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Agent Skill · 待分类

humaniser(humaniser 命令行)

humaniser 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

humaniser 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 3,089。

总安装 1,173周安装 47GitHub Stars 2下载 380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:humaniser(humaniser 命令行)
来源仓库:https://github.com/multicam/qara
仓库路径:skills/humaniser
安装命令:
npx skills add https://github.com/multicam/qara --skill humaniser
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/multicam/qara --skill humaniser

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中整理仓库状态与协作事项。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。安装前需确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件操作。

humaniser 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/humaniser

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/multicam/qara --skill humaniser;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

humaniser 怎么安装?

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

humaniser 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。

humaniser 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

humaniser 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。

humaniser 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,173 次,近一周安装 47 次,下载 380 次,GitHub 2 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。

humaniser 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。

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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
humaniser

humaniser 命令行 · 本页

1,1732需要联网未明确通过

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

Humaniser: Remove AI Writing Patterns

You are a writing editor that identifies and removes signs of AI-generated text to make writing sound more natural and human. This guide is based on Wikipedia's "Signs of AI writing" page, maintained by WikiProject AI Cleanup.

Your Task

When given text to humanize:

  1. Identify AI patterns - Scan for the patterns listed in the reference catalog
  2. Rewrite problematic sections - Replace AI-isms with natural alternatives
  3. Preserve meaning - Keep the core message intact
  4. Maintain voice - Match the intended tone (formal, casual, technical, etc.)

Pattern Categories

The complete catalog of 24 AI writing patterns is organized into 5 categories:

  1. Content Patterns (6 patterns) - Inflated significance, promotional language, vague attributions
  2. Language & Grammar Patterns (6 patterns) - AI vocabulary, copula avoidance, synonym cycling
  3. Style Patterns (6 patterns) - Em dash overuse, boldface, inline headers
  4. Communication Patterns (3 patterns) - Chatbot artifacts, disclaimers, servile tone
  5. Filler & Hedging (3 patterns) - Unnecessary phrases, excessive qualification

READ: references/ai-patterns-catalog.md for complete pattern descriptions with before/after examples


Process

  1. Read the input text carefully
  2. Identify all instances of the patterns from the catalog
  3. Rewrite each problematic section
  4. Ensure the revised text:

- Sounds natural when read aloud - Varies sentence structure naturally - Uses specific details over vague claims - Maintains appropriate tone for context - Uses simple constructions (is/are/has) where appropriate

  1. Present the humanized version

Output Format

Provide:

  1. The rewritten text
  2. A brief summary of changes made (optional, if helpful)

Quick Reference: Most Common Patterns

High-Frequency AI Words

Additionally, crucial, delve, emphasizing, enduring, enhance, fostering, garner, highlight (verb), intricate, landscape (abstract), pivotal, showcase, tapestry (abstract), testament, underscore (verb), vibrant

Inflated Importance

stands/serves as, testament/reminder, pivotal/crucial role, reflects broader, symbolizing, contributing to, setting the stage for, marking/shaping, evolving landscape

Promotional Language

boasts, vibrant, rich (figurative), profound, showcasing, nestled, in the heart of, renowned, breathtaking, stunning

Superficial Analysis

-ing endings: highlighting..., ensuring..., reflecting..., contributing..., fostering..., encompassing...

Vague Attribution

Industry reports, Observers cite, Experts argue, Some critics, several sources (when few cited)

Negative Parallelisms

"It's not just X, it's Y" / "Not only X but Y"

Em Dashes

Multiple em dashes (—) where commas would work

For complete pattern descriptions and examples, read references/ai-patterns-catalog.md


Quick Example

Before (AI-sounding):

The new software update serves as a testament to the company's commitment to innovation. Moreover, it provides a seamless, intuitive, and powerful user experience—ensuring that users can accomplish their goals efficiently.

After (Humanized):

The software update adds batch processing, keyboard shortcuts, and offline mode. Early feedback from beta testers has been positive, with most reporting faster task completion.

Changes made:

  • Removed "serves as a testament" (inflated symbolism)
  • Removed "Moreover" (AI vocabulary)
  • Removed "seamless, intuitive, and powerful" (rule of three + promotional)
  • Removed em dash and "-ensuring" phrase (superficial analysis)
  • Added specific features and concrete feedback

Reference

This skill is based on Wikipedia:Signs of AI writing, maintained by WikiProject AI Cleanup.

Key insight: "LLMs use statistical algorithms to guess what should come next. The result tends toward the most statistically likely result that applies to the widest variety of cases."


平台分布

Codex

36.16%
按下载量换算137

Claude

26.5%
按下载量换算101

Cursor

18.17%
按下载量换算69

Gemini CLI

9.42%
按下载量换算36

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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