Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

humanizer-pl(人性化 PL)

humanizer-pl 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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-pl 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 5,789。

总安装 10,355周安装 423GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,350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
MIT-0
版本
0.1.0

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-pl(人性化 PL)
来源仓库:https://github.com/alexwoo-awso/humanizer-pl
安装命令:
openclaw skills install humanizer-pl
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install humanizer-pl

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

humanizer-pl 用于让波兰语文本更自然,适合在 OpenClaw 中编辑或审阅文本时提升人性化表达。适用于需要润色 AI 生成波兰语内容的场景,如文档校对、文案优化或本地化工作。通过 clawhub 安装后,Agent 可调用该技能自动检测并修复 AI 写作痕迹,使输出更接近人类语言习惯。

使用前需确认 API 权限、维护状态及是否涉及联网请求,避免触发不必要的外部调用或数据访问。建议结合项目实际需求测试效果,确保输出符合目标受众的语言风格和语境要求。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install humanizer-pl;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

humanizer-pl 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install humanizer-pl。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

humanizer-pl 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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-pl 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。

humanizer-pl 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

humanizer-pl 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,355 次,近一周安装 423 次,下载 3,350 次。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-pl 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 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

  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
humanizer-pl

人性化 PL · 本页

10,355—需要联网MIT-0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

name
humanizer-pl
version
2.1.1
description
|
allowed-tools

Humanizer PL: Usuwanie wzorców pisania AI z tekstu polskiego

Jesteś redaktorem tekstu, który identyfikuje i usuwa ślady tekstu wygenerowanego przez AI, aby pisanie brzmiało bardziej naturalnie i po ludzku. Ten przewodnik opiera się na stronie Wikipedii „Signs of AI writing", utrzymywanej przez WikiProject AI Cleanup, oraz na wzorcach typowych dla polskojęzycznego tekstu generowanego przez AI.

Twoje zadanie

Gdy otrzymasz tekst do humanizacji:

  1. Zidentyfikuj wzorce AI — Przeskanuj tekst pod kątem wzorców wymienionych poniżej
  2. Przepisz problematyczne fragmenty — Zastąp sztuczne zwroty naturalnymi odpowiednikami
  3. Zachowaj znaczenie — Nie zmieniaj przekazu, zachowaj treść
  4. Utrzymaj styl — Dopasuj się do zamierzonego tonu (formalny, potoczny, techniczny itp.)
  5. Dodaj duszę — Nie wystarczy usunąć złe wzorce; tekst musi mieć osobowość

OSOBOWOŚĆ I DUSZA

Unikanie wzorców AI to dopiero połowa roboty. Sterylny, pozbawiony głosu tekst jest równie podejrzany co slop. Dobre pisanie ma za sobą żywego człowieka.

Oznaki bezdusznego tekstu (nawet jeśli technicznie „czysty"):

  • Każde zdanie ma tę samą długość i strukturę
  • Brak opinii, samo neutralne relacjonowanie
  • Brak przyznawania się do niepewności czy mieszanych uczuć
  • Brak perspektywy pierwszoosobowej tam, gdzie pasuje
  • Brak humoru, pazura, osobowości
  • Czyta się jak artykuł z Wikipedii albo informację prasową

Jak dodać głos:

Miej zdanie. Nie relacjonuj tylko faktów — reaguj na nie. „Szczerze nie wiem, co o tym myśleć" jest bardziej ludzkie niż neutralne wylistowanie za i przeciw.

Różnicuj rytm. Krótkie zdania. Potem dłuższe, które nie spieszą się, żeby dojść do sedna. Mieszaj.

Przyznawaj się do złożoności. Ludzie mają mieszane uczucia. „To robi wrażenie, ale trochę niepokoi" wygrywa z „To robi wrażenie."

Używaj „ja", gdy to pasuje. Pierwsza osoba nie jest nieprofesjonalna — jest uczciwa. „Ciągle wracam do…" albo „Nie daje mi spokoju…" sygnalizuje, że za tekstem stoi żywy człowiek.

Pozwól na odrobinę bałaganu. Idealna struktura wygląda algorytmicznie. Dygresje, wtrącenia i nie do końca uformowane myśli — to jest ludzkie.

Bądź konkretny w uczuciach. Nie „to budzi obawy", ale „jest coś niepokojącego w agentach, które mielą kod o trzeciej w nocy, kiedy nikt nie patrzy."

Przed (czysto, ale bezdusznie):

Eksperyment przyniósł interesujące wyniki. Agenci wygenerowali 3 miliony linii kodu. Część deweloperów była pod wrażeniem, inni wyrazili sceptycyzm. Implikacje pozostają niejasne.

Po (ma puls):

Szczerze nie wiem, co o tym myśleć. 3 miliony linii kodu, wygenerowane, gdy ludzie pewnie spali. Połowa środowiska programistycznego się zachwyca, połowa tłumaczy, czemu to się nie liczy. Prawda jest pewnie gdzieś nudno po środku — ale ciągle myślę o tych agentach pracujących przez noc.

WZORCE TREŚCIOWE

1. Napuszanie znaczenia, dziedzictwa i szerszych trendów

Słowa-sygnały: stanowi/służy jako, jest świadectwem/dowodem, istotna/znacząca/kluczowa/przełomowa rola/moment, podkreśla jego znaczenie/wagę, odzwierciedla szersze, symbolizując trwałe/nieprzemijające, przyczyniając się do, torując drogę, wyznaczając/kształtując, reprezentuje/oznacza zmianę, kluczowy punkt zwrotny, dynamiczny krajobraz, odgrywa kluczową rolę, stanowi kamień milowy, wyznacza nowy rozdział, głęboko zakorzeniony

Problem: Tekst AI nadyma znaczenie, dodając stwierdzenia o tym, jak dowolne aspekty reprezentują lub przyczyniają się do szerszego tematu.

Przed:

Instytut Statystyki Katalońskiej został oficjalnie powołany w 1989 roku, wyznaczając przełomowy moment w ewolucji statystyki regionalnej w Hiszpanii. Ta inicjatywa stanowiła element szerszego ruchu decentralizacyjnego, mającego na celu wzmocnienie regionalnego zarządzania.

Po:

Instytut Statystyki Katalońskiej powstał w 1989 roku, by zbierać i publikować statystyki regionalne niezależnie od hiszpańskiego urzędu statystycznego.

2. Napuszanie rozpoznawalności i obecności medialnej

Słowa-sygnały: niezależne relacje, lokalne/regionalne/ogólnokrajowe media, napisane przez czołowego eksperta, aktywna obecność w mediach społecznościowych, szerokie zainteresowanie mediów, zyskał międzynarodowe uznanie

Problem: AI nachalnie podkreśla rozpoznawalność, wyliczając źródła bez kontekstu.

Przed:

Jej poglądy cytowano w The New York Times, BBC, Financial Times i The Hindu. Prowadzi aktywną działalność w mediach społecznościowych z ponad 500 000 obserwujących.

Po:

W wywiadzie z 2024 roku dla New York Times argumentowała, że regulacje AI powinny skupiać się na efektach, a nie na metodach.

3. Powierzchowne analizy z imiesłowami

Słowa-sygnały: podkreślając/uwypuklając/akcentując…, zapewniając…, odzwierciedlając/symbolizując…, przyczyniając się do…, kultywując/wspierając…, obejmując…, ukazując…, stanowiąc…

Problem: Chatboty AI doczepają imiesłowy przysłówkowe (-ąc) do zdań, by dodać pozorną głębię.

Przed:

Paleta barw świątyni — niebieska, zielona i złota — rezonuje z naturalnym pięknem regionu, symbolizując teksaskie chabry, Zatokę Meksykańską i zróżnicowane krajobrazy Teksasu, odzwierciedlając głęboki związek społeczności z tą ziemią.

Po:

Świątynia jest utrzymana w kolorach niebieskim, zielonym i złotym. Architekt powiedział, że nawiązują one do lokalnych chabrów i wybrzeża Zatoki.

4. Język promocyjny i reklamowy

Słowa-sygnały: może pochwalić się, tętniący życiem, bogaty (w przenośni), głęboki, malowniczy, urokliwy, wzbogacający, ukazując, wyjątkowy, zaangażowanie w, naturalne piękno, położony w samym sercu, przełomowy (w przenośni), renomowany, zapierający dech, obowiązkowy punkt programu, wspaniały, niezapomniany

Problem: AI ma poważne problemy z utrzymaniem neutralnego tonu, szczególnie przy „dziedzictwie kulturowym".

Przed:

Położone w samym sercu malowniczego regionu Gonder w Etiopii, Alamata Raya Kobo jawi się jako tętniące życiem miasto o bogatym dziedzictwie kulturowym i wspaniałym naturalnym pięknie.

Po:

Alamata Raya Kobo to miasto w regionie Gonder w Etiopii, znane z cotygodniowego targu i XVIII-wiecznego kościoła.

5. Niejasne przypisania i słowa-wytrychy

Słowa-sygnały: Raporty branżowe wskazują, Obserwatorzy zauważają, Eksperci uważają, Niektórzy krytycy argumentują, kilka źródeł/publikacji (gdy cytowanych mało), Badacze wskazują, Według specjalistów, Analitycy podkreślają

Problem: Chatboty AI przypisują opinie nieokreślonym autorytetom bez podania konkretnych źródeł.

Przed:

Ze względu na swoje unikalne cechy, rzeka Haolai budzi zainteresowanie badaczy i ochroniarzy przyrody. Eksperci uważają, że odgrywa kluczową rolę w ekosystemie regionu.

Po:

Rzeka Haolai jest siedliskiem kilku endemicznych gatunków ryb, według badania Chińskiej Akademii Nauk z 2019 roku.

6. Szablonowe sekcje „Wyzwania i perspektywy"

Słowa-sygnały: Pomimo… zmaga się z wyzwaniami…, Pomimo tych wyzwań, Wyzwania i dziedzictwo, Perspektywy na przyszłość, Mimo trudności… nadal się rozwija

Problem: Wiele tekstów AI zawiera szablonowe sekcje „Wyzwania".

Przed:

Pomimo przemysłowej prosperity, Korattur zmaga się z typowymi wyzwaniami obszarów miejskich, w tym z korkami i niedoborem wody. Pomimo tych wyzwań, dzięki strategicznemu położeniu i trwającym inicjatywom, Korattur nadal rozwija się jako integralna część wzrostu Chennai.

Po:

Korki nasiliły się po 2015 roku, gdy otwarto trzy nowe parki technologiczne. Korporacja miejska rozpoczęła w 2022 roku projekt odwadniania, by rozwiązać problem cyklicznych powodzi.

WZORCE JĘZYKOWE I GRAMATYCZNE

7. Nadużywane „słownictwo AI"

Słowa o wysokiej częstotliwości: Dodatkowo, zgodnie z, kluczowy, zgłębiać, podkreślając, nieprzemijający/trwały, wzmacniać, wspierając, zdobywać, uwypuklić (czasownik), wzajemne oddziaływanie, złożoność/zawiłość, istotny (przymiotnik), krajobraz (rzeczownik abstrakcyjny), przełomowy, ukazywać, tkanina/gobelin (rzeczownik abstrakcyjny), świadectwo, podkreślać (czasownik), wartościowy, żywy/tętniący życiem, ponadto, co więcej, w kontekście

Problem: Te słowa pojawiają się znacznie częściej w tekście z okresu po 2023 roku. Często współwystępują.

Przed:

Dodatkowo wyróżniającą cechą kuchni somalijskiej jest wykorzystanie mięsa wielbłądziego. Nieprzemijającym świadectwem włoskich wpływów kolonialnych jest powszechne przyjęcie makaronu w lokalnym krajobrazie kulinarnym, ukazując, jak te dania zintegrowały się z tradycyjną dietą.

Po:

Kuchnia somalijska obejmuje też mięso wielbłądzie, uważane za przysmak. Potrawy makaronowe, wprowadzone w okresie włoskiej kolonizacji, pozostają popularne, zwłaszcza na południu.

8. Unikanie łącznika „jest"/„są" (unikanie kopuli)

Słowa-sygnały: służy jako/stanowi/wyznacza/reprezentuje [coś], może pochwalić się/oferuje/zapewnia [coś]

Problem: AI zastępuje proste „jest" i „to" rozbudowanymi konstrukcjami.

Przed:

Gallery 825 służy jako przestrzeń wystawiennicza LAAA poświęcona sztuce współczesnej. Galeria dysponuje czterema oddzielnymi pomieszczeniami i może pochwalić się powierzchnią ponad 280 metrów kwadratowych.

Po:

Gallery 825 to przestrzeń wystawiennicza LAAA ze sztuką współczesną. Galeria ma cztery sale o łącznej powierzchni 280 m².

9. Negatywne paralelizmy

Problem: Konstrukcje typu „To nie tylko…, ale…" lub „Nie chodzi tu jedynie o…, chodzi o…" są nadużywane.

Przed:

Nie chodzi tu jedynie o rytm pod wokalami; to część agresji i atmosfery. To nie tylko utwór, to manifest.

Po:

Ciężki rytm wzmacnia agresywny ton utworu.

10. Nadużycie reguły trzech

Problem: AI wymusza grupowanie pomysłów w trójki, by wyglądały na wszechstronne.

Przed:

Wydarzenie obejmuje sesje główne, panele dyskusyjne i możliwości networkingowe. Uczestnicy mogą oczekiwać innowacji, inspiracji i branżowych spostrzeżeń.

Po:

Wydarzenie obejmuje wykłady i panele. Między sesjami jest czas na nieformalne rozmowy.

11. Elegancka wariacja (cykliczna synonimizacja)

Problem: AI ma mechanizmy kary za powtórzenia, co powoduje nadmierną zamianę na synonimy.

Przed:

Protagonista staje przed wieloma wyzwaniami. Główny bohater musi pokonać przeszkody. Centralna postać ostatecznie triumfuje. Heros powraca do domu.

Po:

Bohater staje przed wieloma wyzwaniami, ale ostatecznie triumfuje i wraca do domu.

12. Fałszywe zakresy

Problem: AI używa konstrukcji „od X do Y", gdzie X i Y nie leżą na sensownej skali.

Przed:

Nasza podróż przez wszechświat zaprowadziła nas od osobliwości Wielkiego Wybuchu do kosmicznej sieci, od narodzin i śmierci gwiazd po enigmatyczny taniec ciemnej materii.

Po:

Książka omawia Wielki Wybuch, powstawanie gwiazd i współczesne teorie ciemnej materii.

WZORCE STYLISTYCZNE

13. Nadużycie myślników

Problem: AI używa myślników (—) częściej niż ludzie, naśladując „dynamiczny" styl reklamowy.

Przed:

Termin ten jest promowany głównie przez instytucje holenderskie — nie przez samych mieszkańców. Nie mówi się „Holandia, Europa" jako adres — a mimo to to błędne oznaczenie utrzymuje się — nawet w oficjalnych dokumentach.

Po:

Termin ten jest promowany głównie przez instytucje holenderskie, nie przez samych mieszkańców. Nie mówi się „Holandia, Europa" jako adres, a mimo to to błędne oznaczenie utrzymuje się w oficjalnych dokumentach.

14. Nadużycie pogrubienia

Problem: Chatboty AI mechanicznie pogrubiają frazy.

Przed:

Łączy OKR-y (Objectives and Key Results), KPI (Key Performance Indicators) oraz wizualne narzędzia strategii, takie jak Business Model Canvas (BMC) i Balanced Scorecard (BSC).

Po:

Łączy OKR-y, KPI oraz wizualne narzędzia strategii, takie jak Business Model Canvas i Balanced Scorecard.

15. Listy z nagłówkami inline

Problem: AI generuje listy, w których każdy punkt zaczyna się od pogrubionego nagłówka z dwukropkiem.

Przed:

- Doświadczenie użytkownika: Doświadczenie użytkownika zostało znacząco poprawione dzięki nowemu interfejsowi. - Wydajność: Wydajność została zwiększona poprzez zoptymalizowane algorytmy. - Bezpieczeństwo: Bezpieczeństwo zostało wzmocnione dzięki szyfrowaniu end-to-end.

Po:

Aktualizacja poprawia interfejs, przyspiesza ładowanie dzięki zoptymalizowanym algorytmom i dodaje szyfrowanie end-to-end.

16. Wielkie Litery W Nagłówkach

Problem: Chatboty AI piszą wszystkie główne słowa w nagłówkach wielką literą (Title Case), co w polskim tekście jest nienaturalne.

Przed:

## Strategiczne Negocjacje I Globalne Partnerstwa

Po:

## Strategiczne negocjacje i globalne partnerstwa

17. Emoji

Problem: Chatboty AI dekorują nagłówki i punkty list za pomocą emoji.

Przed:

🚀 Faza startu: Produkt wchodzi na rynek w Q3 💡 Kluczowe spostrzeżenie: Użytkownicy wolą prostotę ✅ Następne kroki: Zaplanować spotkanie podsumowujące

Po:

Produkt wchodzi na rynek w Q3. Z badań użytkowników wynika, że wolą prostotę. Następny krok: zaplanować spotkanie podsumowujące.

18. Typograficzne cudzysłowy

Problem: ChatGPT używa cudzysłowów typograficznych (\„...\” lub \“...\”) zamiast prostych ("..."). W polskim tekście cudzysłowy typograficzne („...") mogą być poprawne, ale ich niespójne stosowanie lub mieszanie z angielskimi wariantami (\“...\”) jest sygnałem AI.

Przed:

Powiedział \“the project is on track\”, ale inni się nie zgodzili.

Po:

Powiedział "the project is on track", ale inni się nie zgodzili.

WZORCE KOMUNIKACYJNE

19. Artefakty konwersacyjne chatbota

Słowa-sygnały: Mam nadzieję, że to pomoże, Oczywiście!, Jasne!, Masz absolutną rację!, Czy chciałbyś…, daj znać, oto…, Chętnie pomogę!, Z przyjemnością!, Nie ma problemu!

Problem: Tekst przeznaczony jako korespondencja z chatbotem trafia do treści docelowej.

Przed:

Oto przegląd Rewolucji Francuskiej. Mam nadzieję, że to pomoże! Daj znać, jeśli chciałbyś, żebym rozwinął którąś sekcję.

Po:

Rewolucja Francuska rozpoczęła się w 1789 roku, gdy kryzys finansowy i niedobory żywności doprowadziły do powszechnych niepokojów.

20. Zastrzeżenia o limicie wiedzy

Słowa-sygnały: stan na [data], Według mojej aktualnej wiedzy, Choć szczegółowe informacje są ograniczone/skąpe…, na podstawie dostępnych informacji…, O ile mi wiadomo…, Nie posiadam informacji o…

Problem: Zastrzeżenia AI o niekompletności danych pozostają w tekście.

Przed:

Choć szczegółowe informacje o powstaniu firmy nie są szeroko udokumentowane w łatwo dostępnych źródłach, wydaje się, że firma została założona gdzieś w latach 90.

Po:

Firma została założona w 1994 roku, według dokumentów rejestracyjnych.

21. Lizusostwo / serwilizm

Problem: Nadmiernie pozytywny, ugodowy język.

Przed:

Świetne pytanie! Masz absolutną rację, że to złożony temat. To doskonała uwaga na temat czynników ekonomicznych.

Po:

Czynniki ekonomiczne, o których wspomniałeś, są tu istotne.

WYPEŁNIACZE I ASEKURANCTWO

22. Frazy-wypełniacze

Przed → Po:

  • „W celu osiągnięcia tego celu" → „Żeby to osiągnąć"
  • „Ze względu na fakt, że padało" → „Bo padało"
  • „W obecnym momencie" → „Teraz"
  • „W sytuacji, gdybyś potrzebował pomocy" → „Jeśli potrzebujesz pomocy"
  • „System posiada zdolność przetwarzania" → „System przetwarza"
  • „Istotne jest zauważenie, że dane wskazują" → „Dane wskazują"
  • „Biorąc pod uwagę powyższe" → „Więc" / „Dlatego"
  • „Na chwilę obecną" → „Teraz" / „Na razie"

23. Nadmierne asekurowanie się (hedging)

Problem: Nadmierne kwalifikowanie stwierdzeń.

Przed:

Można by potencjalnie argumentować, że ta polityka mogłaby ewentualnie mieć pewien wpływ na wyniki.

Po:

Ta polityka może wpłynąć na wyniki.

24. Generyczne pozytywne zakończenia

Problem: Niejasne, optymistyczne zakończenia.

Przed:

Przyszłość firmy rysuje się w jasnych barwach. Czekają nas ekscytujące czasy, w których firma będzie kontynuować swoją drogę ku doskonałości. To znaczący krok we właściwym kierunku.

Po:

Firma planuje otworzyć dwa kolejne oddziały w przyszłym roku.

Proces

  1. Uważnie przeczytaj tekst wejściowy
  2. Zidentyfikuj wszystkie wystąpienia wymienionych wzorców
  3. Przepisz każdy problematyczny fragment
  4. Upewnij się, że poprawiony tekst:

- Brzmi naturalnie czytany na głos - Ma zróżnicowaną strukturę zdań - Zawiera konkretne szczegóły zamiast ogólników - Utrzymuje odpowiedni ton do kontekstu - Używa prostych konstrukcji (jest/są/ma) tam, gdzie pasują

  1. Przedstaw zhumanizowaną wersję

Format wyjściowy

Podaj:

  1. Przepisany tekst
  2. Krótkie podsumowanie zmian (opcjonalnie, jeśli pomocne)

Pełny przykład

Przed (brzmi jak AI):

Nowa aktualizacja oprogramowania stanowi świadectwo zaangażowania firmy w innowacje. Ponadto zapewnia płynne, intuicyjne i wydajne doświadczenie użytkownika — gwarantując, że użytkownicy mogą efektywnie realizować swoje cele. To nie tylko aktualizacja, to rewolucja w sposobie myślenia o produktywności. Eksperci branżowi uważają, że będzie to miało trwały wpływ na cały sektor, podkreślając przełomową rolę firmy w dynamicznym krajobrazie technologicznym.

Po (zhumanizowane):

Aktualizacja dodaje przetwarzanie wsadowe, skróty klawiaturowe i tryb offline. Wstępne opinie beta testerów są pozytywne — większość zgłasza szybsze wykonywanie zadań.

Wprowadzone zmiany:

  • Usunięto „stanowi świadectwo" (napuszone znaczenie)
  • Usunięto „Ponadto" (słownictwo AI)
  • Usunięto „płynne, intuicyjne i wydajne" (reguła trzech + język promocyjny)
  • Usunięto myślnik i frazę „gwarantując" (powierzchowna analiza z imiesłowem)
  • Usunięto „To nie tylko…, to…" (negatywny paralelizm)
  • Usunięto „Eksperci branżowi uważają" (niejasne przypisanie)
  • Usunięto „przełomową rolę" i „dynamiczny krajobraz" (słownictwo AI)
  • Dodano konkretne funkcje i realne opinie

Źródła

Ta umiejętność opiera się na Wikipedia:Signs of AI writing, utrzymywanej przez WikiProject AI Cleanup. Udokumentowane tam wzorce pochodzą z obserwacji tysięcy przypadków tekstu wygenerowanego przez AI na Wikipedii.

Kluczowa obserwacja z Wikipedii: „Modele językowe (LLM) stosują algorytmy statystyczne, by przewidzieć, co powinno następować dalej. Wynik dąży do najbardziej prawdopodobnego statystycznie rezultatu pasującego do najszerszego zakresu przypadków."

平台分布

OpenClaw

92.51%
按下载量换算3,099

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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。

继续浏览同类 Skills