Humanizerパイプラインをオープンソース化:AIテキスト後処理のための6ステップMarkdownファイル

Redditユーザーが、AI生成テキストを後処理するための6ステッププロセスを備えた、単一のMarkdownファイルとして動作するヒューマナイザーパイプラインをオープンソース化しました。github.com/milock/humanizerのリポジトリには、このパイプラインが含まれており、深刻度のしきい値を超えない限り、完全な書き換えよりも部分的な修正を優先します。
パイプラインのステップ
- チャネル自動検出: 挨拶、ハッシュタグ、コードフェンス、単語数、音声シグナルなどの手がかりから、メール、Slack、LinkedIn、ブログ記事、ケーススタディ、ランディングページ、会議アジェンダを検出します。各チャネルは異なるルールを適用します。
- 音声調整(オプション): 音声プロファイルファイルまたはライティングサンプルを受け取り、6行のプロファイルを導出します。デフォルトではスキップされます。
- パターンスキャン: 固定の順序でスキャンします。まず16の名前付き構造パターン(劇的なリフレーム、作為的なオチ、滑走路文、パフォーマティブな直接性、劇的な断片Q&A、照応、コピュラ回避など)、次に語彙を3つの階層(常に置換、クラスターフラグ、密度フラグ)でチェックし、その後、視点と具体性の詳細、句読点の予算と禁止された文頭をチェックします。
- 深刻度ゲート: ヒット数がしきい値(語彙ヒット5以上、パターンカテゴリ3以上、均一な文長)を超える場合、パイプラインは下書きを破棄し、アウトラインから書き直します。それ以外の場合は、部分的な修正を行います。
- 書き換え: 選択された深度で、音声を保持します。
- 自己監査パス: 「書き換えの何がまだ明らかにAI生成か」を問い、再度修正します。
主要な設計判断
- チャネル認識の厳格さ: 短いSlackメッセージは、ランディングページの見出しよりも厳しくチェックされません。一文の断片はSlackでは許容されますが、長文ではフラグが立てられます。1行の段落はLinkedInでは普通です。
- [HOLLOW]フラグ: AI検出を通過するが、具体的なことを何も言っていない下書きをマークします。「AIのように読める」とは別の問題です。
- 音声プロファイルスキーマ: 意図的なパターン(例:断片や「And/But」で始まる文)を宣言し、パイプラインがそれらをそのままにするようにします。
- セットアップモード: 7つの質問からなるインタビューで、音声プロファイルがない場合にそれを生成します。
出力形式
パイプラインは、安定したセクションヘッダー(「検出された問題」、「書き換えられた下書き」、「変更点」、「自己監査」、「最終版」、「ヒューマナイザーレポート」)を持つ構造化レポートを生成します。これは、ライターエージェントの後にチェーンするために解析可能です。
📖 全文を読む: r/ClaudeAI
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