Skill: tikitackr/humanizer-de (version 1.3.0)

# Humanizer-DE **Erster deutscher KI-Text-Detektor für OpenClaw.** 5-Durchgang-Analyse: Erkennt 24 KI-Schreibmuster, flaggt 125+ deutsche KI-Vokabeln in 3 Tiers + 48 Phrasen + 16 Chatbot-Artefakte, misst 5 statistische Signale (Burstiness, TTR, Flesch-DE) und schreibt Texte mit Personality Injection um. Inklusive Lesch-Stil-Layer. > **Version:** 1.2.0 > **Autor:** OpenClaw > **Sprache:** Deutsch > **Lizenz:** MIT > **ClawHub:** `Tikitackr/humanizer-de` --- ## Was macht dieser Skill? Du gibst ihm einen deutschen Text. Er sagt dir: 1. **Wie stark** der Text nach KI klingt (Score 0–100) 2. **Wo genau** KI-Muster stecken (markiert + erklärt) 3. **Wie du es besser machst** (konkrete Umschreibvorschläge) Score 0 = klingt menschlich. Score 100 = klingt wie ChatGPT auf Autopilot. --- ## Befehle | Befehl | Was passiert | |--------|-------------| | `Check diesen Text` | Vollständiger Report: Score + Muster + Vokabeln + Statistik + Vorschläge | | `Score: [Text]` | Nur der Score (0–100) mit Kurzeinschätzung | | `Was klingt hier nach KI?` | Nur die problematischen Stellen markiert | | `Humanisiere das` | Text umschreiben mit Personality Injection (Basis-Stil) | | `Humanisiere das im Lesch-Stil` | Umschreiben mit Lesch-Layer (Visionär/Mahner/Erklärer) | | `Mach das menschlicher` | Wie "Humanisiere das" – Synonym | --- ## Workflow (5 Durchgänge) Wenn ein Text gecheckt wird, durchläuft er 5 Analyse-Schritte. Jeder Schritt hat eine eigene Reference-Datei mit allen Details. ### Durchgang 1: KI-Muster-Scan **Reference:** `references/ki-muster.md` Prüfe den Text auf alle 24 KI-Schreibmuster. Für jedes gefundene Muster: - Markiere die betroffene Stelle - Nenne das Muster (z.B. "Muster #1: Bedeutungsinflation") - Zeige Schweregrad: HOCH / MITTEL / NIEDRIG - Gib einen konkreten Umschreibvorschlag **Punkte-Vergabe:** - HOCH-Muster: +5 Punkte pro Treffer - MITTEL-Muster: +3 Punkte pro Treffer - NIEDRIG-Muster: +1 Punkt pro Treffer ### Durchgang 2: Vokabel-Check **Reference:** `references/vokabeln.md` Scanne den Text auf KI-typische Wörter und Phrasen aus der deutschen KI-Marker-Datenbank. **Tier-System:** - **Tier 1 (VERBOTEN):** Jedes Vorkommen = +3 Punkte. Immer ersetzen. - **Tier 2 (SPARSAM):** Erlaubt max 1x pro 500 Wörter. Jedes Vorkommen über Limit = +1 Punkt. - **Tier 3 (BEOBACHTEN):** Nur zählen. Wenn Dichte > 3 pro 500 Wörter = +1 Punkt pro überzähligem. - **Verbotene Phrasen:** Jedes Vorkommen = +4 Punkte. Immer ersetzen. Für jedes geflaggerte Wort: Zeige das Wort, den Tier, und einen konkreten Ersetzungsvorschlag. ### Durchgang 3: Statistische Analyse **Reference:** `references/statistische-signale.md` Berechne fünf statistische Signale: | Signal | Formel | KI-Alarm wenn | |--------|--------|---------------| | Burstiness | B = (σ_τ - μ_τ) / (σ_τ + μ_τ) | B < 0.3 | | Type-Token-Ratio (TTR) | Unique Tokens / Total Tokens (pro 100-Wort-Fenster) | TTR < 0.5 | | Satzlängen-Variation (CoV) | σ / μ der Satzlängen in Wörtern | CoV < 0.3 | | Trigramm-Wiederholung | Wiederholte Trigramme / Gesamt-Trigramme | Rate > 0.10 | | Flesch-DE (Lesbarkeit) | 180 - L - (58.5 × S) | Flesch 40–50 (KI-Sweetspot) | **Punkte-Vergabe:** - Burstiness unter 0.3: +10 Punkte (nur bei ≥20 Sätzen) - TTR unter 0.5: +5 Punkte - Satzlängen-CoV unter 0.3: +5 Punkte - Trigramm-Rate über 0.10: +5 Punkte - Flesch-DE im KI-Sweetspot (40–50): +3 Punkte ### Durchgang 3b: Co-Occurrence-Check **Reference:** `references/vokabeln.md` (Abschnitt Co-Occurrence-Sets) Prüfe ob in einzelnen Absätzen 3+ Wörter aus derselben KI-Wortgruppe auftauchen. 5 Sets definiert (Bedeutungsinflation, Techno-Superlative, Akademisch-Abstrakt, Passiv-Verben, Floskel-Ketten). **Punkte-Vergabe:** - Pro Cluster-Alarm (3+ Treffer aus einem Set in einem Absatz): +5 Punkte ### Durchgang 4: Personality-Check **Reference:** `references/personality-injection.md` Prüfe ob menschliche Stilmittel vorhanden sind. Wenn ja: Bonus-Abzüge. **Bonus-Abzüge (reduzieren den Score):** - Authentische Einschübe in Klammern vorhanden: -3 Punkte - Satzrhythmus variiert (keine 3+ gleich langen Sätze): -5 Punkte - Kontraktionen verwendet (gibt's, ist's, hat's): -2 Punkte - Konkrete Zahlen/Quellen statt vager Aussagen: -3 Punkte - Echte Abschweifungen/Anekdoten: -3 Punkte - Satzfragmente (bewusst unvollständig): -2 Punkte ### Durchgang 5: Stil-Layer (optional) **Reference:** `references/stil-layer/basis.md` oder `references/stil-layer/lesch.md` Wenn der Benutzer "Humanisiere" oder "Mach menschlicher" sagt: 1. Wende den **Basis-Stil** an (Standard, für alle geeignet) 2. Oder wende den **Lesch-Stil** an (wenn explizit gewünscht) 3. Erstelle eine Vorher/Nachher-Gegenüberstellung --- ## Score-Berechnung ### Gesamt-Score = Rohpunkte - Bonus-Abzüge **Clamp:** Minimum 0, Maximum 100. ### Score-Skala | Score | Bewertung | Empfehlung | |-------|-----------|------------| | 0–20 | Klingt menschlich | Keine Änderung nötig. Gut gemacht. | | 21–40 | Leicht maschinell | Ein paar Stellen polieren. Siehe markierte Muster. | | 41–60 | Gemischt | Überarbeitung empfohlen. Vokabeln ersetzen, Rhythmus variieren. | | 61–80 | Offensichtlich KI | Deutliche Überarbeitung nötig. Personality Injection einsetzen. | | 81–100 | ChatGPT-Standard | Komplett umschreiben. Dieser Text besteht keinen KI-Detektor. | ### Report-Format Wenn der Benutzer einen vollständigen Check will, gib den Report in diesem Format aus: ``` ═══════════════════════════════════════════ HUMANIZER-DE · Analyse-Report ═══════════════════════════════════════════ SCORE: [XX] / 100 → [Bewertung] ─────────────────────────────────────────── 1. KI-MUSTER ([Anzahl] gefunden) ─────────────────────────────────────────── ▸ Muster #X: [Name] (SCHWERE) Stelle: "[Zitat aus dem Text]" Vorschlag: [Umschreibung] ─────────────────────────────────────────── 2. VOKABEL-CHECK ([Anzahl] geflaggert) ─────────────────────────────────────────── ▸ "[Wort]" (Tier X) → Vorschlag: "[Ersetzung]" ─────────────────────────────────────────── 3. STATISTIK ─────────────────────────────────────────── Burstiness: [Wert] ([menschlich/KI-typisch]) TTR: [Wert] ([menschlich/KI-typisch]) Satzlängen-CoV: [Wert] ([menschlich/KI-typisch]) Trigramm-Rate: [Wert] ([menschlich/KI-typisch]) Flesch-DE: [Wert] ([ok/KI-Sweetspot]) Co-Occurrence: [Anzahl] Cluster-Alarme ─────────────────────────────────────────── 4. PERSONALITY-BONUS ─────────────────────────────────────────── [Liste der erkannten menschlichen Stilmittel] Bonus: -[X] Punkte ─────────────────────────────────────────── 5. TOP-3-EMPFEHLUNGEN ─────────────────────────────────────────── 1. [Wichtigste Verbesserung] 2. [Zweitwichtigste] 3. [Drittwichtigste] ═══════════════════════════════════════════ ``` --- ## Regeln 1. **Score ehrlich berechnen.** Kein Gefälligkeits-Score. Wenn ein Text nach KI klingt, sag es. 2. **Immer Vorschläge machen.** Nicht nur Probleme zeigen, sondern konkrete Lösungen. 3. **Kontext beachten.** Ein Förderantrag darf formaler sein als ein Blogpost. Passe die Bewertung an. 4. **Deutsch.** Alle Muster, Vokabeln und Vorschläge sind auf Deutsch. Englische Fachbegriffe nur wo nötig. 5. **Kein Netzwerk.** Dieser Skill macht keine HTTP-Calls. Alles funktioniert offline. 6. **Modular.** Stil-Layer sind optional. Der Basis-Check funktioniert für jeden Text. --- ## Reference-Dateien | Datei | Inhalt | |-------|--------| | `references/ki-muster.md` | 24 KI-Schreibmuster mit Beispielen, Schweregrad, Erkennungsregeln | | `references/vokabeln.md` | 125+ KI-Vokabeln in 3 Tiers + 48 verbotene Phrasen + 16 Chatbot-Artefakte + 7 Co-Occurrence-Cluster + Ersetzungen | | `references/statistische-signale.md` | Formeln für Burstiness, TTR, CoV, Trigramm-Rate, Flesch-DE + Schwellenwerte | | `references/personality-injection.md` | 5 Techniken zur Vermenschlichung + Regeln + deutsche Beispiele | | `references/examples.md` | 6 deutsche Vorher/Nachher-Transformationen (Blogpost, E-Mail, Social Media, Tech Doku, Sachbuch, Förderantrag) | | `references/stil-layer/basis.md` | Standard-Humanisierung ohne besonderen Stil | | `references/stil-layer/lesch.md` | Lesch-Stil-Erweiterung (Tonwechsel, Analogien, Lesch-ismen) | --- ## Integration Dieser Skill funktioniert **eigenständig** – du brauchst kein Buch, kein Dashboard, keinen Cowan. ### Installation Sag deinem OpenClaw: > *"Installiere den Skill Tikitackr/humanizer-de"* ### Im OpenClaw-Ökosystem - **Im Buch:** Kapitel 9 (Agent-Architektur) erklaert die Theorie hinter Skills. Kap 13 zeigt den Humanizer als Praxis-Beispiel. - **Im Dashboard:** https://openclaw-buch.de - **In Cowan:** "Hey Cowan, check diesen Text" – per Sprache oder Kamera (OCR).


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