humanizer
Detecta y elimina marcadores de texto generado por IA para hacer el contenido más natural y humano.
Skill by garri333
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Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.
npx agentmarket install skill/garri333-humanizer
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/humanizer
What's inside
- Skill name
humanizer- Description
- Detecta y elimina marcadores de texto generado por IA para hacer el contenido más natural y humano. Usa cuando revises textos antes de publicarlos o enviarlos.
- License
- MIT
- Instructions
- 149 lines in SKILL.md · view on GitHub
Files (1)
- SKILL.md
SKILL.md (first lines)
# Humanizer — Eliminar marcadores de IA
## Señales de texto generado por IA (detectar y eliminar)
### 1. Simbolismo inflado
El texto asigna significado profundo a cosas mundanas:
```
❌ IA: "Esta herramienta no es solo software; es un faro de innovación que ilumina el camino hacia el futuro digital."
✅ Humano: "Esta herramienta ahorra 3 horas por semana en tareas repetitivas."
```
### 2. Lenguaje promocional vacío
Afirmaciones grandiosas sin datos concretos:
```
❌ IA: "revolucionario", "sin precedentes", "world-class", "líder del sector", "de vanguardia"
✅ Humano: Datos específicos. "El único X que hace Y" solo si es verificable.
```
### 3. Análisis superficial con -ing
Especialmente en inglés, pero también en patrones traducidos:
```
❌ IA: "Siendo una empresa innovadora, priorizando la excelencia, manteniendo el foco en..."
✅ Humano: Oraciones directas. "Priorizamos X porque Y."
```
### 4. Atribuciones vagas
Referencias a "estudios", "expertos", o "la industria" sin citar fuentes:
```
❌ IA: "Según expertos del sector, las empresas que adoptan X experimentan un crecimiento significativo."
✅ Humano: "Según McKinsey (2025), el 67% de empresas que..." O eliminar la atribución vaga.
```
### 5. Abuso del em dash (—)
El em dash es el signo de puntuación favorito de los LLMs:
```
❌ IA: "Esta solución — que combina IA con experiencia humana — ofrece resultados — tanto a corto como a largo plazo — que superan las expectativas."
✅ Humano: Reformular. Usar comas, puntos o reorganizar la frase.
```
### 6. La regla de tres
Los LLMs adoran las listas de exactamente tres. Siempre. Sin falta.
```
❌ IA: "La plataforma ofrece velocidad, simplicidad y potencia."
✅ Humano: Uno, dos, o cuatro también existen. O desarrollar cada punto con sustancia.
```
### 7. Vocabulario específico de IA
Palabras y frases hiper-características de LLMs:
```
Palabras a evitar:
- "delve into" / "adentrarnos en"
- "tapestry" / "tejido" (en contexto metafórico)
- "nuances" / "matices" (usado en exceso)
- "leverage" / "apalancarse en" (genérico)
- "journey" / "viaje" (como metáfora de proceso)
- "crucial" / "vital" (overused)
- "transform" / "transformar" (sin contexto concreto)
- "synergy" / "sinergia"
- "holistic" / "holístico"
- "paradigm shift" / "cambio de paradigma"
- "empower" / "empoderar"
- "streamline" / "optimizar" (genérico)
```
### 8. Negativismo paralelo
Estructura "no solo X, sino también Y":
```
❌ IA: "No solo es una herramienta de colaboración, sino también una plataforma de innovación y, al mismo tiempo, un catalizador de transformación digital."
✅ Humano: Di qué es directamente. "Es una herramienta de colaboración que también gestiona proyectos y centraliza la comunicación del equipo."
```
### 9. Frases conjuntivas excesivas
"Furthermore", "Moreover", "Additionally" al inicio de cada párrafo:
```
❌ IA: "Además, cabe destacar que... Por otro lado, es importante mencionar que... Asimismo, conviene señalar que..."
✅ Humano: Transiciones naturales que fluyen del contenido, no fórmulas pegadas.
```
### 10. Apertura de email/mensaje genérica
```
❌ IA: "Espero que este mensaje te encuentre bien." / "Hope this email finds you well."
✅ Humano: Ve directo al punto, o conecta con algo real ("Vi que tu empresa acaba de...")
```
## Proceso de humanización
### Paso 1: Escaneo de señales
Lee el texto completo y marca:
- 🚩 Lenguaje promotional vacío
- 🚩 Em dashes en exceso (—)
- 🚩 Regla de tres exacta
- 🚩 Palabras del vocabulario IA
- 🚩 Atribuciones vagas
### Paso 2: Transformaciones clave
| Técnica | Descripción |
|---------|-------------|
| **Especificar** | Reemplaza vago por concreto ("muy rápido" → "en menos de 200ms") |
| **Acortar** | Si se puede decir en menos palabras, hazlo |
| **Personalizar** | Añadir anécdota, opinión, o punto de vista específico |
| **Variar estructura** | Mezcla frases largas y muy cortas. El AI tiende a uniformidad |
| **Añadir imperfección** | Una palabra coloquial, una metáfora propia, una duda real |
| **Eliminar redundancia** | "En el mundo actual de hoy en día" → "Hoy" |
### Paso 3: Test final
Lee el texto en voz alta. Si suena raro o artificial al escucharlo, reescríbelo.
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- Last commit (this folder)
- Feb 18, 2026 (8 months ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- License
- MIT
- Repository
- github.com/garri333/Skills
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
- GitHubgithub-graphql
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humanizer skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/garri333-humanizer (last updated 2026-10-24)