Humanizer Pipeline de Código Aberto: Arquivo Markdown de Seis Etapas para Pós-Processamento de Texto com IA

Um usuário do Reddit disponibilizou como open-source um pipeline de humanização que roda como um único arquivo Markdown com um processo de seis etapas para pós-processamento de texto gerado por IA. O repositório em github.com/milock/humanizer contém o pipeline, que prioriza correções cirúrgicas em vez de reescritas completas, a menos que os limites de gravidade sejam ultrapassados.
Etapas do Pipeline
- Detecção automática de canal: Detecta e-mail, Slack, LinkedIn, post de blog, estudo de caso, landing page ou pauta de reunião a partir de dicas como saudações, hashtags, blocos de código, contagem de palavras e sinais de voz. Cada canal aplica regras diferentes.
- Calibração de voz (opcional): Aceita um arquivo de perfil de voz ou uma amostra de escrita para derivar um perfil de seis linhas. Ignorado por padrão.
- Varredura de padrões: Varre em ordem fixa — 16 padrões estruturais nomeados (reformulação dramática, punchline fabricada, frase de decolagem, direcionamento performático, fragmento dramático de P&R, anáfora, evitar cópula, etc.), depois vocabulário em três níveis (sempre-substituir, sinalizador de agrupamento, sinalizador de densidade), depois verifica ponto de vista e detalhes concretos, depois orçamentos de pontuação e aberturas proibidas.
- Portão de gravidade: Se os acertos excederem os limites (5+ acertos de vocabulário, 3+ categorias de padrões, comprimento uniforme de frases), o pipeline descarta o rascunho e reescreve a partir do esboço. Caso contrário, corrige cirurgicamente.
- Reescrita: Na profundidade escolhida, preservando a voz.
- Passagem de autoauditoria: Pergunta "o que faz a reescrita ainda parecer obviamente gerada por IA?" e revisa novamente.
Principais Decisões de Design
- Rigor consciente do canal: Mensagens curtas no Slack são examinadas menos do que manchetes de landing pages. Fragmentos de frases são aceitáveis no Slack, mas sinalizados em textos longos. Parágrafos de uma linha são normais no LinkedIn.
- Sinalizador [HOLLOW]: Marca rascunhos que passam na detecção de IA, mas não dizem nada específico — um problema separado de "parece IA".
- Esquema de perfil de voz: Declare padrões intencionais (por exemplo, fragmentos e início de frases com "E" ou "Mas") para que o pipeline os deixe em paz.
- Modo de configuração: Uma entrevista de 7 perguntas preenche um perfil de voz se você não tiver um.
Formato de Saída
O pipeline produz um relatório estruturado com cabeçalhos de seção estáveis: Problemas Encontrados, Rascunho Reescrito, O Que Mudou, Autoauditoria, Versão Final, Relatório do Humanizer. Isso é analisável para encadeamento após um agente escritor.
📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI
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