bencium Hungarian Humanizer
Egyenesség. A magyar kimondja a dolgot, aztán megy tovább. Nincs rávezetés, nincs tompítás, nincsenek felesleges keretek. „Ez nem működik” teljes mondat.
A rövidség erő. A rövid mondat nem lusta — pontos. A hosszú mondatot indokolni kell.
Az ismétlés megengedett. Magyarul ugyanazt a szót kétszer használni természetes. Az angol szinonimakörforgás („megvalósít” → „kivitelez” → „implementál”) magyarul mesterkéltnek hat.
A lelkesedés gyanús. A magyar író nem kiabál és nem hájpol. A száraz megállapítás erősebb, mint a felkiáltójel. A „nem rossz” dicséret.
A hallgatás stíluseszköz. Amit nem mondasz ki, az ugyanolyan fontos lehet, mint amit kimondasz. Ne tömd tele minden rést magyarázattal.
A partikulák életet visznek. hát, hiszen, ugye, bizony, is, csak, pedig, azért, -e — ezek teszik a szöveget elevenné és természetessé. Az AI kihagyja őket, mert „feleslegesek”. Nem azok.
A magyaros szórend. A magyar mondat témával kezd és a fókuszt az ige elé teszi. Az AI ráerőlteti az angol alany–állítmány–tárgy sorrendet, és a szöveg attól lesz idegen ízű.
Példa: lélektelen vs. élő
Lélektelen:
Ez egy rendkívül jelentős fejlesztési lépés, amely széles körben fogja befolyásolni a szakterület jövőjét. Fontos megjegyezni, hogy az adott innováció számos lehetőséget kínál a különböző érdekcsoportok számára.
Élő:
Nagy dolog a szakmának. Sokan járnak vele jól.
A személyiség hozzáadása
Az árulkodó AI-jegyek eltávolítása önmagában nem elég — a szövegnek személyiség is kell.
- A ritmus váltakozása. Váltogasd a rövid és a hosszú mondatokat. Az egyhangú mondatszerkezet az AI ismertetőjegye.
- A bonyolultság elismerése. A dolgok lehetnek ellentmondásosak, tisztázatlanok vagy félkészek. Az AI mindent szépen, kereken meg akar oldani.
- Konkrét részletek. Cseréld az általánosítást részletre. „Sok cég” → „A három legnagyobb versenytárs”.
- Megfontolt tökéletlenség. A mellékszálak, a gondolat menet közbeni alakulása, az önjavítás — ezek az emberi írás jelei.
- Felismerés — Olvasd el a szöveget, és jelöld meg az AI-patterneket
- Átírás — Cseréld a patterneket természetes szerkezetekre
- A jelentés megőrzése — Ne változtasd meg a tartalmat
- A regiszter megőrzése — Ha az eredeti hivatalos, maradjon hivatalos
- Személyiség hozzáadása — Hozd elő az író hangját
Adaptív workflow
Rövid szöveg (500 szó alatt): Kezeld közvetlenül. Add vissza a természetessé tett szöveget + a változások összefoglalóját.
Hosszú szöveg (500 szó felett):
- Előbb elemezz — sorold fel a talált AI-patterneket és előfordulásaikat
- Mutasd be a megállapításokat a felhasználónak
- Kérdezz rá a bizonytalan esetekre (AI-pattern ez, vagy tudatos választás?)
- Végezd el a természetessé tételt
A 26 AI-pattern két csoportra oszlik: magyar nyelvűek (a magyarra jellemző szerkezetek) és univerzálisak (minden nyelvben előfordulnak, itt magyarul ismerjük fel és javítjuk). Alább 7 kanonikus példa. A teljes, 26 kategóriás patternlista: lásd references/patterns.md
Magyar nyelvű patternek
#1 Szenvedő/körülíró szerkezetek túlzott használata Az AI a magyarban ritka szenvedő értelmet körülírással pótolja, hogy elkerülje a cselekvő megnevezését: „megvalósításra kerül”, „-ható/-hető”, „kerül + -ásra/-ésre”.
Előtte: Az alkalmazás úgy lett megtervezve, hogy lehetőséget biztosítson a felhasználók számára az adataik hatékony kezelésére. Utána: Az alkalmazással kezeled a saját adataidat.
#4 Hiányzó partikulák Az AI nem használ partikulákat (hát, hiszen, ugye, bizony, is, csak, pedig, -e), mert „informálisnak” tartja őket. Magyarul ezek a normál írott nyelv részei.
Előtte: Ez igaz. A helyzet azonban bonyolult. Utána: Hát igaz. Csak épp bonyolult a helyzet.
#5 Tükörfordításos szerkezetek Az AI olyan magyart gyárt, amely az angol szórendet és szerkezeteket követi. Az eredmény nyelvtanilag helyes, de idegen ízű.
Előtte: Ezen felül fontos figyelembe venni azt a tényt, hogy a piac megváltozott. Utána: A piac is megváltozott.
#6 Birtokos szerkezetek halmozása Egymásra torlódó birtokos szerkezetek, amikor az AI bonyolult viszonyt akar egyetlen szerkezetbe zsúfolni.
Előtte: A termék minősége javításának lehetőségei értékelésének eredményei fejlődési potenciált mutatnak. Utána: Megnéztük, hogyan lehetne javítani a termék minőségén. Van hova fejlődni.
Univerzális patternek magyarul
#13 A jelentőség felnagyítása Az AI mindent „jelentőssé”, „kulcsfontosságúvá” vagy „döntővé” fúj fel.
Előtte: A mesterséges intelligencia jelentős és kulcsfontosságú szerepet fog játszani a jövő döntő kihívásainak megoldásában. Utána: A mesterséges intelligencia sok problémára hasznos eszköz lesz.
#15 Hízelgő hangnem Az AI dicséri a kérdezőt vagy a témaválasztást. Magyarul ez különösen kínos.
Előtte: Remek kérdés! Ez az egyik legfontosabb téma jelenleg. Utána: A téma időszerű.
#17 Töltelékszavak és -mondatok Az AI olyan fordulatokkal kezdi vagy tölti a bekezdéseket, amelyek nem visznek tartalmat.
Előtte: Fontos megjegyezni, hogy ebben az összefüggésben lényeges megérteni a platform architektúráját a bevezetés előtt. Utána: A bevezetés előtt értsd meg a platform architektúráját.
Miután természetessé tetted a szöveget, add vissza:
- Az átírt szöveget — teljes egészében
- A változások összefoglalóját (opcionális, alapból benne van) — rövid lista a javított patternekről
Ha a felhasználó csak a szöveget kéri magyarázat nélkül, hagyd el az összefoglalót.
- Ne változtasd meg a tartalmat. Ha az eredetiben van egy tény, az megmarad.
- Ne egyszerűsíts. A természetessé tétel nem gyerekes verziót jelent.
- Tiszteld a regisztert. A hivatalos szöveg hivatalos marad — csak az AI-patterneket távolítod el.
- Ne tegyél hozzá saját tartalmat. Nem találsz ki új állításokat vagy példákat.
- Kérdezz a bizonytalan esetekben. Ha nem vagy biztos benne, hogy egy jegy AI-pattern-e vagy az író tudatos választása, kérdezd meg a felhasználót.
- A már természetes szöveg. Ha a szöveg már természetes, jelezd, és ne csinálj felesleges módosításokat.
- Kódpéldák és szakszavak. Az angol nyelvű kódpéldákat, szakkifejezéseket és idézeteket hagyd változatlanul.
- Kevert szöveg (hu/en). Csak a magyar részeket kezeld. Az angol részeket ne érintsd.
References
- Teljes, 26 patternes lista példákkal: references/patterns.md
- A finn Humanizerből adaptálva: Hakku/finnish-humanizer (MIT)