Pipeline Humanizer de código abierto: archivo Markdown de seis pasos para el post-procesamiento de texto de IA

Un usuario de Reddit ha lanzado como código abierto un pipeline humanizador que funciona como un único archivo Markdown con un proceso de seis pasos para el post-procesamiento de texto generado por IA. El repositorio en github.com/milock/humanizer contiene el pipeline, que prioriza parches quirúrgicos sobre reescrituras completas a menos que se superen umbrales de gravedad.

Pasos del Pipeline

• Detección automática del canal: Detecta correo electrónico, Slack, LinkedIn, publicación de blog, caso de estudio, página de aterrizaje o agenda de reunión a partir de pistas como saludos, hashtags, bloques de código, recuento de palabras y señales de voz. Cada canal aplica reglas diferentes.
• Calibración de voz (opcional): Acepta un archivo de perfil de voz o una muestra de escritura para derivar un perfil de seis líneas. Se omite por defecto.
• Escaneo de patrones: Escanea en orden fijo: 16 patrones estructurales nombrados (reencuadre dramático, remate fabricado, frase de pista, directividad forzada, fragmento dramático de preguntas y respuestas, anáfora, evitación de cópula, etc.), luego vocabulario en tres niveles (siempre reemplazar, bandera de grupo, bandera de densidad), luego verifica punto de vista y detalle concreto, luego presupuestos de puntuación y frases iniciales prohibidas.
• Compuerta de gravedad: Si los aciertos superan los umbrales (5+ aciertos de vocabulario, 3+ categorías de patrones, longitud de oración uniforme), el pipeline descarta el borrador y reescribe a partir del esquema. De lo contrario, parcha quirúrgicamente.
• Reescritura: En la profundidad elegida, preservando la voz.
• Pase de autoevaluación: Pregunta "¿qué hace que la reescritura siga siendo claramente generada por IA?" y revisa de nuevo.

Decisiones Clave de Diseño

• Rigurosidad según el canal: Los mensajes cortos de Slack se examinan menos que los titulares de páginas de aterrizaje. Los fragmentos de oración están bien en Slack pero se marcan en formato largo. Los párrafos de una línea son normales en LinkedIn.
• Bandera [HOLLOW]: Marca borradores que pasan la detección de IA pero no dicen nada específico: un problema separado de "suena a IA".
• Esquema del perfil de voz: Declara patrones intencionales (por ejemplo, fragmentos e inicios de oración con "Y" o "Pero") para que el pipeline los deje en paz.
• Modo de configuración: Una entrevista de 7 preguntas completa un perfil de voz si no tienes uno.

Formato de Salida

El pipeline produce un informe estructurado con encabezados de sección estables: Problemas Encontrados, Borrador Reescrito, Qué Cambió, Autoevaluación, Versión Final, Informe Humanizador. Esto es analizable para encadenar después de un agente escritor.