Humanizer (Chinese) (Claude Skill) — Instalar & Demo en vivo

Por qué usarlo

Características clave

Dirigido a marcas AI en chino, no a un humanizador genérico en inglés
Múltiples perfiles de voz: 公众号 / 小红书 / blog / Twitter / 学术
Detecta y elimina frases sobreutilizadas (其实, 总的来说, 综上所述...)
Variación del ritmo de frase — rompe la cadencia predecible
Preserva la precisión técnica (no suavizará nombres propios, código ni números)
Skill puro en Markdown — sin dependencias externas

Demo en vivo

Cómo se ve en la práctica

listo

Instalar

Elige tu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-zh-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
        "~/.claude/skills/humanizer-zh"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicia después de guardar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-zh-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
        "~/.claude/skills/humanizer-zh"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor usa el mismo esquema mcpServers que Claude Desktop. La configuración del proyecto prevalece sobre la global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-zh-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
        "~/.claude/skills/humanizer-zh"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Haz clic en el icono MCP Servers de la barra lateral de Cline y luego en "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-zh-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
        "~/.claude/skills/humanizer-zh"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Mismo formato que Claude Desktop. Reinicia Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "humanizer-zh-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
        "~/.claude/skills/humanizer-zh"
      ]
    }
  ]
}

Continue usa un array de objetos de servidor en lugar de un mapa.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "humanizer-zh-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
          "~/.claude/skills/humanizer-zh"
        ]
      }
    }
  }
}

Añádelo a context_servers. Zed recarga en caliente al guardar.

claude mcp add humanizer-zh-skill -- git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh ~/.claude/skills/humanizer-zh

Un solo comando. Verifica con claude mcp list. Quita con claude mcp remove.

Casos de uso

Usos del mundo real: Humanizer (Chinese)

Reescribir un post de blog generado por IA en voz de 公众号

👤 Creadores de contenido en chino ⏱ ~25 min beginner

Cuándo usarlo: Claude escribió un post técnico y suena como un whitepaper traducido.

Requisitos previos

Skill instalado — git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh ~/.claude/skills/humanizer-zh
Borrador fuente — Archivo Markdown con el post generado por IA

Flujo

Identificar marcas de IA

Usa humanizer-zh. Pasada 1: escanea /drafts/post.md. Lista las 10 frases principales que gritan IA — cítalas.✓ Copiado

→ Diagnósticos concretos a nivel de frase, no feedback genérico
Reescribir

Ahora reescribe el post completo en voz de 公众号. Mantén la precisión técnica; cambia ritmo y registro.✓ Copiado

→ El output se lee como si lo hubiera escrito una persona; sin patrones '众所周知' / '总而言之'
Revisión de diff

Muestra el diff sección por sección. Marcaré cualquier sobre-traducción.✓ Copiado

→ Antes/después claro para cada párrafo

Resultado: El post se lee de forma natural; supera el detector de BS del lector.

Errores comunes

El skill suaviza afirmaciones técnicas (p. ej. 'es' → 'podría ser') — Añade al prompt: 不要软化技术结论, solo cambia el registro

Combinar con: filesystem

Convertir un artículo largo al formato de nota de 小红书

👤 Creadores de 小红书 ⏱ ~10 min beginner

Cuándo usarlo: Tienes un artículo de 1500 palabras y necesitas un post de 小红书 que siga las convenciones de la plataforma.

Flujo

Aplicar el perfil de 小红书

Humanizer-zh: modo 小红书. Reduce a 600 字, añade emojis donde sea natural, divide en párrafos cortos, añade un 标题 con gancho.✓ Copiado

→ El output coincide con el tono de la plataforma; sin stuffing obvio de emojis de IA

Resultado: Nota de 小红书 lista para publicar.

Errores comunes

Exceso de emojis — Limita a 1 emoji por cada ~80 字

Humanizar un tutorial sin romper el código

👤 Escritores técnicos ⏱ ~15 min intermediate

Cuándo usarlo: Los tutoriales son delicados — quieres cambio de voz pero sin bloques de código corruptos.

Flujo

Marcar bloques de código

Humanizer-zh: reescribe /tutorials/python.md. Trata todos los bloques ``` como intocables. Solo reescribe la prosa.✓ Copiado

→ Código intacto; prosa reescrita

Resultado: El tutorial se lee de forma natural mientras el código permanece correcto.

Errores comunes

El código inline con … también se reescribe — Prompt explícito: protege también el código inline

Combinaciones

Combínalo con otros MCPs para multiplicar por 10

humanizer-zh-skill + filesystem

Procesar en lote todos los borradores en una carpeta

Humanizer-zh en cada .md bajo /drafts/. Guarda como /drafts-final/.✓ Copiado

humanizer-zh-skill + x-article-publisher-skill

Humanizar y luego publicar

Humaniza el post, luego publícalo en X via x-article-publisher.✓ Copiado

Herramientas

Lo que expone este MCP

Herramienta	Entradas	Cuándo llamar
diagnose	text	Pasada 1 — entender qué corregir
rewrite	text, voice_profile?	Pasada 2 — aplicar el cambio
diff_review	before, after	Pasada 3 — verificar que nada cambió en exceso

Coste y límites

Lo que cuesta ejecutarlo

Cuota de API: N/A
Tokens por llamada: Aproximadamente 2x la longitud fuente (leer + reescribir)
Monetario: Gratis (el skill en sí); tus tokens del modelo aplican
Consejo: Diagnostica primero el documento completo, pero reescribe sección por sección para mantener el contexto ajustado

Seguridad

Permisos, secretos, alcance

Ámbitos mínimos: filesystem-read filesystem-write

Almacenamiento de credenciales: Ninguno

Salida de datos: Ninguno (el skill es local)

Siempre preserva los borradores originales; las reescrituras del skill pueden desplazar matices

Resolución de problemas

Errores comunes y soluciones

El output suena igualmente robótico

Especifica el perfil de voz; el modo predeterminado es conservador

Bloques de código corruptos

Añade 'protect ``` blocks' explícito al prompt

Deriva de longitud (output mucho más corto)

Especifica la longitud objetivo explícitamente

Alternativas

Humanizer (Chinese) vs otros

Alternativa	Cuándo usarla	Contrapartida
Humanizer original (inglés)	El texto fuente está en inglés	Genérico; menos ajustado para las marcas de IA en chino
Edición manual	Las apuestas son muy altas (p. ej. whitepaper publicado)	Lento; no escala

Más

Recursos

📖 Lee el README oficial en GitHub

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