DeepSeek Harness Plugin

Vladimir-Human/humanizer-ru#dsh

Stars ★ 126 Category Skills Added 2026-08-16

Cleans AI traces from Russian text: finds chatbot copy-paste artefacts (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), strips hidden text marks (zero-width characters, invisible layout; shadow scan catches markers split by invisibles), and rewrites the text into natural prose on request; 40 regex markers, 38 with full evidence-registry entries; 156 gates, 530 tests; offline, text-only bundle (binary metadata removal lives in scripts/).

Install

# from GitHub (first run asks for allowBuilds approval — follow the hint, retry)

dsh plugin --profile web add github:Vladimir-Human/humanizer-ru#path:/dsh

Any plugin you install runs third-party code with your own permissions — it can read your files, use your credentials, and reach the network, and tool approvals don’t sandbox it. GitHub-sourced plugins also run build scripts at install time — pnpm blocks those until you allow them, so an install can stop with ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED or ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS; dsh prints the exact key to add under allowBuilds in your profile’s pnpm-workspace.yaml, and the install works on the next run. Allowing a build is a trust decision: only install sources you trust, and pin a commit (github:owner/repo#sha).

README

Проверяемая гигиена вставки из чата для русского текста

40 regex-маркеров артефактов вставки из чат-интерфейсов, у 38 из них полная запись доказательств. Ложных срабатываний класса A на 12314 текстах-неносителях ноль, класса B — 8, то есть 0.00065 (Wilson 95% CI от 0.0003 до 0.0013; замер 04.09.2026 по замороженной предрегистрации). Каждое число с датой и командой воспроизведения — в разделе «Цифры проекта».

Очистка артефактов вставки и сверка фактов доступны и для английского текста: добавьте --language en к humanizer-clean, humanizer-polish, humanizer-facts или humanizer-report (либо --language auto). Это не включает русские стилевые эвристики и не даёт вердиктов об авторстве; профиль сохраняет код, URL, Markdown и проверяемые факты. Русский профиль остаётся значением по умолчанию для совместимости.

Терминал humanizer-markers подсвечивает следы машинного текста и объясняет причину каждого флага

Кому это нужно

  • Редактору и преподавателю: проверить текст перед публикацией: humanizer-markers --scan файл.md.
  • Разработчику и CI: гейт вставки из чат-интерфейсов: action и контракт.
  • Пользователю ИИ-ассистента: та же проверка внутри агентной среды: MCP одной конфигурацией или демо.

Попробовать за 30 секунд

  • Демо в браузере: ничего не устанавливать, текст не покидает браузер.
  • Сообщить о проблеме или опыте использования: issue в репозитории; пользовательский текст не передаётся автоматически ни демо, ни сборщиком обратной связи.
  • В терминале:
pip install humanizer-ru
python -c "open('primer.txt','w',encoding='utf-8').write('Согласно отчёту :contentReference[oaicite:3]{index=3}, рост заявок.\n')"
humanizer-markers --scan primer.txt; echo "rc=$?"
  primer.txt:1 [contentReference] Согласно отчёту :contentReference[oaicite:3]{index=3}, рост заявок.
  Найдено маркеров: 1.
  rc=1

rc=1 означает «найдены маркеры» — это ожидаемый результат проверки на образце со следом вставки, а не ошибка; rc=0 — следов нет, rc=2 — вход не читается (с --json конверт ошибки печатается в stdout).

MCP одной конфигурацией

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-ru": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "humanizer-ru==3.36.0", "humanizer-mcp"]
    }
  }
}

Форма uvx устанавливает закреплённый выпуск PyPI и запускает stdio-сервер. При локальной установке эквивалентны pip install humanizer-ru и запуск humanizer-mcp.

Матрица проверенных возможностей и границ

Без заявлений о лидерстве: сопоставимого внешнего исследования в нише на дату записи нет (см. LEADERBOARD.md). Строки — что фактически проверено гейтами и тестами цикла; границы — что поверхность не делает.

Поверхность Проверка известных артефактов Безопасная очистка Сверка фактов Машинный конверт Граница
CLI (humanizer-markers, -polish, -facts, -report) да, с координатами и классами A/B режимы strip / --preserve-markup / --typographic с инвариантами сохранения humanizer-facts (категории фактов) --json, коды возврата по контракту семантику не проверяет; вердиктов об авторстве нет
MCP (humanizer-mcp, набор инструментов contract.v1.json) те же команды через stdio те же режимы через humanizer_polish humanizer_facts JSON-RPC конверты, isError по контракту текст не покидает процесс
Демо на Pages да, подсветка исходных диапазонов в браузере нет (только проверка и отчёт) нет копирование отчёта из одного результата офлайн в браузере, без установки
GitHub Action гейт вставки + автофикс текстового пути (класс A) action_fix вне fenced/кода нет rc гейта фикс не трогает защищённые области
Текстовый скилл (SKILL.md) процедуры агента по references стилевая правка только по явной просьбе нет нет (проза скилла) гарантий естественности и сохранности смысла нет

Что это НЕ делает

  • Переписанный текст: теоретический потолок детекции при парафразе [bib:sadasivan2023]; парафраз обнуляет детекторы [bib:dipper2023].

  • Нативно-гладкий машинный текст без артефактов: документная граница там же [bib:sadasivan2023]; популяционная детекция возможна только на больших выборках [bib:chakraborty2023], вердикт по документу не заявляется.

  • Короткий текст: сигналов меньше, чем слов, водяной знак и статистика требуют длины [bib:anthropic2026wm], [bib:synthid2024].

  • Водяные знаки без ключа: distortion-free знак не виден стороннему наблюдателю по построению [bib:kuditipudi2023]; криптографическая неотличимость без ключа [bib:cgz2023]; детектор SynthID-Text требует ключ разработчика [bib:synthid2024]; Anthropic подтверждает: без ключа знак не проверяется, детектор-API в закрытом preview [bib:anthropic2026wm].

  • Ключи [bib:…] раскрыты в research/BIBLIOGRAPHY.md.

  • polish не запускать на Markdown и разметке: снимает ##, **, ёлочки, тире; для разметки — режим --preserve-markup.

Почему можно доверять

Установка скилла в браузерные клиенты

  • Демо работает без установки: https://vladimir-human.github.io/humanizer-ru/ — текст не покидает браузер.
  • Claude.ai и Claude Code: добавьте скилл из каталога dsh/skills/humanizer-ru по инструкции установки в docs/USAGE.md.
  • Агентные клиенты с поддержкой agentskills.io (opencode, DeepSeek Harness): распакуйте текстовый бандл из архива релиза.
  • Браузерное расширение отклонено: новый поверхностный контур (permissions, store review) не окупается; очередь идей — research/BACKLOG.md.

Каталоги: Glama MCP · skills.sh.

Одноимённые проекты

На GitHub есть скиллы с тем же именем и другим содержанием. Снимок 2026-09-11 (проверка: gh repo view <владелец>/humanizer-ru --json stargazerCount):

  • ilyautov/humanizer-ru — 333 звезды: позиционирование «убирает признаки нейросети», публичного реестра чисел нет; приглашён к совместному публичному бенчмарку (issue 220).
  • smixs/humanizer-ru — 154 звезды: детерминированный линтер; единственный тёзка, включённый в LEADERBOARD.md как кандидат (парный прогон 2026-09-03).
  • Этот проект — проверяемая гигиена вставки из чат-интерфейсов: каждое число из детерминированных снимков и реестра фактов, границы — в THREAT-MODEL, ложные срабатывания — в бенчмарке.

Пришли по имени — выбирайте по способу проверки, а не по звёздам.

Цифры проекта

  • 58 паттернов машинного письма и 40 regex-маркеров (классы A и B).
  • Записи доказательств: 38 из 40 маркеров (реестр research/fixtures/marker-sources.json).
  • Гейты: 156 гейтов полного check_all (145 в --quick); фикстуры в tests/fixtures/, документация сверяется check_docs.py, персона описана в PERSONA.md.

Почему так называется: имя унаследовано от первой функции, снимавшей слой копипасты после чат-бота и возвращавшей тексту человеческий вид. Вторая функция продукта: диагностика, подсветить машинные следы и объяснить причину каждого флага, без вердиктов об авторстве. Обе функции работают офлайн, текст не покидает вашу машину.

Классовая разбивка FP, exploratory, вне предрега F16: класс A: 0 случаев на 12314 текстов-неносителей; класс B: 8 случаев на 12314, то есть 0.00065, Wilson 95% CI от 0.0003 до 0.0013; контрольный набор 40 текстов: флагов 0; тяжёлый домен S4 legal и official, n=381, дефицит объёма зафиксирован в предреге: 18 случаев на 381, то есть 0.0472, Wilson 95% CI от 0.0301 до 0.0734; знаменатели: 12354 полный корпус F16, 12314 validation-страта.

Подробнее

Regex-маркеры: классы A и B

Класс A — жёсткие артефакты копипасты: служебные ссылки и метки цитирования чат-интерфейсов. Класс B — контекстные индикаторы: невидимые символы, скрытая раскладка, placeholder-поля; одного совпадения B недостаточно. Класс маркеров — copypaste_artifacts; ретайр маркера возможен только по провалу на своём классе, статусы и даты — в markers.v1.json.

История изменений

История изменений — в CHANGELOG.md и на GitHub Releases.

Лицензия

MIT

Статус проекта

Догфудинг — проект проверяет собственные тексты собственными правилами: порог маркеров стиля в файлах поставки сверяется гейтом scripts/check_own_style.py (текущий максимум выводится в его запуске).

Content from the project README on GitHub ↗

Links

More in this category

View the whole category →

Community comments

Comments are public GitHub Discussions. Loading them connects to GitHub and Giscus; a GitHub account is required to post.