Bartosh16 Walidacja humanizacji
Model, który właśnie przepisał tekst, jest najgorszym sędzią własnej roboty. Widzi swoje zmiany i domyślnie uznaje je za skuteczne. Ten skill zastępuje ocenę „wygląda lepiej" pomiarem.
Sprawdza dwie rzeczy, których nie da się ocenić na oko:
- Czy zmiany w ogóle zaszły - czy to przepisanie, czy podmiana kilku przymiotników.
- Czy sygnały AI zniknęły - per kategoria, z licznikiem przed i po, łącznie z regresją (naprawiłeś jedno, wstawiłeś drugie).
Skill jest kontrolny. Nie humanizuje - od tego są /humanizacja (polski) i /humanize (angielski).
Workflow
Krok 1: przygotuj dwa pliki
Walidator porównuje plik źródłowy z wynikiem. Jeśli tekst przed i po jest w kontekście rozmowy, a nie na dysku - zapisz oba do katalogu roboczego (scratchpad), zanim odpalisz skrypt.
Jeśli wersji źródłowej nie ma (użytkownik przyniósł sam wynik i pyta, czy brzmi jak AI) - uruchom tryb scan-only. Wtedy odpada sekcja zakresu zmian i wierności, zostaje skan sygnałów.
Krok 2: odpal walidator
python ~/.claude/skills/humanizacja-check/walidator-humanizacji.py --before przed.md --after po.md --lang pl
Tryb scan-only (bez wersji źródłowej):
python ~/.claude/skills/humanizacja-check/walidator-humanizacji.py --after tekst.md --lang pl
Dla angielskiego --lang en. Skrypt korzysta wyłącznie ze stdlib, exit 0 = ZWALIDOWANE, exit 1 = WRACA DO POPRAWEK.
Nie streszczaj outputu skryptu z pamięci. Przeczytaj, co wypisał, i buduj raport na jego liczbach.
Krok 3: warstwa jakościowa
Skrypt liczy wzorce. Nie umie ocenić sensu. Przejdź te sześć punktów sam, czytając oba teksty:
- Wierność faktów. Czy liczby, nazwiska, daty i twierdzenia z oryginału przetrwały bez zmian? Walidator sygnalizuje nowe liczby, ale nie wie, czy „30%" zamienione na „jedną trzecią" to przeformułowanie, czy przekłamanie.
- Czy nic nie dorosło. Humanizacja tnie i przebudowuje. Jeśli tekst po urósł o akapit z nową treścią, to nie humanizacja, tylko dopisywanie.
- Rejestr. Czy formalny dokument nie zjechał w kolokwializmy? Humanizacja nie równa się rozluźnieniu. Raport ma zostać raportem.
- Czy naprawa jest realna. Podmiana „kluczowy" na „istotny" to nie naprawa wzorca, tylko ominięcie listy. Sprawdź, czy zdanie mówi teraz coś konkretnego, czy dalej pompuje ważność innym słowem.
- Nowe AI-izmy spoza list. Modele naprawiają jeden wzorzec, wstawiając drugi: w miejsce „nie tylko X, ale Y" wchodzi „to nie X, to Y", w miejsce wyciętej triady wchodzi zdanie-aforyzm. Czytaj wynik pod kątem katalogu z
/humanizacja(19 kategorii) i/humanize(20 kategorii), nie tylko pod kątem tego, co skrypt umie zmierzyć. - Głos. Czy po pierwszym akapicie wiadomo, kto pisze? Czy jest tu coś, czego model by nie wygenerował - własna obserwacja, konkretna liczba, anegdota?
Krok 4: werdykt
Werdykt to koniunkcja: skrypt musi dać exit 0 i sześć punktów jakościowych musi przejść. Jedno bez drugiego nie wystarcza - tekst może mieć czyste liczniki i zerową treść.
Przy WRACA DO POPRAWEK: wypisz ponumerowaną listę tego, co konkretnie ma zostać naprawione (kategoria + cytat + oczekiwana zmiana) i przekaż ją z powrotem do /humanizacja albo /humanize. Nie poprawiaj tekstu w tym skillu - walidator, który sam nanosi poprawki, przestaje być niezależną kontrolą.
Po poprawkach uruchom walidację ponownie na nowej parze plików.
Co mierzy skrypt
| Sekcja | Co sprawdza | Kiedy blokuje |
|---|---|---|
| Zakres zmian | podobieństwo tekstów, odsetek zdań przepisanych bajt w bajt | podobieństwo ≥ 0,92 albo ≥ 50% zdań nietkniętych |
| Sygnały AI | licznik trafień per kategoria, przed i po | kategoria twarda nadal obecna albo licznik wzrósł (regresja) |
| Rytm zdań | średnia długość i współczynnik zmienności | zmienność < 0,25 (metronom) |
| Typografia | PL: em dash, cudzysłowy, kolejność interpunkcji, separatory. EN: limit em dashy, curly quotes | dowolne trafienie w kategorii twardej |
| Wierność | delta długości, nowe liczby nieobecne w oryginale | delta > 35% |
Wyjątek od wierności - wsad autorski. /humanizacja może wpleść do tekstu materiał dostarczony przez autora (case, liczby, opinie - krok 1.5 tamtego skilla) i deklaruje to w notce redaktorskiej. Nowe liczby i przyrost długości pokryte tą deklaracją to celowa rozbudowa, nie naruszenie wierności - odnotuj je w raporcie jako wsad autorski i nie blokuj werdyktu. Nowe fakty BEZ deklaracji w notce traktuj po staremu: podejrzenie halucynacji, blokada.
Kategorie twarde (mają zniknąć w całości, nie zmaleć): wata słowna, atrybucja bez źródła, fałszywa autentyczność, coachingowy bełkot, otwarcia „jako [rola]", generyczne zakończenia, triady anaforyczne, konstrukcje „nie tylko X, ale Y". Po angielsku dochodzą artefakty czatbota i throat-clearing.
Kategorie miękkie (mają zmaleć, nie muszą wyzerować): słownik AI, miękka komunikacja, unikanie „jest", bezosobowość, imiesłowy doklejone, nadużycie „bez". Wzrost licznika w którejkolwiek to regresja i blokada.
Heurystyki (tylko do wglądu, bez wpływu na werdykt): reguła trzech. Wzorzec „X, Y i Z" łapie też zwykłe wyliczenia, więc liczba służy do porównania przed i po, nie do wyroku.
Czego skrypt nie zmierzy
Regex nie wie, czy tekst mówi prawdę i czy ma sens. Poza zasięgiem pomiaru zostają: wierność faktów, dodana treść, rejestr, jakość konkretów, obecność głosu i AI-izmy, których nie ma na listach. To jest dokładnie zawartość kroku 3 i dlatego kroku 3 nie wolno pominąć, nawet gdy skrypt świeci na zielono.
Odwrotna pułapka też istnieje: skrypt potrafi wyrzucić błąd na tekście, który jest dobry. Zdanie „bez wyjątku" trafi do licznika „nadużycie bez", cytat z cudzej wypowiedzi może zawierać watę słowną. Jeśli trafienie jest uzasadnione, napisz to w raporcie i uzasadnij, zamiast kaleczyć tekst pod walidator.
Format raportu
## Walidacja humanizacji
### Pomiar
[output walidatora: zakres zmian, tabela sygnałów, rytm, typografia, wierność]
### Warstwa jakościowa
1. Wierność faktów - [ocena]
2. Brak dodanej treści - [ocena]
3. Rejestr - [ocena]
4. Realność napraw - [ocena]
5. Nowe AI-izmy - [ocena]
6. Głos - [ocena]
### Werdykt: ZWALIDOWANE | WRACA DO POPRAWEK
[Jeśli WRACA DO POPRAWEK - ponumerowana lista:]
1. [kategoria] „cytat" - [co ma się stać]
2. [kategoria] „cytat" - [co ma się stać]
Powiązane skille
/humanizacja- pełna przebudowa polskiego tekstu, 19 kategorii sygnałów,/humanize- to samo dla angielskiego, 20 kategorii,/frazy-ai- chirurgiczne cięcie fraz przy minimalnym diffie (gdy tekst nie wymaga przebudowy).