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Agent Skill · 研究检索

humanizer(人性化)

humanizer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

humanizer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,674 个 Skill 里排第 68,654。

总安装 225周安装 9GitHub Stars 3下载 73核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:humanizer(人性化)
来源仓库:https://github.com/hjewkes/agent-skills
仓库路径:skills/humanizer
安装命令:
npx skills add https://github.com/hjewkes/agent-skills --skill humanizer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/hjewkes/agent-skills --skill humanizer

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

humanizer 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词或任务场景快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 核验具体用法。

安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。当前无原始 SKILL.md 内容可参考,需进一步查阅源码了解实现细节。

来源仓库内路径:skills/humanizer

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/hjewkes/agent-skills --skill humanizer;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

humanizer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/hjewkes/agent-skills --skill humanizer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

humanizer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

humanizer 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

humanizer 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

humanizer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 225 次,近一周安装 9 次,下载 73 次,GitHub 3 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

humanizer 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
humanizer

人性化 · 本页

2253只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Humanizer

Clean AI-generated text by normalizing characters, flagging overused phrases, and following context-appropriate writing guidelines.

Workflow

  1. Identify context — determine what you're writing: README, email, Slack message, commit message, or general documentation
  2. Load the guide — read the appropriate reference file (see table below)
  3. Write following the guide — apply tone, structure, and length guidelines as you draft
  4. Run the script — pipe final text through humanize for mechanical cleanup and phrase flagging
  5. Review flags — rewrite any flagged phrases naturally; don't just delete them, replace with plain language

Context Guides

ContextReferenceKey principle
READMEreferences/readme-guide.mdDirect and factual, show the command first
Emailreferences/email-guide.mdState the ask in the first sentence
Slackreferences/slack-guide.mdTerse — 1-2 sentences max
Commitreferences/commit-guide.mdImperative mood, explain why not what
GeneralApply common sense from all guidesPrefer clarity over formality

CLI Reference

CommandDescription
`echo "text" \humanize`Clean text via stdin
humanize file.mdClean text from file
humanize --report file.mdVerbose output with replacement counts
humanize --helpShow usage

Exit codes: 0 = clean, 1 = error, 2 = phrase flags found (text still cleaned)

What the Script Fixes Automatically

  • Em dashes → space-hyphen-space
  • Smart quotes → straight quotes
  • Unicode ellipsis → three periods
  • Non-breaking/invisible spaces → regular spaces
  • Invisible Unicode watermark characters → removed
  • Bullet characters → ASCII hyphens

What Gets Flagged (Not Auto-Fixed)

The script flags phrases that need human judgment to rewrite:

  • Red-flag words: delve, tapestry, seamless, robust, comprehensive, etc.
  • Hedging filler: "it's important to note", "it's worth noting"
  • Cliche openers/closers: "I hope this finds you well", "feel free to reach out"
  • Overused transitions: furthermore, moreover, additionally

Full pattern list: references/phrases.txt

平台分布

Codex

37.44%
按下载量换算27

Claude

29.87%
按下载量换算22

Cursor

19.2%
按下载量换算14

Gemini CLI

9.59%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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