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github/finnish-humanizer

Detecta e remove marcadores de texto gerado por IA em finlandês, fazendo-o soar como se tivesse sido escrito por um falante nativo. Use quando solicitado a "humanizar", "naturalizar" ou "remover a sensação de IA" de textos em finlandês, ou ao editar arquivos .md/.txt com conteúdo finlandês. Identifica 26 padrões (12 específicos do finlandês + 14 universais) e 4 marcadores de estilo.

O que é finnish-humanizer?

Esta skill é projetada para detectar e remover marcadores comuns de texto gerado por inteligência artificial em conteúdos em finlandês, tornando-os mais naturais e autênticos para falantes nativos. Útil para desenvolvedores e usuários que trabalham com texto em finlandês em ferramentas como Claude Code, Cursor ou Codex, ela analisa padrões específicos do idioma e universais que indicam origem artificial, como estruturas muito formais, repetições sintáticas e vocabulário genérico. A skill opera identificando 26 padrões pré-definidos: 12 específicos do finlandês (ex.: abuso de frases passivas, uso excessivo de palavras como "kuitenkin" - "no entanto") e 14 universais (ex.: listas muito estruturadas, conclusões previsíveis). Além disso, verifica 4 marcadores de estilo, como consistência de tom e fluência gramatical. O processo é não destrutivo e focado em ajustar o texto para soar mais humano, mantendo o significado original. Integra-se perfeitamente ao fluxo de edição de arquivos .md e .txt, permitindo humanização rápida e eficaz diretamente no ambiente de desenvolvimento.

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

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Documentação

O que finnish-humanizer faz?

Detecta e remove marcadores de texto gerado por inteligência artificial em finlandês, fazendo-o soar como se tivesse sido escrito por um falante nativo de finlandês. Use quando solicitado a "humanizar", "naturalizar" ou "remover a sensação de IA" de textos em finlandês, ou ao editar arquivos .md/.txt contendo conteúdo finlandês. Identifica 26 padrões (12 específicos do finlandês + 14 universais) e 4 marcadores de estilo.

Padrões Específicos do Finlandês

  1. Uso Excessivo de Frases Passivas - Textos finlandeses gerados por IA tendem a abusar da voz passiva (ex.: "voidaan todeta") em vez de construções ativas mais naturais.
  2. Palavras de Transição Muito Formais - Palavras como "kuitenkin" (no entanto), "lisäksi" (além disso) e "siten" (assim) são usadas em excesso.
  3. Estruturas Sintáticas Repetitivas - Frases que começam sempre com o mesmo padrão, como "On tärkeää huomata, että..." (É importante notar que...).
  4. Vocabulário Genérico - Uso de termos vagos como "asia" (coisa/assunto) e "tekijä" (fator) em vez de palavras mais precisas.
  5. Falta de Coloquialismos - Ausência de expressões informais típicas do finlandês falado, como "niinku" (tipo) ou "tota" (bem...).
  6. Conectivos Forçados - Uso excessivo de conectivos como "sillä" (pois) e "joten" (portanto), que soam artificiais.
  7. Estrutura de Tópicos Muito Rígida - Textos que seguem uma estrutura "introdução-detalhes-conclusão" muito evidente.
  8. Repetição de Palavras-Chefe - Palavras como "erittäin" (muito) e "todella" (realmente) são repetidas demais.
  9. Falta de Variedade nos Pronomes Pessoais - Uso excessivo de "me" (nós) em textos persuasivos.
  10. Omissão de Partículas Modalizadoras - Ausência de partículas como "-han/-hän" (ênfase suave) ou "-pa/-pä" (surpresa/ênfase).
  11. Uso Inadequado de Casos - Casos gramaticais usados de forma muito formal ou incorreta para o contexto.
  12. Uniformidade no Comprimento das Frases - Todas as frases têm comprimento semelhante, sem variação natural.

Padrões Universais

  1. Listas Muito Estruturadas - Texto que contém listas numeradas ou com marcadores excessivamente organizadas.
  2. Conclusões Previsíveis - Parágrafos finais que resumem o conteúdo de forma muito óbvia.
  3. Transições Rígidas - Uso de palavras de transição como "primeiramente", "em segundo lugar", "finalmente".
  4. Tom Excessivamente Polido ou Formal - Evita qualquer informalidade ou emoção.
  5. Repetição de Estruturas de Frases - Padrões sintáticos que se repetem exatamente.
  6. Falta de Variação de Tom - O texto mantém o mesmo tom do início ao fim.
  7. Uso Excessivo de Dados Estatísticos - Muitos números e porcentagens para dar credibilidade artificial.
  8. Ausência de Opiniões Pessoais - Nenênhuma expressão de opinião subjetiva ou dúvida.
  9. Linguagem Excessivamente Inclusiva - Uso repetitivo de construções como "todos" ou "cada um".
  10. Estrutura de Perguntas e Respostas - Perguntas retóricas seguidas de respostas imediatas.
  11. Metáforas Clichê - Uso de metáforas gastas como "jornada", "caminho", "alicerce".
  12. Foco em Benefícios Genéricos - Descrições vagas de benefícios sem exemplos concretos.
  13. Uso de Jargão Corporativo - Termos como "sinergia", "otimização", "alavancagem".
  14. Padrão de Três - Listas de três itens usadas de forma muito consistente.

Marcadores de Estilo

  1. Consistência de Tom - Verifica se o tom permanece uniforme (muito uniforme = IA).
  2. Fluência Gramatical - Se a gramática é muito perfeita, sem desvios naturais.
  3. Variação de Vocabulário - Se as palavras são muito variadas ou muito repetitivas.
  4. Naturalidade de Expressão - Se o texto parece fluir naturalmente como fala humana.

Uso

Para humanizar um texto em finlandês, simplesmente forneça o texto ou aponte para um arquivo .md ou .txt. A skill analisará o conteúdo, identificará os padrões e fará ajustes para tornar o texto mais natural.

Exemplo de comando:

# Para humanizar um arquivo
Humanize o arquivo article.md para que soe como escrito por um finlandês nativo.

Notas

  • Preserva o significado original do texto.
  • Não destrutivo; mantém a estrutura geral.
  • Foca em regiões da Finlândia, mas aplica a todos os dialetos padrão do finlandês.
  • Ideal para traduções automáticas, conteúdo gerado por IA e textos acadêmicos que precisam soar mais humanos.

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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