Humanizar

Visão Geral

Remove sinais de escrita mecânica de textos em português brasileiro e recupera ritmo, precisão e voz — sem criar uma história nova. Desde a v1.4, também escreve do zero, aplicando o catálogo de padrões como filtro de saída em vez de conserto.

O objetivo é melhorar o texto, não enganar detector: nenhuma reescrita pode garantir que uma ferramenta classificará o resultado como humano, e a skill trata pontuação de detector automático como critério inválido — essas ferramentas erram mais contra quem é neurodivergente e quem não é falante nativo.

Para textos em inglês, use a skill-irmã Human-AI.

Quando Usar

• Texto em PT-BR parece genérico, burocrático ou gerado por IA
• Pedidos como “humanizar”, “dar vida”, “tirar cara de IA”, “remover AI slop”
• Escrever do zero um texto que uma pessoa vai assinar: post, artigo, e-mail, proposta, release, README, bio
• Simplificar linguagem institucional ou técnica para público amplo
• Auditar output de outro agente antes de publicar
• Pipeline de agentes que precisa de output com linguagem natural e contrato estruturado

Modos de Operação

Modo	Quando usar	Tentativas	Entrega
modo_completo	Default — “humaniza isso”	3	Texto final, pontuação e resumo das mudanças
modo_direto	Pipelines de agentes ou “humaniza rápido”	1	Texto final e relatório sintético
modo_revisão	Auditar texto de outro agente	3	Texto final, diagnóstico e relatório detalhado
modo_criacao	O texto ainda não existe	2	Somente o texto final

Perfis de Voz

Dez perfis orientam ritmo e registro, sem autorizar conteúdo novo: Crônica, Jornalístico, Acadêmico, Corporativo Informal, Post de Rede Social, WhatsApp, Jurídico, Didático, Português Simplificado e Voz Neutra. Sem perfil explícito nem amostra do autor, a skill detecta pelo conteúdo; sem sinal claro, usa voz neutra e apenas remove padrões mecânicos.

O perfil Português Simplificado aplica sete operações derivadas do projeto PorSimples (NILC/USP) e das técnicas associadas à Lei 15.263/2025 (Política Nacional de Linguagem Simples): divisão de períodos, passiva → ativa, reordenação SVO, substituição de marcadores discursivos, remoção de apostos longos, simplificação lexical e explicitação de sujeito. Simplifica a forma, nunca o raciocínio.

Como Funciona

Processo de nove passos sobre um texto_fonte imutável:

Triagem obrigatória (recusa bula, contrato, manual de aviação)
        |
        v
1. seleção do perfil de voz
2. diagnóstico com pesos 1-3 por categoria
3. remoção de padrões (carrega só as references marcadas)
4. restauração de especificidade
5. aplicação da voz
6. guarda de falso positivo  <-- desmarca o que não é IA
7. verificação final (12 itens)
8. avaliação 0-100 em 4 dimensões
9. controle de tentativas e entrega

TRAVA FACTUAL. Nomes, números, datas, citações, fontes, exemplos, causalidade, modalidade, argumento e código são imutáveis. A skill pode condensar, reorganizar e reformular; não pode acrescentar, retirar ou alterar. Candidata que viole a trava é descartada antes mesmo de ser pontuada.

Guarda de falso positivo. Antes da verificação final, a skill desmarca sinais que não são de IA: gramática impecável, prosa seca, registro jurídico ou acadêmico, travessão de diálogo, conectivo isolado, aspas curvas sozinhas, vírgula correta. E preserva marcas humanas em vez de padronizá-las — contração (pra, tá, cê), regionalismo (uai, oxe, tchê), sentimento misto, autocorreção entre parênteses, variação no tamanho das frases.

Instalação

npx skills add https://github.com/fabricioctelles/skills -s humanizar

Changelog

v1.4 (ago/2026)

• Novo Passo 6 — guarda de falso positivo, com 18 itens que não devem ser marcados e lista de marcas humanas a preservar; inclui aviso explícito contra pontuação de detector automático
• Novo modo_criacao para escrita do zero: escrever direto e só depois varrer, começando pelos cinco padrões de maior incidência em texto novo
• Cinco padrões novos: fonte inventada (referência específica que não existe — nunca consertar, apenas marcar), eco do título, alternativa falsa rejeitada, documentação da versão anterior e máxima de camiseta
• Travessão recalibrado de peso 1 para peso 2, com varredura obrigatória por —, – e -- antes da entrega e exceções explícitas (diálogo de ficção, amostra do autor)
• Suíte de regressão ampliada até T8

v1.3 (jul/2026)

• Perfil Português Simplificado com sete operações do PorSimples (NILC/USP) e Lei 15.263/2025
• Nova reference padroes-portugues-simplificado.md: ~50 substituições lexicais, métricas do NILC-Metrix, 15 regras em 3 níveis de prioridade e 4 domínios de aplicação
• Agora são 10 perfis de voz

v1.2 (jun/2026)

• Detecção automática de tipo de documento com fallback
• Scoring pós-reescrita em dimensões ponderadas e loop iterativo com troca de estratégia
• Contrato de saída YAML compatível com orquestradores externos

v1.0 (jun/2026)

• Versão inicial com 3 modos de operação
• Catálogo de padrões de AI slop específicos do PT-BR
• Guardrails contra invenção de fatos e mudança de argumento

Créditos e Fontes

A guarda de falso positivo, a lista de marcas humanas, o modo de escrita do zero e cinco padrões foram incorporados de PedroLLou/humanizador (MIT), versão em português de blader/humanizer (MIT), que por sua vez parte de Wikipedia: Signs of AI writing, do WikiProject AI Cleanup. O catálogo original também usa o diretório tropes.fyi.

Fontes em português por trás dessas adaptações:

• Marcelo Sabbatini, “Texto chocho: como identificar a escrita da IA?”, IAEdPraxis — origem de “crucial” e “mergulhar” como marcadores em PT-BR, dos adjetivos genéricos, da vírgula de série e do ponto dentro das aspas
• Marina Semensato, “Como saber se um texto foi feito por inteligência artificial?”, Exame — excesso de conectivo, conclusão que repete o texto, trios forçados e “não é X, é Y”
• Inteligência artificial na Wikimedia, Wikipédia em português — excesso de travessão, excesso de “além disso”, material promocional, aspas curvas e referência inexistente
• Pew Research Center, “How Much of the Internet Is Written With AI?” (2026) — mede o crescimento do travessão, da vírgula de série e do paralelismo negativo. A amostra é só de páginas em inglês, então serve como evidência do mecanismo, não do português

Nível de confiança. Nenhum padrão isolado prova origem artificial; o sinal está no acúmulo. Têm apoio direto em fonte publicada em português ou em medição divulgada: vocabulário de IA, paralelismo negativo, travessão de aparte, emoji decorativo, aspas curvas, sobra de chatbot, conectivo empilhado, pontuação importada do inglês e fonte inventada. Os demais valem como heurística, não como prova.

📄 Documentação completa no GitHub