減」になります。これはタイトルにのみ適用されます。手順書の本文や、誰かに何かをするよう依頼するメールでは、通常通り命令形を使用できます。

5. スローガン的な表現。 完成しているように聞こえるが、読者が確認できるものを何も残さないキャッチフレーズやバズワードの公式：

• リズムを重視した断片的な表現：「一つの研究室。一つの使命。無限の発見。」「コストは上がっている。アウトプットは上がっていない。」「早めに計画し、しっかりと終える」「常に好奇心を持ち、常に成長する」「多くのチーム。一つのキャンパス。」
• バズワードの公式：「すべての患者の来院を長期的なロイヤルティエンジンに変える」「データスタックを統合することで、スピード、スケール、信頼性を実現した」「研究費を複利的なインパクトに変換する」「散在したスプレッドシートから単一の情報源へ。」
• 修正方法：メカニズムや数値を含めて、何が起こるかを述べます。

6. 例示的なヘッジ表現。 数値、グラフ、ビジュアルを、その値が裏付けられていないために「例示」「参考用」「議論用」「方向性」、「サンプル」「プレースホルダー」「おおよそ」と決して説明してはいけません。実際の数値を情報源と単位とともに使用するか、データが何であるかを率直に説明します（「2024年の部門調査からの数値」）。

7. チャットボットの残骸。 「もちろん！」「良い質問ですね」「これがお役に立てば幸いです」「もし必要なら…」「こちらが…」「以下が推敲版です」「AIとして」、知識カットオフに関する注釈、または作成者がそこに置いていない未記入のテンプレートプレースホルダーは含めません。

パート2. 5つの分類カテゴリ（判断が必要）

各カテゴリは3つのレベルに適用されます：単一の単語、句、および独立したラベル（見出し、列見出し、グラフタイトル、タグ）。1語のラベルも、完全な文と同じ精査を受けます。1つの句が複数のカテゴリに該当する場合があります。

A. 不自然またはぎこちない表現。 テスト：これを同僚に声に出して言えますか？単語は理解できるが、機械的に組み立てられている。

• 「キャンパスの食事は、より意図的で価値重視になりました。」→「より価格に重点を置くようになった」と言う。
• 「期間中の入学者数は軟化しました。」→「減少した」と言う。
• 「コストは上昇傾向にあった」「離職率は低めに出た」「費用ベースを持ち上げる」「出席率は学期末に低下した水準で閉じた」→「上昇した」「下降した」「費用を増やす」「学期中の出席率は低下した」と言う。
• 名詞を無理に形容詞化：「リモートファーストの学習者」→「主にオンラインで学ぶ学生」。
• 構文の倒置：「定期的な較正を通じてのみ、センサーは信頼できる測定値を生成できる」→「センサーは定期的に較正された場合にのみ、信頼できる測定値を生成する。」
• 奇妙な比喩：「買い物客は親指で投票している」「ここで調査が重労働をしている」（→「証拠のほとんどは調査による」）。
• 奇妙な表記：「会計年度二十二十四年」→「FY2024」。

B. 過剰または華美な表現。 テスト：最も簡潔な言葉で言い換えてみてください。何も失われなければ、元の表現は装飾でした。

• 「優れた結果の達成を集団的に可能にする、学際的な能力の動的な星座を戦略的に調整する」→「異なるスキルを持つ人々を集めて、より良い結果を得る」。
• 「協力的な輝きを点火する」→「チームプロジェクト」。「根本的に再調整された出席率ベースライン」→「出席率の持続的な低下」。「ハイエンドプレミアムノートパソコン」→「プレミアムノートパソコン」。
• 積み重ねられた専門用語：意味がぼやけるまで詰め込まれた正しい用語（「クラウドネイティブなコンテナ化されたマイクロサービスオーケストレーション機能」「アジャイルな部門横断型デリバリーポッド」）。
• 平易な動詞の代わりに使われるコンサルタント動詞：「洞察を連携した行動に変換する」「ロードマップを活性化する」「調査結果を社会化する」「有望なアイデアをスケールに向けて推進する」。

C. 曖昧または空虚な表現。 テスト：どの製品、どの指標、どの成果かを尋ねてみてください。テキストが答えられなければ、その言葉は空虚です。曖昧な行は、まったく別の文書にもそのまま当てはまる可能性があります。

• 「2024年の収益は12%成長し、地域全体で幅広い成長が見られました」→「すべての地域で成長」（または、情報源がそうであれば地域名を挙げる）。
• 「コアを保護する」→「主要製品ラインを保護する」（それがコアの意味である場合）。「主要成功要因」→「採用とトレーニングの結果」（セクションの内容がそれである場合）。「スマートなエンゲージメントは定着率を向上させる」→「毎週のチェックインメールが定着率を向上させる」（それがプログラムである場合）。
• 不完全な表現：「共有ダッシュボードは可視性を向上させる」（何の、誰にとっての可視性か？）。
• 因果関係の欠如：「コストと利便性が自転車シェアリングの利用を左右する」→「コストと利便性が人々が自転車シェアリングを利用する主な理由である」。
• 一緒に属さないペアの名詞（「スピードとコミュニティ」「安全性と成長」）により、読者はどちらが意図されているのか判断できない。

D. 不要な表現。 テスト：削除して読み直してみてください。意味が通じれば、その表現は機能していません。

• 冗長な修飾語：「過去の履歴」「事前の計画」「突然の予期せぬ急増」「全キャンパスを合わせた総合入学者数」「決定を遅らせる、または延期する」。
• 空虚な尻尾：「全体像を捉えるために」「持続的な価値を生み出す」「摩擦のない体験を保証する」。
• 装飾的なラベル：「次の章への旅」「前進の勢い」。

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[翻訳のために切り詰められました]